[BizTalk开发基础]xpath in orchestration

本文介绍如何在Orchestration中使用XPath进行消息处理,包括从消息中提取值进行判断及修改值来完成特定业务流程。文章还提供了一些XPath表达式的示例,并建议将XPath表达式集中管理以提高开发效率。

在Orchestration中我们常常需要:

1)从Message中取值来做判断(比如提取CustomerMessage中的IsVIP来做不同的业务处理)等。

2)修改Message中的某些值,然后做业务处理,比如提取CustomerMessage中的IsVIP值,如果IsVIP=true,则赠送100美元的购物券等等。

xpath函数的签名:xpath(message, xpathString)

在开发中,经常遇到xpath函数在运行时出错,调试起来很不方便,所以在写xpathString时一定要小心。比如在取一个字符型结点的值时,可以用XPath string(),尽量使用local-name()和namespace-uri()。

示例:

 <?xml version="1.0" encoding="utf-16" ?>

<SalesOrder>
    
<Items>
        
<Item Code="Item001" Price="18.00" Qty="1"/>
        
<Item Code="Item002" Price="18.00" Qty="2"/>
        
<Item Code="Item003" Price="18.00" Qty="3"/>
    
</Items>
</SalesOrder>

 

 

        1)取SalesOrder中Item的个数

count(/*[local-name()='SalesOrder']/*[local-name()='Items']/*[local-name()='Item'])

2)取第一个Item的Code

string(/*[local-name()='SalesOrder']/*[local-name()='Items']/*[local-name()='Item'][1]/@Code)

3)取第一个Item的Qty

 

number(/*[local-name()='SalesOrder']/*[local-name()='Items']/*[local-name()='Item'][1]/@Code)

在开发过程中,有时候我们经常会个性Schema,所以会涉及到个性xpath,那时候我们可能就要去Orchestration中去找这些xpath然后修改了。这样很不方便,相对可行的方法是把所有要用的xpath写在一个helper类中或者写在配置文件中

 

也可以先利用XPathNavigator对xpath进行充分的单元测试。可以参考下面的示例代码:

 1 [TestFixture]
 2     class TestXPathStatements
 3     {
 4         [Test]
 5         public void TestXPathSalesOrderItemCount()
 6         {
 7             object val = EvalXPath("SalesOrder.xml", XPathConstants.SALESORDER_ITEM_COUNT);
 8         }
 9 
10         private object EvalXPath(string xmlInstance, string xpath)
11         {
12             string filePath = Path.Combine(
13                 Path.Combine(AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory, "XmlInstance"),
14                 xmlInstance);
15 
16             using (StreamReader sr = new StreamReader(filePath))
17             {
18                 XPathDocument xpathDoc = new XPathDocument(sr);
19                 XPathNavigator nav = xpathDoc.CreateNavigator();
20 
21                 return nav.Evaluate(xpath);
22             }
23         }
24     }

 

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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