xml的一中解析方法pull

本文介绍了一种使用Java解析XML数据的方法,通过示例代码展示了如何从输入流中读取XML内容,并针对不同的XML标签进行处理,如标题、链接等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

private void ToXML(String result){
        try {
            XmlPullParser pull=Xml.newPullParser();
            ByteArrayInputStream in=new ByteArrayInputStream(result.getBytes());
            pull.setInput(in,null);
            int type=pull.getEventType();
            while (type!=XmlPullParser.END_DOCUMENT){
                String name=pull.getName();
                switch (type){
                    case XmlPullParser.START_DOCUMENT:
                    break;
                    case XmlPullParser.START_TAG:
                        if (name.equals("item")){
                            item=new ItemNews();
                        }else if (name.equals("title")){
                            String title=pull.nextText();
                            item.setTitle(title);
                            System.out.println("---------------"+title);
                        }else if (name.equals("link")){
                            String link=pull.nextText();
                            item.setLink(link);
                        }else if (name.equals("copyright")){
                            String copyright=pull.nextText();
                            item.setCopyright(copyright);
                        }else if (name.equals("pubDate")){
                            String pubDate=pull.nextText();
                            item.setPubDate(pubDate);
                        }
                    break;
                    case XmlPullParser.END_TAG:
                        if (name.equals("item")){
                            list.add(item);
                        }
                    break;
                }
                type=pull.next();
            }
            in.close();
        } catch (XmlPullParserException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
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