xml

XML可扩展标记语言

特点:与操作系统,编程语言的开发平台无关

          实现不同系统之间的数据交换

作用:数据交互

          配置应用程序和网站

          节点自由扩展

XML文档结构

声明:<?xml version="1.0"encoding="UTF-8"?>

文档元素描述信息(文档结构)

XML标签:       XML文档内容由一系列标签元素组成

<元素名  属性名="属性值">元素内容</元素名>

标签编写注意事项:

         所有XML元素都必须有结束标签

         注意大小写

         嵌套

         同级标签缩进

         元素名称中不能含空格可以包含字母,数字或其他字符,但不能以数字或标点符号开始

Python中提供的XML解析方式:(三种)

方法:SAX

特点:SAX解析通过流模式在解析XML的过程中触发对应的事件(start_element,char_data,end_element)并调用用户定义的回调函数来处理XML文件。

方法:ElementTree

特点:类似一个轻量级的DOM

方法:DOM

特点:将XML数据在内存中解析成一个树,通过对树的操作来操作XML,占用内存大,解析速度慢,优点是可以任意遍历树的节点

ElementTree的使用方法如下

tag标签       attrib属性,字典形式保存         text文本字符串

1先加载文档到内存里 形成一个倒装的结构

tree=ET.parse('mingming.xml')

2获取根节点

root=tree.getroot()

import xml.etree.ElementTree as ET
tree=ET.parse('mingming.xml')
root=tree.getroot()
mingming={}
print('tag:',root.tag,'attrib:',root.attrib,'text:',root.text)
for ele in root:
    value=[]
    for e in ele:
        if e.text is None:
            value.append(e.attrib)
        else:
            value.append({e.tag:e.text})
    mingming[ele.attrib['name']]=value
print(mingming)

查找指定的子节点:

find('nodeName'):查找第一个tag为nodeName的节点

findall('nodeName'):所有tag为nodeName的节点

删除指定的节点及保存:

remove(node)方法


SAX的使用方法如下

SAX是事件驱动的xml解析的标准接口。子类化xml.sax.ContentHandler来创建自己的ContentHandler

characters(text)方法通过参数text传递XML文件的字符数据

以startDocument 和endDocument开头和结

使用到的方法有:(三种)

make_parser()方法

parse()方法

parseString方法

import xml.sax

class MovieHandler( xml.sax.ContentHandler ):
   def __init__(self):
      self.CurrentData = ""
      self.type = ""
      self.format = ""
      self.year = ""
      self.rating = ""
      self.stars = ""
      self.description = ""

   # Call when an element starts
   def startElement(self, tag, attributes):
      self.CurrentData = tag
      if tag == "movie":
         print ("*****Movie*****")
         title = attributes["title"]
         print ("Title:", title)

   # Call when an elements ends
   def endElement(self, tag):
      if self.CurrentData == "type":
         print ("Type:", self.type)
      elif self.CurrentData == "format":
         print ("Format:", self.format)
      elif self.CurrentData == "year":
         print ("Year:", self.year)
      elif self.CurrentData == "rating":
         print ("Rating:", self.rating)
      elif self.CurrentData == "stars":
         print ("Stars:", self.stars)
      elif self.CurrentData == "description":
         print ("Description:", self.description)
      self.CurrentData = ""

   # Call when a character is read
   def characters(self, content):
      if self.CurrentData == "type":
         self.type = content
      elif self.CurrentData == "format":
         self.format = content
      elif self.CurrentData == "year":
         self.year = content
      elif self.CurrentData == "rating":
         self.rating = content
      elif self.CurrentData == "stars":
         self.stars = content
      elif self.CurrentData == "description":
          #清空  缓冲区
         self.description = content

if ( __name__ == "__main__"):  #程序代码入口

   # create an XMLReader  #创建
   parser = xml.sax.make_parser()
   # turn off namepsaces  #工作目录 工作空间
   parser.setFeature(xml.sax.handler.feature_namespaces, 0)

   # override the default ContextHandler
   Handler = MovieHandler()
   parser.setContentHandler( Handler )

   parser.parse("movies.xml")






标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法创新点。1.1研究背景意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展实践应用。1.3研究方法创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBootVue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及前端的交互机制。2.3SpringBootVue的整合应用探讨SpringBootVue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测预测维护、交通流量预测智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新迭代模型,以适应数据分布的变化。
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