java中操作xml几种方式的比较和代码示例(DOM,SAX,JDOM,DOM4J)

Java操作xml 阅读详情
  1. 介绍

     1)DOM(JAXP Crimson解析器)

    DOM是用与平台和语言无关的方式表示XML文档的官方W3C标准。DOM是以层次结构组织的节点或信息片断的集合。这个层次结构允许开 发人员在树中寻找特定信息。分析该结构通常需要加载整个文档和构造层次结构,然后才能做任何工作。由于它是基于信息层次的,因而DOM被认为是基于树或基 于对象的。DOM 以及广义的基于树的处理具有几个优点。首先,由于树在内存中是持久的,因此可以修改它以便应用程序能对数据和结构作出更改。它还可以在任何时候在树中上下 导航,而不是像SAX那样是一次性的处理。DOM使用起来也要简单得多。

   2)SAX

    SAX处理的优点非常类似于流媒体的优点。分析能够立即开始,而不是等待所有的数据被处理。而且,由于应用程序只是在读取数据时检查数 据,因此不需要将数据存储在内存中。这对于大型文档来说是个巨大的优点。事实上,应用程序甚至不必解析整个文档;它可以在某个条件得到满足时停止解析。一 般来说,SAX还比它的替代者DOM快许多。

    选择DOM还是选择SAX? 对于需要自己编写代码来处理XML文档的开发人员来说, 选择DOM还是SAX解析模型是一个非常重要的设计决策。 DOM采用建立树形结构的方式访问XML文档,而SAX采用的事件模型。

    DOM解析器把XML文档转化为一个包含其内容的树,并可以对树进行遍历。用DOM解析模型的优点是编程容易,开发人员只需要调用建树的 指令,然后利用 navigation APIs访问所需的树节点来完成任务。可以很容易的添加和修改树中的元素。然而由于使用DOM解析器的时候需要处理整个XML文档,所以对性能和内存的要 求比较高,尤其是遇到很大的XML文件的时候。由于它的遍历能力,DOM解析器常用于XML文档需要频繁的改变的服务中。

    SAX解析器采用了基于事件的模型,它在解析XML文档的时候可以触发一系列的事件,当发现给定的tag的时候,它可以激活一个回调方 法,告诉该方法制定的标签已经找到。SAX对内存的要求通常会比较低,因为它让开发人员自己来决定所要处理的tag.特别是当开发人员只需要处理文档中所 包含的部分数据时,SAX这种扩展能力得到了更好的体现。但用SAX解析器的时候编码工作会比较困难,而且很难同时访问同一个文档中的多处不同数据。

   3)JDOM http://www.jdom.org

    JDOM的目的是成为Java特定文档模型,它简化与XML的交互并且比使用DOM实现更快。由于是第一个Java特定模型,JDOM一 直得到大力推广和促进。正在考虑通过“Java规范请求JSR-102”将它最终用作“Java标准扩展”。从2000年初就已经开始了JDOM开发。

    JDOM与DOM主要有两方面不同。首先,JDOM仅使用具体类而不使用接口。这在某些方面简化了API,但是也限制了灵活性。第二,API大量使用了Collections类,简化了那些已经熟悉这些类的Java开发者的使用。

    JDOM文档声明其目的是“使用20%(或更少)的精力解决80%(或更多)Java/XML问题”(根据学习曲线假定为20%)。 JDOM对于大多数 Java/XML应用程序来说当然是有用的,并且大多数开发者发现API比DOM容易理解得多。JDOM还包括对程序行为的相当广泛检查以防止用户做任何 在XML中无意义的事。然而,它仍需要您充分理解XML以便做一些超出基本的工作(或者甚至理解某些情况下的错误)。这也许是比学习DOM或JDOM接口 都更有意义的工作。

    JDOM自身不包含解析器。它通常使用SAX2解析器来解析和验证输入XML文档(尽管它还可以将以前构造的DOM表示作为输入)。它包 含一些转换器以将 JDOM表示输出成SAX2事件流、DOM模型或XML文本文档。JDOM是在Apache许可证变体下发布的开放源码。

    4)DOM4J http://dom4j.sourceforge.net

    虽然DOM4J代表了完全独立的开发结果,但最初,它是JDOM的一种智能分支。它合并了许多超出基本XML文档表示的功能,包括集成的 XPath支持、 XML Schema支持以及用于大文档或流化文档的基于事件的处理。它还提供了构建文档表示的选项,它通过DOM4J API和标准DOM接口具有并行访问功能。从2000下半年开始,它就一直处于开发之中。

    为支持所有这些功能,DOM4J使用接口和抽象基本类方法。DOM4J大量使用了API中的Collections类,但是在许多情况 下,它还提供一些替代方法以允许更好的性能或更直接的编码方法。直接好处是,虽然DOM4J付出了更复杂的API的代价,但是它提供了比JDOM大得多的 灵活性。

    在添加灵活性、XPath集成和对大文档处理的目标时,DOM4J的目标与JDOM是一样的:针对Java开发者的易用性和直观操作。它 还致力于成为比 JDOM更完整的解决方案,实现在本质上处理所有Java/XML问题的目标。在完成该目标时,它比JDOM更少强调防止不正确的应用程序行为。

    DOM4J是一个非常非常优秀的Java XML API,具有性能优异、功能强大和极端易用使用的特点,同时它也是一个开放源代码的软件。如今你可以看到越来越多的Java软件都在使用DOM4J来读写 XML,特别值得一提的是连Sun的JAXM也在用DOM4J.

2…… 比较

    1)DOM4J性能最好,连Sun的JAXM也在用DOM4J.目前许多开源项目中大量采用DOM4J,例如大名鼎鼎的Hibernate也用DOM4J来读取XML配置文件。如果不考虑可移植性,那就采用DOM4J.

    2)JDOM和DOM在性能测试时表现不佳,在测试10M文档时内存溢出。在小文档情况下还值得考虑使用DOM和JDOM.虽然JDOM 的开发者已经说明他们期望在正式发行版前专注性能问题,但是从性能观点来看,它确实没有值得推荐之处。另外,DOM仍是一个非常好的选择。DOM实现广泛 应用于多种编程语言。它还是许多其它与XML相关的标准的基础,因为它正式获得W3C推荐(与基于非标准的Java模型相对),所以在某些类型的项目中可 能也需要它(如在 JavaScript中使用DOM)。

    3)SAX表现较好,这要依赖于它特定的解析方式-事件驱动。一个SAX检测即将到来的XML流,但并没有载入到内存(当然当XML流被读入时,会有部分文档暂时隐藏在内存中)。

  3. 四种xml操作方式的基本使用方法

xml文件:
  1. <?xml version="1.0" encoding="GB2312"?>
  2. <RESULT>
  3.   <VALUE>      
  4.     <NO>A1234</NO>      
  5.     <ADDR>四川省XX县XX镇XX路X段XX号</ADDR>
  6.   </VALUE>
  7.   <VALUE>      
  8.     <NO>B1234</NO>       
  9.     <ADDR>四川省XX市XX乡XX村XX组</ADDR>
  10.   </VALUE>
  11. </RESULT>
测试中心
  1. package test.xml;
  2. /**
  3.  * 测试四种读取XML的类库。DOM,SAX,JDOM,DOM4J<br>
  4.  * 注意速度不好比较,因为第一个很吃亏。
  5.  * 
  6.  * @author 赵学庆 JAVA世纪网 java2000.net
  7.  */
  8. public class TestXML {
  9.   public static void main(String[] args) {
  10.     // DOM解析
  11.     TestXMLByDOM.main(null);
  12.     // SAX解析
  13.     TestXMLBySAX.main(null);
  14.     // JDOM解析
  15.     TestXMLByJDOM.main(null);
  16.     // DOM4J解析
  17.     TestXMLByDOM4J.main(null);
  18.   }
  19. }
1)DOM
  1. package test.xml;
  2. import java.io.File;
  3. import javax.xml.parsers.DocumentBuilder;
  4. import javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory;
  5. import org.w3c.dom.Document;
  6. import org.w3c.dom.NodeList;
  7. /**
  8.  * 使用 DOM 读取XML文件。
  9.  * 
  10.  * @author 赵学庆 JAVA世纪网 java2000.net
  11.  */
  12. public class TestXMLByDOM {
  13.   public static void main(String[] args) {
  14.     long lasting = System.currentTimeMillis();
  15.     System.out.println("Read By DOM");
  16.     try {
  17.       // xml文件
  18.       File f = new File("text.xml");
  19.       // 构造dom
  20.       DocumentBuilderFactory factory = DocumentBuilderFactory.newInstance();
  21.       DocumentBuilder builder = factory.newDocumentBuilder();
  22.       // 解析文件
  23.       Document doc = builder.parse(f);
  24.       // 直接读取里面节点为VALUE的
  25.       NodeList nl = doc.getElementsByTagName("VALUE");
  26.       for (int i = 0; i < nl.getLength(); i++) {
  27.         System.out.print("车牌号码:"
  28.             + doc.getElementsByTagName("NO").item(i).getFirstChild().getNodeValue());
  29.         System.out.println("车主地址:"
  30.             + doc.getElementsByTagName("ADDR").item(i).getFirstChild().getNodeValue());
  31.       }
  32.     } catch (Exception e) {
  33.       e.printStackTrace();
  34.     }
  35.     System.out.println("运行时间:" + (System.currentTimeMillis() - lasting) + "毫秒");
  36.   }
  37. }
2)SAX
  1. package test.xml;
  2. import javax.xml.parsers.SAXParser;
  3. import javax.xml.parsers.SAXParserFactory;
  4. import org.xml.sax.Attributes;
  5. import org.xml.sax.InputSource;
  6. import org.xml.sax.SAXException;
  7. import org.xml.sax.helpers.DefaultHandler;
  8. /**
  9.  * 使用 SAX 读取XML文件。
  10.  * 
  11.  * @author 赵学庆 JAVA世纪网 java2000.net
  12.  */
  13. public class TestXMLBySAX extends DefaultHandler {
  14.   java.util.Stack tags = new java.util.Stack();
  15.   public static void main(String args[]) {
  16.     long lasting = System.currentTimeMillis();
  17.     System.out.println("Read By SAX");
  18.     try {
  19.       // 构建工厂
  20.       SAXParserFactory sf = SAXParserFactory.newInstance();
  21.       SAXParser sp = sf.newSAXParser();
  22.       // 构建处理类,每个标签都会让处理类进行解析
  23.       TestXMLBySAX reader = new TestXMLBySAX();
  24.       // 解析
  25.       sp.parse(new InputSource("text.xml"), reader);
  26.     } catch (Exception e) {
  27.       e.printStackTrace();
  28.     }
  29.     System.out.println("运行时间:" + (System.currentTimeMillis() - lasting) + "毫秒");
  30.   }
  31.   @Override
  32.   public void characters(char ch[], int start, int length) throws SAXException {
  33.     String tag = (String) tags.peek();
  34.     if (tag.equals("NO")) {
  35.       System.out.println("车牌号码:" + length + new String(ch, start, length));
  36.     }
  37.     if (tag.equals("ADDR")) {
  38.       System.out.println("地址:" + length + new String(ch, start, length));
  39.     }
  40.   }
  41.   @SuppressWarnings("unchecked")
  42.   @Override
  43.   public void startElement(String uri, String localName, String qName, Attributes attrs) {
  44.     tags.push(qName);
  45.   }
  46. }
3) JDOM
  1. package test.xml;
  2. import java.io.File;
  3. import java.util.List;
  4. import org.jdom.Document;
  5. import org.jdom.Element;
  6. import org.jdom.input.SAXBuilder;
  7. /**
  8.  * 使用 JDOM 读取XML文件。
  9.  * 
  10.  * @author 赵学庆 JAVA世纪网 java2000.net
  11.  */
  12. public class TestXMLByJDOM {
  13.   public static void main(String[] args) {
  14.     long lasting = System.currentTimeMillis();
  15.     System.out.println("Read By JDOM");
  16.     try {
  17.       // 构造
  18.       SAXBuilder builder = new SAXBuilder();
  19.       // 读取文档
  20.       Document doc = builder.build(new File("text.xml"));
  21.       // 得到根
  22.       Element foo = doc.getRootElement();
  23.       // 得到下级节点
  24.       List allChildren = foo.getChildren();
  25.       for (int i = 0; i < allChildren.size(); i++) {
  26.         System.out.print("车牌号码:" + ((Element) allChildren.get(i)).getChild("NO").getText());
  27.         System.out.println("车主地址:" + ((Element) allChildren.get(i)).getChild("ADDR").getText());
  28.       }
  29.     } catch (Exception e) {
  30.       e.printStackTrace();
  31.     }
  32.     System.out.println("运行时间:" + (System.currentTimeMillis() - lasting) + "毫秒");
  33.   }
  34. }
4)DOM4J
  1. package test.xml;
  2. import java.io.File;
  3. import java.util.Iterator;
  4. import org.dom4j.Document;
  5. import org.dom4j.Element;
  6. import org.dom4j.io.SAXReader;
  7. /**
  8.  * 使用 DOM4J 读取XML文件。
  9.  * 
  10.  * @author 赵学庆 JAVA世纪网 java2000.net
  11.  */
  12. public class TestXMLByDOM4J {
  13.   public static void main(String[] args) {
  14.     long lasting = System.currentTimeMillis();
  15.     System.out.println("Read By DOM4J");
  16.     try {
  17.       File f = new File("text.xml");
  18.       // 解析器
  19.       SAXReader reader = new SAXReader();
  20.       // 读取并解析文件
  21.       Document doc = reader.read(f);
  22.       // 根节点
  23.       Element root = doc.getRootElement();
  24.       Element foo;
  25.       // 子节点遍历
  26.       for (Iterator i = root.elementIterator("VALUE"); i.hasNext();) {
  27.         foo = (Element) i.next();
  28.         System.out.print("车牌号码:" + foo.elementText("NO"));
  29.         System.out.println("车主地址:" + foo.elementText("ADDR"));
  30.       }
  31.     } catch (Exception e) {
  32.       e.printStackTrace();
  33.     }
  34.     System.out.println("运行时间:" + (System.currentTimeMillis() - lasting) + "毫秒");
  35.   }
  36. }
运行结果,注意第一个很吃亏的。

Read By DOM
车牌号码:A1234车主地址:四川省XX县XX镇XX路X段XX号
车牌号码:B1234车主地址:四川省XX市XX乡XX村XX组
运行时间:187毫秒
Read By SAX
车牌号码:5A1234
车牌号码:6      
车牌号码:5
   
地址:17四川省XX县XX镇XX路X段XX号
地址:3
 
地址:3
 
车牌号码:5B1234
车牌号码:7       
车牌号码:5
   
地址:15四川省XX市XX乡XX村XX组
地址:3
 
地址:1

运行时间:16毫秒
Read By JDOM
车牌号码:A1234车主地址:四川省XX县XX镇XX路X段XX号
车牌号码:B1234车主地址:四川省XX市XX乡XX村XX组
运行时间:47毫秒
Read By DOM4J
车牌号码:A1234车主地址:四川省XX县XX镇XX路X段XX号
车牌号码:B1234车主地址:四川省XX市XX乡XX村XX组
运行时间:31毫秒

java操作xml文件的一个简单代码 这是我用java去操作xml文件的一个简单的代码,他包含了对xml文件的读取,添加 立即下载

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Java解析xml——DOM、SAX、JDOM和DOM4J四种方式的汇总与比较

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JAVA解析XML的方式DOM、SAX、DOM4J、JDOM、StAX之详解与比较 1.各种方式的详解 1)DOM(JAXP Crimson解析器) DOM是用与平台和语言无关的方式表示XML文档的官方W3C标准。DOM是以层次结构组织的节点或信息片断的集合。这个层次结构允许开发人员在树中寻找  特定信息。分析该结构通常需要加载整个文档和构造层次结构,然后才能做任何工作。由于它是基于

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Java解析XML汇总(DOM/SAX/JDOM/DOM4j/XPath)

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