Java下简单模仿.net的XmlWriter

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2007年05月08日 15:16:00

import java.util.Stack;


/**
* @author qinjinwei
*
*/
public class XmlWriter {


private static char IndentChars = '/t';
private static char LeftChars = '>';
private static char RightChars = '<';
private static char EndChars = '/';
private Stack stack = new Stack();
private StringBuffer buffer = new StringBuffer();


public void WriteStartElement(String elementName)
{
String token = StartElement(elementName );
WriteWhitespace();
buffer.append(token);
buffer.append("/r/n");
stack.push(elementName);

}

public void WriteString(String elementName,String elementValue)
{
WriteStartElement(elementName);
WriteString(elementValue);
WriteEndElement();
}

private void WriteString(String value)
{
WriteWhitespace();
//WriteWhitespace(1);
buffer.append(value);
buffer.append("/r/n");
}

public void WriteEndElement()
{
if(!stack.isEmpty())
{
String elementName = (String)stack.pop();
String token = EndElement(elementName );
WriteWhitespace();
buffer.append(token);
buffer.append("/r/n");
}
}

private void WriteWhitespace(int count)
{
for (int i = 0; i > count; i++) {
buffer.append(IndentChars);
}
}

private void WriteWhitespace()
{
WriteWhitespace( stack.size());
}

private String StartElement(String elementName)
{
return LeftChars + elementName + RightChars ;
}

private String EndElement(String elementName)
{
return LeftChars + "" + EndChars + elementName + RightChars ;
}

public String createXml()
{
return buffer.toString();
}
}

/**
* @author qinjinwei
*
*/
public class test {

public static void main(String[] args) {

XmlWriter writer = new XmlWriter();
writer.WriteStartElement("Class1");
writer.WriteStartElement("Name");
writer.WriteString("String","zhangsan");
writer.WriteEndElement();
writer.WriteEndElement();

String result = writer.createXml();

System.out.println(result);
}

}



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python爬虫豆瓣读书top250+数据清洗+数据库+Java后端开发+Echarts数据可视化(二) 之前的博客已经写了python爬取豆瓣读书top250的相关信息,接下来继续看如何清洗数据。 如果有没看懂的或是不了解上一部分说的是什么内容的,请看https://blog.csdn.net/qq_45804925/article/details/112848887 现在开始具体内容的复习: 1. 豆瓣读书top250信息预处理 #数据清洗 import pandas as pd import re import time # 先读取数据文件 data = pd.read_csv('E:/Class/商. 阅读详情

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