IOS中使用TBXML解析XML

本文介绍了一种简便的XML解析方法,通过TBXML第三方框架替代了原生iOS的NSXML框架。TBXML易于使用且功能强大,文章详细展示了如何安装配置TBXML,并通过实例代码演示了如何解析复杂的XML文档。

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  IOS SDK自带的NSXML框架是采用SAX模式解析的,是基于事件驱动型的,主要解析工作在NSXMLParseDelegate中完成,解析过程中遇到开始标签、结束标签、文档开始、文档结束和字符串时触发Delegate中的方法完成解析,这种方式使用起来还是比较麻烦的。在实际工作中,我们可以选用一个比较简单易用的第三方框架TBXML,其下载地址为:https://github.com/71squared/tbxml

  下载完成解压后,我们只需要将TBXML-Headers和TBXML-Code文件夹添加到工程中,并在工程头文件xxx-Prefix.pch中添加宏定义:#define ARC_ENABLED

  由于TBXML依赖于libz.dylib库,还需在工程的Framework中添加这个库,添加完,可以编译试运行一下看是否出错,没错则继续。

  例如,我们要解析以下xml文件:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Notes>
  <Note id="1">
    <CDate>2012-12-21</CDate>
    <Content>早上8点钟到公司</Content>
    <UserID>tony</UserID>
  </Note>
  <Note id="2">
    <CDate>2012-12-22</CDate>
    <Content>发布iOSBook1</Content>
    <UserID>tony</UserID>
  </Note>
  <Note id="3">
    <CDate>2012-12-23</CDate>
    <Content>发布iOSBook2</Content>
    <UserID>tony</UserID>
  </Note>
  <Note id="4">
    <CDate>2012-12-24</CDate>
    <Content>发布iOSBook3</Content>
    <UserID>tony</UserID>
  </Note>
  <Note id="5">
    <CDate>2012-12-25</CDate>
    <Content>发布2016奥运会应用iPhone版本</Content>
    <UserID>tony</UserID>
  </Note>
  <Note id="6">
    <CDate>2012-12-26</CDate>
    <Content>发布2016奥运会应用iPad版本</Content>
    <UserID>tony</UserID>
  </Note>
</Notes>

  创建一个NotesTBXMLParser类来解析XML文档,具体实现代码如下:

//  NotesTBXMLParser.h

#import "TBXML.h"

@interface NotesTBXMLParser : NSObject

//解析出的数据内部是字典类型
@property (strong,nonatomic) NSMutableArray *notes;
//开始解析
-(void)start;

@end
#import "NotesTBXMLParser.h"

@implementation NotesTBXMLParser

//开始解析
-(void)start
{
    _notes = [NSMutableArray new];
    TBXML* tbxml = [[TBXML alloc] initWithXMLFile:@"Notes.xml" error:nil]; //从文件构造TBXML对象
TBXMLElement
* root = tbxml.rootXMLElement;//获取文档的根元素对象 // if root element is valid if (root) { TBXMLElement * noteElement = [TBXML childElementNamed:@"Note" parentElement:root]; while ( noteElement != nil) { NSMutableDictionary *dict = [NSMutableDictionary new];
TBXMLElement
*CDateElement = [TBXML childElementNamed:@"CDate" parentElement:noteElement]; if ( CDateElement != nil) { NSString *CDate = [TBXML textForElement:CDateElement]; [dict setValue:CDate forKey:@"CDate"]; }
TBXMLElement
*ContentElement = [TBXML childElementNamed:@"Content" parentElement:noteElement]; if ( ContentElement != nil) { NSString *Content = [TBXML textForElement:ContentElement]; [dict setValue:Content forKey:@"Content"]; } TBXMLElement *UserIDElement = [TBXML childElementNamed:@"UserID" parentElement:noteElement]; if ( UserIDElement != nil) { NSString *UserID = [TBXML textForElement:UserIDElement]; [dict setValue:UserID forKey:@"UserID"]; } //获得ID属性 NSString *_id = [TBXML valueOfAttributeNamed:@"id" forElement:noteElement error:nil]; [dict setValue:_id forKey:@"id"]; [_notes addObject:dict]; noteElement = [TBXML nextSiblingNamed:@"Note" searchFromElement:noteElement]; } } NSLog(@"解析完成..."); [[NSNotificationCenter defaultCenter] postNotificationName:@"reloadViewNotification" object:self.notes userInfo:nil]; self.notes = nil; }
@end

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/rocky18/p/3783978.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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