【XML】SAX解析XML

本文介绍了一种基于SAX(Simple API for XML)的XML文档解析方法,详细讲解了SAX解析器的工作原理及其与DOM解析器的区别。通过具体实例演示了如何使用SAX解析XML文档,包括创建JavaBean类、定义解析处理器类以及调用SAX解析器进行文档解析。

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1. SAX(Simple API for XML)

     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采用的是事件模型。

     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。

【优势】
     ①不需要等待所有数据都被处理,分析就能立即开始。
     ②只在读取数据时检查数据,不需要保存在内存中。
     ③可以在某个条件得到满足时停止解析,不必解析整个文档。
     ④效率和性能较高,能解析大于系统内存的文档。

【缺点】
     ①需要应用程序自己负责TAG的处理逻辑(例如维护父/子关系等),文档越复杂程序就越复杂。
     ②单向导航,无法定位文档层次,很难同时访问同一文档的不同部分数据,不支持XPath


2. 解析步骤很简单,可分为以下四个步骤

  1. 得到xml文件对应的资源,可以是xml的输入流,文件和uri
  2. 得到SAX解析工厂(SAXParserFactory
  3. 由解析工厂生产一个SAX解析器(SAXParser
  4. 传入输入流和handler给解析器,调用parse()解析








step1:  XML文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<users nihao="hello" xmlns="http://test.org/books">
    <user id="0">
        <name>xiazhang</name>
        <age>23</age>
        <sex>男</sex>
    </user>
    <user id="1">
        <name>jinnan</name>
        <age>25</age>
        <sex>女</sex>
    </user>
</users>


step2:  建一个JavaBean
/**
 * sax解析xml  bean
 * 
 * @author xiazhang
 * @date   2017-6-7
 */
public class SaxUser {

	private int id;
	
	private String name;
	
	private int age;
	
	private String sex;

	
	
	public int getId() {
		return id;
	}

	public void setId(int id) {
		this.id = id;
	}

	public String getName() {
		return name;
	}

	public void setName(String name) {
		this.name = name;
	}

	public int getAge() {
		return age;
	}

	public void setAge(int age) {
		this.age = age;
	}

	public String getSex() {
		return sex;
	}

	public void setSex(String sex) {
		this.sex = sex;
	}
	
	
}


step3: 

新建一个类 XmlParseHandler.java ,该类需要继承 DefaultHandler 或者实现 ContentHandler 接口,
这里我们通过继承 DefaultHandler (实现了 ContentHandler 接口)的方式,该类是SAX解析的核心所在
需要重写5个方法




/**
 * 
 * @author xiazhang
 * @date   2017-6-7
 */
public class XmlParseHandler extends DefaultHandler{

	private List<SaxUser> saxUsers;
	//记录当前解析得到的解析名称
	private String currentTag;
	//记录房钱user
	private SaxUser saxUser;
	
	/**
	 * 文档解析开始时调用
	 */
	@Override
	public void startDocument() throws SAXException{
			super.startDocument();
			saxUsers = new ArrayList<SaxUser>();
	}
	
	/**
	 * 节点解析开始时调用
	 * @param uri 命名空间
	 * @param localName 标签名称
	 * @param qName 带命名空间的标签名称
	 * @param attributes 标签的属性集
	 */
	@Override
	public void startElement(String uri, String localName, String qName, 
			Attributes attributes ) throws SAXException{
		super.startElement(uri, localName, qName, attributes);
		if("user".equals(qName)){
			for(int i = 0; i < attributes.getLength(); i++){
				saxUser = new SaxUser();
				if("id".equals(attributes.getLocalName(i))){
					saxUser.setId(Integer.valueOf(attributes.getValue(i)));
				}
			}
			
		}
		//记录当前标签名
		currentTag = qName;
	}
	
	/**
	 * 
	 * @param ch     当前读取到的TextNode(文本节点)的字节数组
	 * @param start  字节开始的位置,为0则读取全部
	 * @param length 当前TextNode的长度
	 */
	@Override
	public void characters(char[] ch, int start, int length) throws SAXException{
		super.characters(ch, start, length);
		//将当前TextCode转换为String
		String value = new String(ch,start,length);
		if("name".equals(currentTag)){//name节点
			saxUser.setName(value);
		}else if("age".equals(currentTag)){
			saxUser.setAge(Integer.valueOf(value));
		}else if("sex".equals(currentTag)){
			saxUser.setSex(value);
		}
	}
	
	/**
	 * 节点解析结束后调用
	 * @param uri 命名空间
	 * @param localName 标签名称
	 * @param qName 带命名空间的标签名称
	 */
	@Override
	public void endElement(String uri, String localName, String qName) throws SAXException{
		super.endElement(uri, localName, qName);
		if("user".equals(qName)){
            saxUsers.add(saxUser);
            saxUser = null;
        }
        currentTag = null;
	}
	
	/**
	 * 文档解析结束时调用
	 */
	@Override
	public void endDocument() throws SAXException{
			super.endDocument();
	}

	public List<SaxUser> getSaxUsers() {
		return saxUsers;
	}
	
	
}



step4:  解析



/**
 * SAX解析XML
 * 
 * @author xiazhang
 * @date   2017-6-7
 */
public class SaxParseXmlTest {

	public List<SaxUser> getSaxUsers() throws ParserConfigurationException, SAXException, IOException{
		
		XmlParseHandler handler = new XmlParseHandler();
		//1.得到SAX解析工厂
		SAXParserFactory saxParserFactory = SAXParserFactory.newInstance();
		//2.让工厂圣诞一个sax解析器
		SAXParser saxParser = saxParserFactory.newSAXParser();
		//3.传入输入流和handler解析
		saxParser.parse("testXml.xml", handler);
		
		//is.close();
		
		return handler.getSaxUsers();
	}
	
	public static void main(String[] args) throws ParserConfigurationException, SAXException, IOException {
		SaxParseXmlTest saxParseXmlTest = new SaxParseXmlTest();
		
		List<SaxUser> users = saxParseXmlTest.getSaxUsers();
		for (SaxUser saxUser : users) {
			System.out.println(saxUser.getId()+","+saxUser.getName()+","+saxUser.getAge()+","+saxUser.getSex());
		}
		
	}
}






















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、方法与创新点。1.1研究背景与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与实践应用。1.3研究方法与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SpringBoot与Vue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、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue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章平台设计与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、信息发布与查看、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章平台测试与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测试环境与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、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。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与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、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与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,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,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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