xml基础知识

XML 被设计用来传输和存储数据。

HTML 被设计用来显示数据。

XML 也可拥有属性(名称/值的对)。XML 的属性值须加引号,不过单引号和双引号均可使用。

没有什么规矩可以告诉我们什么时候该使用属性,而什么时候该使用子元素。我的经验是在 HTML 中,属性用起来很便利,但是在 XML 中,您应该尽量避免使用属性。如果信息感觉起来很像数据,那么请使用子元素吧。



XML文件实例

上图表示下面的 XML 中的一本书:

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

<bookstore>

<book category="COOKING">

 <title lang="en">Everyday Italian</title>

 <author>Giada De Laurentiis</author>

 <year>2005</year>

 <price>30.00</price>

</book>

<book category="CHILDREN">

 <title lang="en">Harry Potter</title>

 <author>J K. Rowling</author>

 <year>2005</year>

 <price>29.99</price>

</book>

<book category="WEB">

 <title lang="en">Learning XML</title>

 <author>Erik T. Ray</author>

 <year>2003</year>

 <price>39.95</price>

</book>

</bookstore>

例子中的根元素是 <bookstore>。文档中的所有 <book> 元素都被包含在 <bookstore> 中。

<book> 元素有 4 个子元素:<title>、< author>、<year>、<price>。

 

实体引用

在 XML 中,一些字符拥有特殊的意义。

如果你把字符 "<" 放在 XML 元素中,会发生错误,这是因为解析器会把它当作新元素的开始。

这样会产生 XML 错误:

<message>if salary < 1000then</message>

为了避免这个错误,请用实体引用来代替 "<" 字符:

<message>if salary &lt; 1000 then</message>

在 XML 中,有 5 个预定义的实体引用:

&lt;

小于

&gt;

大于

&amp;

&

和号

&apos;

'

单引号

&quot;

"

引号

注释:在 XML 中,只有字符 "<" 和 "&" 确实是非法的。大于号是合法的,但是用实体引用来代替它是一个好习惯。

XML 中的注释

在 XML 中编写注释的语法与 HTML 的语法很相似:

<!This is a comment>

 

避免 XML 属性?

因使用属性而引起的一些问题:

  • 属性无法包含多重的值(元素可以)
  • 属性无法描述树结构(元素可以)
  • 属性不易扩展(为未来的变化)
  • 属性难以阅读和维护

请尽量使用元素来描述数据。而仅仅使用属性来提供与数据无关的信息。

不要做这样的蠢事(这不是 XML 应该被使用的方式):

<note day="08" month="08" year="2008"
to="George" from="John" heading="Reminder" 
body="Don't forget the meeting!">
</note>

 

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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