XML文档的SAX解析方式

本文详细解析了SAX解析技术的工作原理、优势和缺点,并通过示例代码展示了如何实现SAX解析。此外,还介绍了适配器设计模式简化解析过程,以及如何利用该模式提取特定标签内容。

一:解析思想

SAX: Simple API for XML :读文档时候就能操作

 解析原理:通过读取器读取XML文档,当读取到文档的某一部分时,(文档的开始,元素的开始,元素的结束,文档的结束), 都会调用事件处理器的对应方法,读取的数据,以形参的方式传递给相应的方法

二:SAX解析优缺点

优点:1:不需要像DOM解析方式将整个文档加载进内存中,减小系统内存消耗。

   2:当解析到某个标签内容时可以自动触发相应的方法进行处理,效率高

缺点:1:只能执行查找动作,不能增删改

   2:每次解析只能处理一次,要想再次处理需要再次解析

三:示例代码

 例如解析如下XML文档:city.xml

(注意文档在工程中的位置,直接放在工程根目录下,否则在查找文档时候需要加载绝对路径)

<pre name="code" class="html"><span style="font-size:18px;"><?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<county>
	<province  name="江苏">
		<capital>南京</capital>
		<city>苏州</city>
	</province>
	<province  name="山东">
		<capital>济南</capital>
		<city>青岛</city>
	</province>
</county></span>



解析分为5个步骤:   1:获取解析工厂

   2:获取解析器

   3:获取读取器

   4:注册事件处理器

   5:开始解析


<span style="font-size:18px;">public class SaxDemo1 {
	public static void main(String[] args)  throws Exception{
		//获取解析工厂
		SAXParserFactory factory = SAXParserFactory.newInstance();
		//获取解析器
		SAXParser parser = factory.newSAXParser();
		//获取读取器
		XMLReader reader = parser.getXMLReader();
		//注册事件处理器
		reader.setContentHandler(new MyHandler());
		//开始解析
		reader.parse("city.xml");
		
	}

}</span>

<span style="font-size:18px;">class  MyHandler implements org.xml.sax.ContentHandler{

	@Override
	public void startDocument() throws SAXException {
		System.out.println("文档解析开始了");
	}
	
	@Override
	public void startElement(String uri, String localName, String qName,
			Attributes atts) throws SAXException {
		System.out.println("解析到标签"+qName);
	}
	
	@Override
	public void characters(char[] ch, int start, int length)
			throws SAXException {
		//打印
		System.out.println(new String(ch,start,length));
	}
	
	@Override
	public void endElement(String uri, String localName, String qName)
			throws SAXException {
		System.out.println("解析到结束标签"+qName);
	}

	@Override
	public void endDocument() throws SAXException {
		System.out.println("文档解析结束");
	}

	@Override
	public void setDocumentLocator(Locator locator) {
	}
	
	@Override
	public void startPrefixMapping(String prefix, String uri)
			throws SAXException {
	}

	@Override
	public void endPrefixMapping(String prefix) throws SAXException {
		// TODO Auto-generated method stub
	}


	@Override
	public void ignorableWhitespace(char[] ch, int start, int length)
			throws SAXException {
		// TODO Auto-generated method stub
	}

	@Override
	public void processingInstruction(String target, String data)
			throws SAXException {
		// TODO Auto-generated method stub
	}

	@Override
	public void skippedEntity(String name) throws SAXException {
		// TODO Auto-generated method stub
	}
	
}</span>

此处简单地打印出标签和内容,但是可以看到继承
ContentHandler要复写很多方法,较为繁琐

那有木有好的方法呢抓狂 当然是有的,就是适配器设计模式,何为适配器设计模式?简单的说就是这个类已经实现了

ContentHandler接口,我们使用这个类时不需要复写所有的方法,只将自己需要的方法复写即可


<span style="font-size:18px;">//适配器设计模式
class MyHandler  extends DefaultHandler{
	//定义一字符串,用于保存标签名称
	private String eleName = null;
	//如果只想打印第二个符合条件的标签主体内容,可以加上计数器
	private int    iNum = 0;
	
	@Override
	public void startElement(String uri, String localName, String qName,
			Attributes attributes) throws SAXException {
		
		//将开始标签名称保存
		eleName = qName;
	}

	@Override
	public void characters(char[] ch, int start, int length)
			throws SAXException {
		
		//判断是哪一个标签,并采取相应的动作
//		if("capital".equals(eleName))
//			System.out.println(new String(ch,start,length));
		
		//如果只想打印第二个符合条件的标签主体内容,可以加上计数器
		if("capital".equals(eleName) && iNum++ == 1)
			System.out.println(new String(ch,start,length));
	}
	
	@Override
	public void endElement(String uri, String localName, String qName)
			throws SAXException {
		//结束标签后要将字符串初始化,否则会打印结束标签到下一开始标签前的空格内容
		eleName = null;
	}
	
}</span>





内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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