在windows下开发程序,用M$提供的接口处理.ini文件或管理注册表的键值是非常方便的。在java平台上开发程序,则习惯于以xml格式的文件来存放系统的配置信息,对这种文件的解析和处理,可以用sax或dom。有没有更简便的方法呢?有,就是用digester模块。
Digester是Jakarta 子项目Commons下的一个模块,支持基于规则的对任意XML文档的处理。它最初是Structs项目的一部分,后因其通用性而划归Commons.
下载及编译
cvs -d :pserver:anoncvs@cvs.apache.org:/home/cvspublic login
password: anoncvs
cvs -d :pserver:anoncvs@cvs.apache.org:/home/cvspublic checkout jakarta-commons/digester
cd jakarta-commons/digester
ant dist
Digester的运行依赖下列包:
一个遵循Jaxp(1.1版本及以后)的XML解析器
Jakarta commons beanutils包(1.5版本及以后)
Jakarta commons collections包(2.1版本及以后)
Jakarta commons logging包(1.0.2版本及以后)
一个简单的例子
假定有两个JavaBean如下,分别为Foo和Bar
package mypackage;
public class Foo {
public void addBar(Bar bar);
public Bar findBar(int id);
public Iterator getBars();
public String getName();
public void setName(String name);
}
public mypackage;
public class Bar {
public int getId();
public void setId(int id);
public String getTitle();
public void setTitle(String title);
}
用下面的xml文件进行配置
<foo name="The Parent">
<bar id="123" title="The First Child"/>
<bar id="456" title="The Second Child"/>
</foo>
用下面几行代码即可完成配置文件解析工作:
Digest解析代码 注释
Digester digester = new Digester();
digester.setValidating(false); 不进行XML与相应的DTD的合法性验证
digester.addObjectCreate("foo", "mypackage.Foo"); 当遇到<foo>时创建一个mypackage.Foo对象,并将其放在栈顶
digester.addSetProperties("foo"); 根据<foo>元素的属性(attribute),对刚创建的Foo对象的属性(property)进行设置
digester.addObjectCreate("foo/bar", "mypackage.Bar"); 当遇到<foo>的子元素<bar>时创建一个mypackage.Bar对象,并将其放在栈顶。
digester.addSetProperties("foo/bar"); 根据<bar>元素的属性(attribute),对刚创建的Bar对象的属性(property)进行设置
digester.addSetNext("foo/bar", "addBar", "mypackage.Bar"); 当再次遇到<foo>的子元素<bar>时创建一个mypackage.Bar对象,并将其放在栈顶,同时调用第二栈顶元素(Foo对象)的addBar方法。
Foo foo = (Foo) digester.parse(); 分析结束后,返回根元素。
基本情况
熟悉用SAX来处理XML文档的程序员,会发现Digester隐藏了遍历XML元素这些细节,而是提供了更高一层的、更友好的SAX事件接口,从而让程序员的精力放在对数据的处理过程中。
使用Digester,须按照以下步骤:
创建一个org.apache.commons.digester.Digester实例。一个解析请求完成后,这个Digester可以被后面复用。但也不要试图在不同的线程中从共享一个Digester实例。
根据需要设置一些配置属性(configuration properties),以控制下一步的解析操作。
将一个或几个初始对象(initial object)压入Digester对象栈,本步骤不是必须的。
注册所有的元素匹配模板(elemet matching pattern)。当一个模板被从输入文档中识别出来以后,与其相联系的处理规则(processing rules)被激活。对一个特定的模板,可以定义任意多的规则,当识别出该模板后,这些规则依序依次执行。
调用digester.parse()方法,一个XML文档的引用(用多种方式供选择)要传给这个方法。注意,需要捕捉并处理IOException或SAXEception或处理过程中抛出的异常。
元素匹配模板
Digester能自动遍历目标XML文档的元素形成的层次结构,这个过程无需程序员参与。程序员的任务是决定,在解析的过程中,当由嵌套的元素形成的一个特定序列被识别出时,如何处理它。用以描述这种序列的机制,就叫“元素匹配模板”。
具体说来,元素和其子元素间,用”/”相隔,如果一些元素前没有”/”则其必为根元素。如例:
<a> -- 匹配模板 "a"
<b> -- 匹配模板 "a/b"
<c/> -- 匹配模板 "a/b/c"
<c/> -- 匹配模板 "a/b/c"
</b>
<b> -- 匹配模板 "a/b"
<c/> -- 匹配模板 "a/b/c"
<c/> -- 匹配模板 "a/b/c"
<c/> -- 匹配模板 "a/b/c"
</b>
</a>
字符”*”表示任意级别,如”*/a”表示任意级别的<a>都可匹配(不包括根元素级的).熟悉XLST的朋友,对这种思路一定不陌生。
从上面的描述,可知某个元素同时满足多个匹配模板是非常可能的,在这种情况下,与各个模板相关联的处理规则(processing rule)的执行顺序如下:对begin或body方法,按照各个rule的注册顺序的先后,对end方法则是注册顺序的反序。
处理规则(processing rule)
元素匹配模板用以识别什么时候采取行动,处理规则则用以定义行动的内容。
从形式上讲,一个处理规则是一个java类,它扩展了org.apache.commons.digester.Rule类。每个处理规则,实现下列的一个或几个事件处理方法(event method),当相应的模板匹配成功以后,在已定义的某个时刻,这些事件方法会被触发。
begin(),在一个匹配元素被识别出后的“开始”时刻被调用,这个元素的所有属性放在一个数据结构中被传递给begin()
body(),当元素的嵌套内容(如子元素)被识别出时被调用。在解析的过程中,前后的空白被去掉了
end(),匹配元素的“结束”时刻被调用。如果子元素也匹配相关的规则,则这些规则的方法需都执行毕,才能达到该元素的“结束”时刻。
finish(),解析结束时被调用,以提供给各个规则以清理临时数据的机会。
在设置digester时,通过调用addRule()方法,来注册一个特定的元素匹配模板以及相应的一个Rule类的实例。如上所述,Rule类中的事件处理方法,会在适当的时间被调用。这个机制,允许动态地生成Rule的实现。
另外,digester也提供了一些处理常见情况的处理规则类。
ObjectCreateRule,当begin()方法被调用时,这个规则类实例化一个指定的java类,并将其压入栈顶。这个被实例化的类的名字,默认是这个规则类构造函数得到的参数,也可以通过指定正在处理的xml元素的属性来传递一个新的类的名字。当end()方法被调用 时,栈顶的对象被弹出,Digester中对它的任何引用将被忽略。
FactoryCreateRule,一个非常有用的ObjectCreateRule的变体。
SetPropertiesRule,当begin()方法被调用时,digester使用标准的Java Relection API来识别JavaBean的属性设置方法(setter method),这些方法名称中包含属性(property)的名字,这些属性与XML元素的属性(attribute)匹配,于是这些方法被调用并将相应的属性值(attribute value)传给它们。这些自然的映射可以被重写。建议不要过度使用这项功能,在大多数情况下,使用标准的BeanInfo机制会更好。
SetPropertyRule,当begin()方法被调用时,digester调用栈顶对象的一个特定的属性设置方法(property setter)并传给它特定的值(property和值分别由两个attribute命名)。这对XML需要遵循一个指定的DTD时比较有用,你可以设置一个特别的属性(property),虽然在指定DTD没有attribute与其相对应。
SetNextRule,当end()方法被调用时,digester分析第二栈顶元素,寻找一个特定属性(property)的设置方法(setter method),并接着调用这个方法,以栈顶的元素作参数。这个规则通常用来在两个对象间建立1对多的关系,所用的方法也常被叫做addChild什么的。
SetTopRule,当end()方法被调用时,digester分析栈顶元素,寻找一个特定属性(property)的设置方法(setter method),并接着调用这个方法,以第二栈顶的元素作参数。这个规则通常用来在两个对象间建立1对多的关系,所用的方法也常被叫做setParent什么的。
CallMethodRule,这个规则设置当end()被调用时执行的栈顶对象的自定义方法,通过对这个规则的设置,来指定方法的名字、参数的数量以及定义的参数类型的Java类的名字。实际的参数值,来自激活这个方法的元素的子元素。
CallParamRule,这个规则用来指定CallMethodRule的参数的值的来源,它可以来自一个特定的属性,或子元素的body的内容.
NodeCreateRule,一个特殊的规则,将对象树的一部分转换成一个DOM结点(Node),并压入栈顶。
对这些标准的规则类,可以创建它们的实例,并调用digester.addRule来注册它们。由于经常使用它们,所以digester定义了一些简便的方法来注册它们。如:
Rule rule = new SetNextRule(digester, "addChild","com.mycompany.mypackage.MyChildClass");
digester.addRule("a/b/c", rule);
可以用下列代码替换
digester.addSetNext("a/b/c", "addChild", "com.mycompany.mypackage.MyChildClass");
Posted by Hilton at October 23, 2003 11:26 PM | TrackBack
分享到:
相关推荐
这是一个利用Digiest来解析XML的例子,用他解析xml很简单,不过在解析前首先应该对应xml标签来建立JAVABean
XML(eXtensible Markup Language)是一种用于存储和传输数据的标记语言,它以其结构化、自解释性和可扩展性而被广泛应用于网络通信、数据存储以及配置文件等领域。本教程将通过几个简单的例子,介绍如何在编程中...
哈希表源码
sun_3ck_03_0119
内容概要:本文档详细介绍了基于 MATLAB 实现的 LSTM-AdaBoost 时间序列预测模型,涵盖项目背景、目标、挑战、特点、应用领域以及模型架构和代码示例。随着大数据和AI的发展,时间序列预测变得至关重要。传统方法如 ARIMA 在复杂非线性序列中表现欠佳,因此引入了 LSTM 来捕捉长期依赖性。但 LSTM 存在易陷局部最优、对噪声鲁棒性差的问题,故加入 AdaBoost 提高模型准确性和鲁棒性。两者结合能更好应对非线性和长期依赖的数据,提供更稳定的预测。项目还展示了如何在 MATLAB 中具体实现模型的各个环节。 适用人群:对时间序列预测感兴趣的开发者、研究人员及学生,特别是有一定 MATLAB 编程经验和熟悉深度学习或机器学习基础知识的人群。 使用场景及目标:①适用于金融市场价格预测、气象预报、工业生产故障检测等多种需要时间序列分析的场合;②帮助使用者理解并掌握将LSTM与AdaBoost结合的实现细节及其在提高预测精度和抗噪方面的优势。 其他说明:尽管该模型有诸多优点,但仍存在训练时间长、计算成本高等挑战。文中提及通过优化数据预处理、调整超参数等方式改进性能。同时给出了完整的MATLAB代码实现,便于学习与复现。
1996-2019年各地级市平均工资数据 1、时间:1996-2019年 2、来源:城市nj、各地级市统计j 3、指标:平均工资(在岗职工) 4、范围:295个地级市
AB PLC例程代码项目案例 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴价值,不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行,或热爱钻研,亦可在此项目代码基础上进行修改添加,实现其他不同功能。 欢迎下载!欢迎交流学习!不清楚的可以私信问我!
内容概要:本文介绍了一种新颖的变压器模型C2Former(Calibrated and Complementary Transformer),专门用于解决RGB图像和红外图像之间的物体检测难题。传统方法在进行多模态融合时面临两个主要问题——模态错位(Modality miscalibration)和融合不准确(fusion imprecision)。作者针对这两个问题提出采用互模交叉注意力模块(Inter-modality Cross-Attention, ICA)以及自适应特征采样模块(Adaptive Feature Sampling, AFS)来改善。具体来说,ICA可以获取对齐并且互补的特性,在特征层面进行更好的整合;而AFS则减少了计算成本。通过实验验证了基于C2Former的一阶段和二阶段检测器均能在现有公开数据集上达到最先进的表现。 适合人群:计算机视觉领域的研究人员和技术人员,特别是从事跨模态目标检测的研究人员,对Transformer架构有一定了解的开发者。 使用场景及目标:适用于需要将可见光和热成像传感器相结合的应用场合,例如全天候的视频监控系统、无人驾驶汽车、无人
上海人工智能实验室:金融大模型应用评测报告-摘要版2024.pdf
malpass_02_0907
C++-自制学习辅助工具
内容概要:本文提供了有关微信生态系统的综合开发指导,具体涵盖了微信机器人的Java与Python开发、全套及特定应用的小程序源码(PHP后台、DeepSeek集成),以及微信公众号的基础开发与智能集成方法。文中不仅给出了各种应用的具体案例和技术要点如图灵API对接、DeepSeek大模型接入等的简述,还指出了相关资源链接以便深度探究或直接获取源码进行开发。 适合人群:有意开发微信应用程序或提升相应技能的技术爱好者和专业人士。不论是初涉者寻求基本理解和操作流程,还是进阶者期望利用提供的资源进行项目构建或是研究。 使用场景及目标:开发者能够根据自身兴趣选择不同方向深入学习微信平台的应用创建,如社交自动化(机器人)、移动互联网服务交付(小程序),或者公众信息服务(公众号)。特别是想要尝试引入AI能力到应用中的人士,文中介绍的内容非常有价值。 其他说明:文中提及的多个项目都涉及到了最新技术栈(如DeepSeek大模型),并且为不同层次的学习者提供从零开始的详细资料。对于那些想要迅速获得成果同时深入了解背后原理的人来说是个很好的起点。
pimpinella_3cd_01_0916
mellitz_3cd_01_0516
schube_3cd_01_0118
AB PLC例程代码项目案例 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴价值,不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行,或热爱钻研,亦可在此项目代码基础上进行修改添加,实现其他不同功能。 欢迎下载!欢迎交流学习!不清楚的可以私信问我!
AB PLC例程代码项目案例 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴价值,不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行,或热爱钻研,亦可在此项目代码基础上进行修改添加,实现其他不同功能。 欢迎下载!欢迎交流学习!不清楚的可以私信问我!
AB PLC例程代码项目案例 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴价值,不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行,或热爱钻研,亦可在此项目代码基础上进行修改添加,实现其他不同功能。 欢迎下载!欢迎交流学习!不清楚的可以私信问我!
智慧用电平台建设解决方案【28页】