【前端】XML,XPATH,与HTML的关系
- XML与HTML关系
XML(可扩展标记语言)和 HTML(超文本标记语言)是两种常见的标记语言,但它们有不同的目的和用途。它们都使用类似的标记结构(标签),但在设计上存在一些关键的差异。
XML 是为了存储和传输数据而设计的标记语言。它不关注数据如何呈现,而是强调数据的结构化存储。XML 是 严格的,要求标签必须是成对的,所有的标签必须正确闭合。 -
- 主要区别:
目的不同:HTML 主要用于呈现数据,XML 主要用于存储和传输数据。
严格性:HTML 容忍一些语法错误,XML 不容忍任何错误。
灵活性:XML 可以定义自定义标签,而 HTML 使用固定的标签(如 < div>、< span>、< img> 等)。
- 主要区别:
- XPATH
XPath(XML Path Language)是一种用于在 XML 文档中查找信息的语言。它可以通过路径表达式选取 XML 文档中的元素或属性。在 XML 中,XPath 被广泛用于查询节点。
尽管 HTML 和 XML 有些不同,但它们有许多相似之处。主要的相似之处是它们的结构都遵循树形结构,并且都使用标记(标签)来组织内容。因此,XPath 也能够解析 HTML 文档。 - 为什么 XPath 能解析 HTML:
- HTML 也是 XML 的一种变体:
虽然 HTML 语法上不完全符合 XML 的规范,但它的结构仍然遵循树形结构。元素可以有子元素、属性等,可以构成类似于 XML 的层级结构。
现代浏览器的 HTML 解析器(如 DOM(文档对象模型))会将 HTML 转换为一个标准的 DOM 树,类似于 XML 文档的树形结构。XPath 就是通过该树形结构来定位和查询元素的。 - DOM 与 XPath 配合使用:
当你使用 XPath 查询 HTML 时,实际上是通过 DOM API 来操作的。浏览器会解析 HTML 文档并将其转换为一个 DOM 树,XPath 语法可以用来在这个 DOM 树上进行查询。
即使 HTML 存在一些不规范的部分(例如缺少结束标签),浏览器仍然能够通过容错机制生成一个合适的 DOM 树,XPath 可以在这个 DOM 树上进行查询。 - HTML 的标准化:
即便 HTML 本身是宽松的,现代浏览器会对其进行宽容的解析,并生成符合 DOM 标准的树结构。即使 HTML 中的语法有问题,浏览器也会进行修复。因此,XPath 仍然可以在这个树状结构中进行查找。
- XPath使用场景
以下是一些会用到XPath的情况:
一、网页数据提取1. 爬虫开发 - 当编写网络爬虫从HTML页面提取特定信息时,XPath非常有用。例如,要从新闻网站提取文章标题、正文内容、发布时间等信息。如果HTML页面结构是使用类似<h1>标签表示标题,<p>标签表示正文,通过XPath可以精确地定位到这些元素。比如//h1可以找到页面中的所有一级标题元素,然后进一步筛选出包含新闻标题的那个元素。2. 数据挖掘与分析 - 在从网页中挖掘数据进行分析时,XPath能帮助定位到所需的数据块。例如分析电商网站上商品的价格、名称、评价数量等信息。假设商品价格在一个<span>标签内,且该<span>有特定的类名(如price - span),就可以使用XPath表达式(如//span[@class = 'price - span'])来定位到价格元素。
二、自动化测试1. UI自动化测试 - 在对网页或软件的用户界面进行自动化测试时,需要定位界面上的各种元素来执行操作(如点击按钮、输入文本等)。如果使用基于XPath的定位方式,可以准确地找到要操作的元素。例如在测试一个登录页面时,登录按钮可能在一个<button>标签内,且该<button>标签有特定的属性,通过XPath表达式就能定位到这个登录按钮元素,然后模拟点击操作。
三、XML数据处理1. 企业数据集成 - 在企业内部,不同系统之间可能使用XML格式进行数据交换。当需要从这些XML文档中查询、提取或转换特定数据时,XPath是一种有效的工具。例如,企业的财务系统和库存系统之间交换包含产品信息的XML文件,要从这个XML文件中获取特定产品的库存数量等信息,就可以使用XPath表达式在XML结构中定位到相应的元素。
相关文章:
【前端】XML,XPATH,与HTML的关系
XML与HTML关系 XML(可扩展标记语言)和 HTML(超文本标记语言)是两种常见的标记语言,但它们有不同的目的和用途。它们都使用类似的标记结构(标签),但在设计上存在一些关键的差异。 XML…...
ubuntu服务器安装VASP.6.4.3
ubuntu服务器安装VASP.6.4.3 1 安装Intel OneAPI Base Toolkit和Intel OneAPI HPC Toolkit1.1 更新并安装环境变量1.2 下载Intel OneAPI Base Toolkit和Intel OneAPI HPC Toolkit安装包1.3 安装 Intel OneAPI Base Toolkit1.4 安装 Intel OneAPI HPC Toolkit1.5 添加并激活环境…...
市场加速下跌,但监管「坚冰」正在消融
作者:Techub 热点速递 撰文:Yangz,Techub News 与近日气温逐步回暖不同,自 2 月 25 日比特币跌破 9 万美元以来,加密货币市场行情一路下滑。今日 10 时 50 分左右,比特币更是跌破 8 万美元大关,…...
7.2 - 定时器之计算脉冲宽度实验
文章目录 1 实验任务2 系统框图3 软件设计 1 实验任务 本实验任务是通过CPU私有定时器来计算按键按下的时间长短。 2 系统框图 参见7.1。 3 软件设计 注意事项: 定时器是递减计数的,需要考虑StartCount<EndCount的情况。 /***********…...
Imagination DXTP GPU IP:加速游戏AI应用,全天候畅玩无阻
日前,Imagination 推出了最新产品——Imagination DXTP GPU IP,在智能手机和其他功耗受限设备上加速图形和AI工作负载时,保证全天候的电池续航。它是我们最新D系列GPU的最终产品,集成了自2022年发布以来引入的一系列功能ÿ…...
关于流水线的理解
还是不太理解,我之前一直以为,对axis总线,每一级的寄存器就像fifo一样,一级一级的分级存储最后一级需要的数据。(现在看来,我这个理解应该也是没有问题的) 如下图,一开始是在解析axi…...
采样算法二:去噪扩散隐式模型(DDIM)采样算法详解教程
参考 https://arxiv.org/pdf/2010.02502 一、背景与动机 去噪扩散隐式模型(DDIM) 是对DDPM的改进,旨在加速采样过程同时保持生成质量。DDPM虽然生成效果优异,但其采样需迭代数百至数千次,效率较低。DDIM通过以下关键…...
北京大学DeepSeek提示词工程与落地场景(PDF无套路免费下载)
近年来,大模型技术飞速发展,但许多用户发现:即使使用同一款 AI 工具,效果也可能天差地别——有人能用 AI 快速生成精准方案,有人却只能得到笼统回答。这背后的关键差异,在于提示词工程的应用能力。 北京大…...
Hutool - POI:让 Excel 与 Word 操作变得轻而易举
各位开发者们,在日常的 Java 开发工作里,处理 Excel 和 Word 文件是相当常见的需求。无论是从 Excel 里读取数据进行分析,还是将数据写入 Excel 生成报表,亦或是对 Word 文档进行内容编辑,传统的 Apache POI 库虽然功能…...
IDEAPyCharm安装ProxyAI(CodeGPT)插件连接DeepSeek-R1教程
背景:最近DeepSeek比较火嘛,然后在githup上也看到了GitHub Copilot,就想着现在AI的准确率已经可以提高工作效率了。所以从网上找了一些编程插件,发现Proxy支持的模型比较多,通用性和适配性比较好。所以本文记录一下pro…...
Iceberg Catalog
使用限制 支持 Iceberg V1/V2 表格式。支持 Position Delete。2.1.3 版本开始支持 Equality Delete。支持 Parquet 文件格式2.1.3 版本开始支持 ORC 文件格式。 创建 Catalog 基于 Hive Metastore 创建 Catalog 和 Hive Catalog 基本一致,这里仅给出简单示…...
2025年2月个人工作生活总结
本文为 2025年2月工作生活总结。 工作记录 AI浪潮 AI非常火,春节至今,到处充斥着大量和AI、DeepSeek有关的新闻。领导也一再强调要用AI,甚至纳入到新一年的考核里。再往上,大领导开会的新闻稿里也作出要求,不能停下脚…...
vscode java环境中文乱码的问题
先说我的结论: 由于我的系统是windows的,所以vscode使用的是默认gbk的编码进行的。 但是我的目的是全部都使用utf-8,因为我的程序始终是要去linux上去运行的,总不能在本地是好的,然后到服务器上就不行了吧,…...
Java数据结构第十五期:走进二叉树的奇妙世界(四)
专栏:Java数据结构秘籍 个人主页:手握风云 目录 一、二叉树OJ练习题(续) 1.1. 二叉树的层序遍历 1.2. 二叉树的最近公共祖先 1.3. 从前序与中序遍历序列构造二叉树 1.4. 从中序与后序遍历序列构造二叉树 1.5. 根据二叉树创建…...
【MySQL】CAST()在MySQL中的用法以及其他常用的数据类型转换函数
1. cast() CAST() 在 MySQL 中用于将一个表达式的类型转换为另一个类型。这在处理不同类型的数据时非常有用,比如将字符串转换为数字,或者将浮点数转换为整数等。 1.1 CAST() 函数的基本语法 CAST() 函数的基本语法如下: CAST(expression…...
使用Truffle、Ganache、MetaMask、Vue+Web3完成的一个简单区块链项目
文章目录 概要初始化Truffle项目创建编写合约编译合约配置Ganache修改truffle-config.js文件编写迁移文件部署合约使用Truffle 控制台使用MetaMask和VueWeb3与链交互 概要 使用Truffle、Ganache、MetaMask、VueWeb3完成的一个简单区块链项目。 初始化Truffle项目 安装好truf…...
初出茅庐的小李博客之按键驱动库使用
驱动库介绍 源码地址:https://github.com/jiejieTop/ButtonDrive 使用只需3步,创建按键,按键事件与回调处理函数链接映射,周期检查按键,支持单双击、连按、长按;采用回调处理按键事件(自定义消…...
如何调试Linux内核?
通过创建一个最小的根文件系统,并使用QEMU和GDB进行调试。 1.准备工作环境 确保系统上安装了所有必要的工具和依赖项。 sudo apt-get update //更新一下软件包 sudo apt-get install build-essential git libncurses-dev bison flex libssl-dev qemu-system-x…...
ECharts组件封装教程:Vue3中的实践与探索
在日常的前端开发中,ECharts 作为一款强大且易用的图表库,被广泛应用于数据可视化场景。为了更好地在 Vue3 项目中复用 ECharts 功能,我们可以将其封装成一个组件。本文将带大家一步步实现 ECharts 的 Vue3 组件封装,并演示如何在父组件中调用和使用。 一、封装 ECharts 组…...
NAT 代理服务 内网穿透
🌈 个人主页:Zfox_ 🔥 系列专栏:Linux 目录 一:🔥 NAT 技术背景二:🔥 NAT IP 转换过程三:🔥 NAPT四:🔥 代理服务器🦋 正向…...
conda相比python好处
Conda 作为 Python 的环境和包管理工具,相比原生 Python 生态(如 pip 虚拟环境)有许多独特优势,尤其在多项目管理、依赖处理和跨平台兼容性等方面表现更优。以下是 Conda 的核心好处: 一、一站式环境管理:…...
阿里云ACP云计算备考笔记 (5)——弹性伸缩
目录 第一章 概述 第二章 弹性伸缩简介 1、弹性伸缩 2、垂直伸缩 3、优势 4、应用场景 ① 无规律的业务量波动 ② 有规律的业务量波动 ③ 无明显业务量波动 ④ 混合型业务 ⑤ 消息通知 ⑥ 生命周期挂钩 ⑦ 自定义方式 ⑧ 滚的升级 5、使用限制 第三章 主要定义 …...
MFC内存泄露
1、泄露代码示例 void X::SetApplicationBtn() {CMFCRibbonApplicationButton* pBtn GetApplicationButton();// 获取 Ribbon Bar 指针// 创建自定义按钮CCustomRibbonAppButton* pCustomButton new CCustomRibbonAppButton();pCustomButton->SetImage(IDB_BITMAP_Jdp26)…...
基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型
基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型 项目截图 项目简介 社会医疗保险是国家通过立法形式强制实施,由雇主和个人按一定比例缴纳保险费,建立社会医疗保险基金,支付雇员医疗费用的一种医疗保险制度, 它是促进社会文明和进步的…...
WordPress插件:AI多语言写作与智能配图、免费AI模型、SEO文章生成
厌倦手动写WordPress文章?AI自动生成,效率提升10倍! 支持多语言、自动配图、定时发布,让内容创作更轻松! AI内容生成 → 不想每天写文章?AI一键生成高质量内容!多语言支持 → 跨境电商必备&am…...
C++.OpenGL (10/64)基础光照(Basic Lighting)
基础光照(Basic Lighting) 冯氏光照模型(Phong Lighting Model) #mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-GLd…...
根据万维钢·精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法:
根据万维钢精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法: 四个洞见 模型已经比人聪明:以ChatGPT o3为代表的AI非常强大,能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文,生成对顶尖科学家都有用的…...
第 86 场周赛:矩阵中的幻方、钥匙和房间、将数组拆分成斐波那契序列、猜猜这个单词
Q1、[中等] 矩阵中的幻方 1、题目描述 3 x 3 的幻方是一个填充有 从 1 到 9 的不同数字的 3 x 3 矩阵,其中每行,每列以及两条对角线上的各数之和都相等。 给定一个由整数组成的row x col 的 grid,其中有多少个 3 3 的 “幻方” 子矩阵&am…...
DeepSeek 技术赋能无人农场协同作业:用 AI 重构农田管理 “神经网”
目录 一、引言二、DeepSeek 技术大揭秘2.1 核心架构解析2.2 关键技术剖析 三、智能农业无人农场协同作业现状3.1 发展现状概述3.2 协同作业模式介绍 四、DeepSeek 的 “农场奇妙游”4.1 数据处理与分析4.2 作物生长监测与预测4.3 病虫害防治4.4 农机协同作业调度 五、实际案例大…...
使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台
🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型(LLM)的广泛应用,开发者常面临多个挑战: 各大模型(OpenAI、Claude、Gemini、Ollama)接口风格不统一;缺乏一个统一平台进行模型调用与测试;本地模型 Ollama 的集成与前…...
