xml正则表达式

题目：XML文件中某个字段超出250字符正则1. 概述XML是一种标记语言，用于描述和存储数据。

在XML文件中，每个数据字段都有其特定的格式和约束。

其中，限制某个字段的字符数是一种常见的需求。

本文将针对XML文件中某个字段超出250字符的情况，探讨如何通过正则表达式来进行匹配和处理。

2. 深度评估在实际项目中，我们经常会遇到需要限制XML文件中某个字段的字符数的情况。

某个字段用于存储用户输入的文本信息，但我们希望限制其长度，以确保数据的有效性和存储空间的合理利用。

针对这种需求，我们可以使用正则表达式来进行匹配和处理。

在XML文件中，某个字段超出250字符的情况可能会导致数据的失真或存储空间的浪费。

我们需要设计一个正则表达式，能够精确地匹配超出250字符的字段，并进行相应的处理。

在实际编写正则表达式时，我们需要考虑多种情况，包括字段的格式、可能的特殊字符以及边界情况等。

只有考虑全面，我们才能设计出一个高质量的正则表达式。

3. 广度评估针对XML文件中某个字段超出250字符的情况，我们可以采取多种处理方式。

一种常见的处理方式是截取超出部分，以确保字段长度不超过250字符。

另一种方式是对超出部分进行标记，以提醒数据维护人员进行修正。

在实际项目中，我们需要根据具体需求和场景，选择合适的处理方式。

除了处理方式外，我们还需要考虑如何对匹配到的超出250字符的字段进行处理。

我们可以通过编程语言提供的字符串处理函数，对超出部分进行截取、替换或标记等操作。

在实际操作中，我们需要考虑处理效率、数据完整性以及操作的安全性等因素。

4. 回顾总结通过本文的全面评估和深入讨论，我们了解到了XML文件中某个字段超出250字符的情况，并探讨了如何通过正则表达式匹配和处理这一问题。

在实际项目中，我们可以根据具体需求和场景，灵活运用正则表达式和字符串处理函数，来保证数据的有效性和存储空间的合理利用。

5. 个人观点个人认为，正则表达式是一种强大的文本匹配和处理工具，能够有效应对XML文件中某个字段超出250字符的情况。

xml中模糊查询写法在XML中进行模糊查询，可以使用Xpath函数中的contains和match。

contains函数用于检查一个字符串是否包含另一个字符串，而match 函数则用于检查字符串是否匹配指定的正则表达式。

以下是一个使用contains函数的示例：```xml<xpath:if test="contains(concat('姓氏','名'), '张')"><resultProperty name="name" column="name" /></xpath:if>```这个示例中，我们检查姓名节点中的字符串是否包含“张”。

如果包含，则输出姓名。

另一个使用match函数的示例：```xml<xpath:if test="match(concat('电话号码','手机'), '[0-9]{11}')"> <resultProperty name="phone" column="phone" /></xpath:if>```这个示例中，我们检查电话号码节点中的字符串是否符合“11位数字”的正则表达式。

如果符合，则输出电话号码。

此外，Mybatis框架中的XML文件也可以进行模糊查询。

例如：```xml<select id="selectPersons" resultType="person">SELECT id, sex, age, username, password FROM personWHERE 1=1<if test="username != null">AND username LIKE CONCAT('%', #{username}, '%') </if><if test="password != null">AND password LIKE CONCAT('%', #{password}, '%')</if></select>```这个示例中，我们在SQL查询中使用了CONCAT函数进行模糊查询，传入的参数中直接加入%。

简述数据解析的方式数据解析是指将原始数据转换为可读性更强、更易于理解的形式的过程。

在计算机科学领域，数据解析是非常重要的，因为它可以帮助我们更好地理解和利用数据。

数据解析的方式有很多种，下面将简述其中几种常见的方式。

1. XML解析XML是一种标记语言，它可以用来描述数据的结构和内容。

XML解析是将XML文档转换为可读性更强的形式的过程。

XML解析器可以将XML文档解析为树形结构，然后我们可以使用编程语言来访问和操作这个树形结构。

XML解析器有很多种，比如DOM解析器和SAX解析器。

2. JSON解析JSON是一种轻量级的数据交换格式，它比XML更简单、更易于理解。

JSON解析是将JSON文档转换为可读性更强的形式的过程。

JSON解析器可以将JSON文档解析为对象或数组，然后我们可以使用编程语言来访问和操作这些对象或数组。

JSON解析器有很多种，比如GSON和Jackson。

3. CSV解析CSV是一种常见的数据格式，它以逗号分隔字段。

CSV解析是将CSV 文件转换为可读性更强的形式的过程。

CSV解析器可以将CSV文件解析为表格，然后我们可以使用编程语言来访问和操作这个表格。

CSV 解析器有很多种，比如OpenCSV和SuperCSV。

4. HTML解析HTML是一种标记语言，它用于创建网页。

HTML解析是将HTML文档转换为可读性更强的形式的过程。

HTML解析器可以将HTML文档解析为DOM树，然后我们可以使用编程语言来访问和操作这个DOM树。

HTML解析器有很多种，比如Jsoup和HtmlUnit。

5. 正则表达式解析正则表达式是一种用于匹配字符串的模式。

正则表达式解析是将字符串按照某种模式进行匹配的过程。

正则表达式解析器可以将字符串解析为匹配某种模式的结果，然后我们可以使用编程语言来访问和操作这个结果。

正则表达式解析器有很多种，比如Java的Pattern和Matcher。

总之，数据解析是将原始数据转换为可读性更强、更易于理解的形式的过程。

xml标签转小写 java 正则在Java中，可以使用正则表达式来将XML标签转换为小写。

我们可以使用Java的String类的replaceAll()方法来实现这一功能。

下面是一个示例代码：java.import java.util.regex.Matcher;import java.util.regex.Pattern;public class Main {。

public static void main(String[] args) {。

String xml ="<Person><Name>John</Name><Age>30</Age></Person>";String result = xml.replaceAll("<(/?[^>]+)>", match -> match.group(1).toLowerCase());System.out.println(result);}。

}。

在这个示例中，我们首先定义了一个包含XML标签的字符串xml。

然后，我们使用String类的replaceAll()方法来匹配XML标签的正则表达式，将标签替换为小写形式。

正则表达式`<(/?[^>]+)>`用于匹配XML标签，其中`<`和`>`分别表示标签的开始和结束，`/?`表示斜杠可选，`[^>]+`表示不包含`>`的任意字符。

在替换的lambda表达式中，我们使用group(1).toLowerCase()来将匹配到的标签转换为小写形式。

这样，通过使用Java正则表达式，我们可以将XML标签转换为小写形式。

这样的处理在某些情况下可能会有用，比如在处理XML 数据时统一标签的大小写格式。

希望这个例子能够帮助到你。

xml将字符串转换为数字的方法（最新版2篇）篇1 目录1.介绍：本文介绍了将字符串转换为数字的方法，包括使用内置函数、正则表达式和第三方库。

2.使用内置函数：介绍了如何使用内置函数将字符串转换为数字。

3.使用正则表达式：介绍了如何使用正则表达式将字符串转换为数字。

4.使用第三方库：介绍了如何使用第三方库将字符串转换为数字。

5.总结：总结了本文的主要内容，并指出了未来可以进一步研究的方向。

篇1正文一、介绍在编程和数据处理中，常常需要将字符串转换为数字。

这可以通过使用内置函数、正则表达式和第三方库来实现。

本文将介绍这些方法。

二、使用内置函数Python中有许多内置函数可以将字符串转换为数字。

其中最常用的是int()函数，它将字符串转换为整数。

例如，以下代码将字符串"123"转换为整数：```pythonstr_num = "123"int_num = int(str_num)print(int_num) # 输出：123```除了int()函数外，Python还有其他内置函数可以将字符串转换为数字，如float()函数（将字符串转换为浮点数）和long()函数（将字符串转换为长整数）。

这些函数的使用方法类似，只需将字符串作为参数传递即可。

三、使用正则表达式正则表达式是一种强大的工具，可以用于匹配和处理字符串。

通过使用正则表达式，可以将字符串转换为数字。

以下是一个使用正则表达式将字符串转换为数字的示例：```pythonstr_num = "123"pattern = r"d+" # 匹配一个或多个数字的正则表达式模式int_num = int(str_num.replace(pattern, "")) # 使用正则表达式替换模式并将结果转换为整数print(int_num) # 输出：123```在这个示例中，我们首先定义了一个字符串"123"，然后定义了一个正则表达式模式r"d+"，该模式匹配一个或多个数字。

XML（eXtensible Markup Language）是一种用于描述数据的标记语言，它被设计用于传输和存储数据。

XML 通过使用标签（tag）来标识数据的结构和含义，具有自我描述性和可扩展性。

以下是 XML 的概念和基本格式：XML的基本概念：1.标记（Tag）：在 XML 中，标记用于标识数据的元素和结构。

标记通常是成对出现的，包括开始标记和结束标记，它们用尖括号括起来。

例如，<element>和</element>。

2.元素（Element）：在 XML 中，元素是由标记表示的基本数据单元。

一个元素包括开始标记、内容和结束标记。

例如：3.属性（Attribute）：元素可以包含属性，属性提供有关元素的额外信息。

属性出现在开始标记中，并由空格分隔。

例如：4.文档（Document）：整个 XML 数据被称为文档，一个 XML 文档通常包括一个根元素，根元素包含其他元素。

5.嵌套（Nesting）：元素可以嵌套在其他元素中，形成层次结构。

例如：6.注释（Comment）：注释在 XML 中用<!-- 注释内容 -->的形式表示。

XML的基本格式：一个简单的 XML 文档通常包含一个根元素，根元素包含其他元素。

以下是一个基本的 XML 文档示例：在这个例子中：▪<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>声明了 XML 文档的版本和字符编码。

▪<bookstore>是根元素，包含两个<book>元素。

▪<book>元素包含<title>、<author>和<price>元素。

▪属性用于提供有关书籍类别和语言的额外信息。

XML 提供了一种通用的、可扩展的数据表示方法，常被用于配置文件、数据交换、Web服务等领域。

菜鸟⼯具-常⽤正则表达式链接:⼀、校验数字的表达式数字：^[0-9]*$n位的数字：^\d{n}$⾄少n位的数字：^\d{n,}$m-n位的数字：^\d{m,n}$零和⾮零开头的数字：^(0|[1-9][0-9]*)$⾮零开头的最多带两位⼩数的数字：^([1-9][0-9]*)+(\.[0-9]{1,2})?$带1-2位⼩数的正数或负数：^(\-)?\d+(\.\d{1,2})$正数、负数、和⼩数：^(\-|\+)?\d+(\.\d+)?$有两位⼩数的正实数：^[0-9]+(\.[0-9]{2})?$有1~3位⼩数的正实数：^[0-9]+(\.[0-9]{1,3})?$⾮零的正整数：^[1-9]\d*$ 或 ^([1-9][0-9]*){1,3}$ 或 ^\+?[1-9][0-9]*$⾮零的负整数：^\-[1-9][]0-9"*$ 或 ^-[1-9]\d*$⾮负整数：^\d+$ 或 ^[1-9]\d*|0$⾮正整数：^-[1-9]\d*|0$ 或 ^((-\d+)|(0+))$⾮负浮点数：^\d+(\.\d+)?$ 或 ^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0$⾮正浮点数：^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))$ 或 ^(-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*))|0?\.0+|0$正浮点数：^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*$ 或 ^(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$负浮点数：^-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*)$ 或 ^(-(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*)))$浮点数：^(-?\d+)(\.\d+)?$ 或 ^-?([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0)$⼆、校验字符的表达式汉字：^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$英⽂和数字：^[A-Za-z0-9]+$ 或 ^[A-Za-z0-9]{4,40}$长度为3-20的所有字符：^.{3,20}$由26个英⽂字母组成的字符串：^[A-Za-z]+$由26个⼤写英⽂字母组成的字符串：^[A-Z]+$由26个⼩写英⽂字母组成的字符串：^[a-z]+$由数字和26个英⽂字母组成的字符串：^[A-Za-z0-9]+$由数字、26个英⽂字母或者下划线组成的字符串：^\w+$ 或 ^\w{3,20}$中⽂、英⽂、数字包括下划线：^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9_]+$中⽂、英⽂、数字但不包括下划线等符号：^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9]+$ 或 ^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9]{2,20}$可以输⼊含有^%&',;=?$\"等字符：[^%&',;=?$\x22]+禁⽌输⼊含有~的字符：[^~\x22]+三、特殊需求表达式Email地址：^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$域名：[a-zA-Z0-9][-a-zA-Z0-9]{0,62}(/.[a-zA-Z0-9][-a-zA-Z0-9]{0,62})+/.?InternetURL：[a-zA-z]+://[^\s]* 或 ^http://([\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w-./?%&=]*)?$⼿机号码：^(13[0-9]|14[5|7]|15[0|1|2|3|5|6|7|8|9]|18[0|1|2|3|5|6|7|8|9])\d{8}$电话号码("XXX-XXXXXXX"、"XXXX-XXXXXXXX"、"XXX-XXXXXXX"、"XXX-XXXXXXXX"、"XXXXXXX"和"XXXXXXXX)：^(\(\d{3,4}-)|\d{3.4}-)?\d{7,8}$国内电话号码(0511-*******、021-********)：\d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7}电话号码正则表达式（⽀持⼿机号码，3-4位区号，7-8位直播号码，1－4位分机号）: ((\d{11})|^((\d{7,8})|(\d{4}|\d{3})-(\d{7,8})|(\d{4}|\d{3})-(\d{7,8})-(\d{4}|\d{3}|\d{2}|\d{1})|(\d{7,8})-(\d{4}|\d{3}|\d{2}|\d{1}))$)⾝份证号(15位、18位数字)，最后⼀位是校验位，可能为数字或字符X：(^\d{15}$)|(^\d{18}$)|(^\d{17}(\d|X|x)$)帐号是否合法(字母开头，允许5-16字节，允许字母数字下划线)：^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$密码(以字母开头，长度在6~18之间，只能包含字母、数字和下划线)：^[a-zA-Z]\w{5,17}$强密码(必须包含⼤⼩写字母和数字的组合，不能使⽤特殊字符，长度在 8-10 之间)：^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z])[a-zA-Z0-9]{8,10}$强密码(必须包含⼤⼩写字母和数字的组合，可以使⽤特殊字符，长度在8-10之间)：^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z]).{8,10}$⽇期格式：^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}⼀年的12个⽉(01～09和1～12)：^(0?[1-9]|1[0-2])$⼀个⽉的31天(01～09和1～31)：^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$钱的输⼊格式：有四种钱的表⽰形式我们可以接受:"10000.00" 和 "10,000.00", 和没有 "分" 的 "10000" 和 "10,000"：^[1-9][0-9]*$这表⽰任意⼀个不以0开头的数字,但是,这也意味着⼀个字符"0"不通过,所以我们采⽤下⾯的形式：^(0|[1-9][0-9]*)$⼀个0或者⼀个不以0开头的数字.我们还可以允许开头有⼀个负号：^(0|-?[1-9][0-9]*)$这表⽰⼀个0或者⼀个可能为负的开头不为0的数字.让⽤户以0开头好了.把负号的也去掉,因为钱总不能是负的吧。

Linux命令高级技巧使用awk命令处理XML格式的数据并生成报表Linux命令高级技巧：使用awk命令处理XML格式的数据并生成报表XML（可扩展标记语言）是一种用于存储和传输数据的标记语言，经常在Web应用程序和数据交换中使用。

在Linux系统中，通过使用awk命令，我们可以对XML格式的数据进行处理和解析，从而生成有用的报表。

本文将介绍如何使用awk命令实现这一目标。

一、XML格式简介XML格式的数据由标签、属性和文本内容组成。

标签用尖括号包围，如：<tagname>，</tagname>。

属性以标签的形式出现，用于描述标签的特性。

例如：<tagname attribute="value">。

文本内容则出现在标签对之间。

二、awk命令简介awk是一种强大的文本处理工具，在Linux系统中广泛应用于数据处理和报表生成。

awk命令的基本语法结构为：```awk '条件1 {动作1} 条件2 {动作2} ...' 文件名```awk命令依次读取文件的每一行，根据条件进行判断，如果满足条件，则执行对应的动作。

三、使用awk命令处理XML数据在使用awk命令处理XML数据之前，我们需要明确XML数据的结构，以便正确地提取所需信息。

假设我们有以下XML数据：```<person><name>John</name><age>25</age></person>```1. 提取标签内容要提取XML标签的内容，我们可以使用awk命令的内建功能。

例如，要提取name标签的内容，可以使用以下命令：```awk -F'[<>]' '/<name>/{print $3}' 文件名```其中，-F选项指定了字段分隔符，使用尖括号作为分隔符，$3表示第三个字段。

oracle regexp_replace语法Oracle的regexp_replace函数用于在字符串中搜索并替换正则表达式匹配的子字符串。

该函数的语法如下：regexp_replace(string, pattern, replacement, [position[, occurrence[, m atch_parameter[, flags]]]])其中：•string是要搜索的字符串。

•pattern是要查找的正则表达式模式。

•replacement是要替换匹配的子字符串的字符串。

•position是要开始搜索的位置。

默认为1。

•occurrence是要替换的匹配次数。

默认为1。

•match_parameter是控制匹配行为的标志。

默认为NULL。

•flags是控制函数行为的标志。

默认为NULL。

示例以下示例将字符串中的所有数字替换为“X”:SELECT regexp_replace('12345', '[0-9]+', 'X') FROM dual;结果：XXXXX以下示例将字符串中的所有数字替换为“X”，但只替换前两个匹配项:SELECT regexp_replace('12345', '[0-9]+', 'X', 2) FROM dual;结果：XX345以下示例将字符串中的所有数字替换为“X”，但只替换第一个匹配项:SELECT regexp_replace('12345', '[0-9]+', 'X', 1, 1) FROM dual;结果：X2345以下示例将字符串中的所有数字替换为“X”，并使用i标志忽略大小写:SELECT regexp_replace('12345', '[0-9]+', 'X', 1, 1, 'i') FROM dual;结果：xX345标志regexp_replace函数支持以下标志：•c：将字符串视为一个多行字符串。

xml格式化的方法对 XML 进行格式化：可以使用 formatXml(xml) 函数对 XML 数据进行格式化，其中函数的实现方式如下:function formatXml(xml) {let regreg = /(>)(<)(\/*)/g // 添加换行符号const xmlString = xml.replace(reg, '$1\r\n$2$3')return xmlString}通过正则表达式匹配 XML 中的 ">"、"<" 和 "/" 符号，然后添加换行符来格式化 XML 数据。

例如：const xmlString = `<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><note><to>Alice</to><from>Bob</from><heading>Reminder</heading><body>Don't forget the meeting!</body></note>`console.log(formatXml(xmlString))// 输出：// <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>// <note>// <to>Alice</to>// <from>Bob</from>// <heading>Reminder</heading>// <body>Don't forget the meeting!</body>// </note>同样地，如果需要在网页上以更友好的方式显示 XML 数据，也可以使用一些开源库和插件，比如 pretty-data、xmlformatter 等。

一选择填空第一章：1.xml2.Xml P7）3.XML4.下面选项中A.数据组织与管理B.扩展标记语言C.使网页的表现形式更丰富D.扩展网络的通用性第二章：1.XML部分。

2.3.A.month/day/yearB._4lineC.我的电脑D.full nameE.Jim'sF.内存4.元素内容的文本数据包括“>”时应该使用的实体引用方式为__A（P20）A.&gt;B.&It;C.&D."大于号 &gt; 小于号 &It; 和 &amp; 双引号 &quot；第三章：1.DTD的声明方法包括P40）2.DTD3种类型。

（P49）第四章：1.css个部分。

（P88）2.选择文档目录树(DOM)中的所有类型的单-对象时，用以构成完整的选择符。

（P77）3.使用属性选择符时以下使用方法合法的是 A、B （P78）A.A[attr]{property:value;}B.A[attr=value]{property:value;}C.A[attr~=value]{property:value;}D.A[attr|=value]{property;value;}4.以下颜色设置中 A、B、C 表示红色。

P83A.RGB(255,0,0)B.#FF0000C.RGB(100%,0%,0%)D.#FFF 第五章：1.XSL个部分。

（P96）2.XSLT3.）C.sortD.param4.<fo:flow>几个部分。

P127第六章:1.DOM是用于操作XML文档的，对于DOM来讲,所有XML2.XML它被各种不同的节点类型所实体参数节点12个节点类型组成。

(P176) 下面 D 接口不是从(P142)A.ELEMENTB.TEXTC.ATTRIBUTEVD.NODELIST4.下面C_接口不是从字符数据接口继承而来的。

xml文件格式的语法规则
XML（eXtensible Markup Language）即可扩展标记语言，是一种
用于描述、表示和存储数据的文本格式。

它被广泛应用于网络、软件、数据交换等领域。

XML文件格式语法规则十分严格，遵循以下几个方面：
1、标签名必须被尖括号包围，开始标签和结束标签一定要一一对应，并且字母不区分大小写。

2、每个XML文档必须有一个根元素，其他所有元素必须是其子元素。

3、标签可以拥有任意数量的属性，每个属性都由名称和值组成，
并用等号连接。

4、标签可以拥有内容，也可以没有内容。

如果有内容，内容必须
写在开始标签和结束标签之间。

5、XML文件必须是良好格式的，即必须有正确的缩进和空格。

这
有助于提高文件的可读性，并提供给开发人员更好的理解。

当我们开始创建XML文件时，应该特别注意以下几点：
1、评估要显示或存储的数据，以及其关系。

2、定义根元素并命名它。

3、确定必要的元素以及它们的层次结构。

4、定义元素的属性和值，以及它们的类型。

5、添加必要的注释，使过后使用XML文件的人员可以理解它的含义。

遵守XML语法规则,可以使XML文件具有更高的解析精度和可读性，并使XML文件在多个系统之间进行交换更加容易。

因此，我们应该始
终以规范的方式编写和处理XML文件。

采用正则表达式处理xml标签
正则表达式是一种强大的工具，可以用于处理文本数据，包括XML标签。

在处理XML标签时，我们可以使用正则表达式来匹配和
提取标签中的内容，或者对标签进行替换和删除。

首先，我们可以使用正则表达式来匹配XML标签的基本结构，
例如`<tag>content</tag>`。

一个简单的匹配XML标签的正则表达
式可以是`<[^>]+>(.?)</[^>]+>`。

这个表达式可以匹配包含在尖括
号中的标签，并且使用`()`来捕获标签中的内容。

如果我们想要匹配自闭合的XML标签，例如`<tag/>`，我们可
以使用`<[^>]+/>`来匹配这种形式的标签。

另外，如果我们想要提取XML标签中的属性，我们可以使用类
似`<tag\s+([^>]+)>`的正则表达式来匹配带有属性的标签，并且使
用`()`来捕获属性的内容。

当然，需要注意的是，虽然可以使用正则表达式来处理简单的XML标签，但是对于复杂的XML结构，特别是嵌套和多行的XML标签，正则表达式的能力就有限了。

因此，在处理复杂的XML数据时，
最好使用专门的XML解析器和处理工具，例如Python中的lxml库或者BeautifulSoup库。

总之，正则表达式可以用于处理简单的XML标签，但是在处理复杂的XML数据时，最好选择专门的XML处理工具。

xml语法规则XML（可扩展标记语言）的语法规则主要包括以下几点：1.所有XML元素都须有关闭标签：在HTML中，经常会看到没有关闭标签的元素，但在XML中，省略关闭标签是非法的。

所有元素都必须有关闭标签。

2.XML标签对大小写敏感：XML元素使用XML标签进行定义。

XML标签对大小写敏感。

在XML中，标签<Letter> 与标签<letter> 是不同的。

必须使用相同的大小写来编写打开标签和关闭标签。

3.XML必须正确地嵌套：所有的元素都必须是已定义的元素的子元素。

也就是说，它们必须被正确地嵌套在父元素中。

4.XML文档必须有根元素：XML文档必须有一个元素是所有其他元素的父元素，这个元素称为根元素。

5.XML的属性值须加引号：与HTML类似，XML也可拥有属性（名称/值的对）。

在XML中，XML的属性值须加引号。

单引号和双引号均可使用。

6.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。

可以使用实体引用来代替这些特殊字符。

例如，“<”可以用“<”代替，“>”可以用“>”代替，“&”可以用“&”代替，“”可以用“"”代替，而“’”可以用“'”代替。

7.XML中的注释：XML还支持注释，注释以“<!--”开始，以“-->”结束。

8.XML中空格会被保留：在XML中，空格不会被当作是无关的空白符而删除。

9.XML以LF存储换行：在XML中，换行符使用LF（Line Feed）表示，而不是CR（Carriage Return）。

以上就是XML的主要语法规则，遵循这些规则可以确保XML 文档的正确性和可读性。

Shell脚本编写技巧如何处理XML数据XML（可扩展标记语言）是一种常用的数据格式，用于在不同平台和应用程序之间传输和存储数据。

在Shell脚本编写中，我们经常需要处理XML数据，提取、修改和分析其中的内容。

本文将介绍一些处理XML数据的Shell脚本编写技巧。

一、使用XPath选择器XPath是一种用于在XML文档中定位和选择节点的语言。

在Shell脚本中，可以使用XPath选择器来提取XML数据中的特定节点和属性。

要使用XPath选择器，首先需要安装相关的工具，如XMLStarlet或xmllint。

以下是一个示例，演示如何使用XPath选择器提取XML数据：```bashxmlstarlet sel -t -m "//book" -v "title" -n books.xml```上述命令将从XML文件books.xml中提取所有book节点的title内容，并按行打印输出。

二、使用正则表达式提取数据在某些情况下，XPath选择器可能不够灵活，或者我们只需要提取XML数据中的一部分内容。

这时，可以考虑使用正则表达式。

以下是一个示例，演示如何使用正则表达式提取XML数据：```bashawk '/<title>(.*?)<\/title>/{print substr($0, index($0, "<title>") + 7, index($0, "</title>") - index($0, "<title>") - 7)}' books.xml```上述命令将从XML文件books.xml中提取所有title标签中的内容，并按行打印输出。

三、使用XML处理工具除了XPath选择器和正则表达式，还可以使用一些专门用于处理XML数据的工具，如xmlstarlet、tidy和xmllint。

常用正则表达式 xml
通常用正则表达式处理XML时，可以使用以下常用模式：
1.匹配XML标记。

```。

<[^>]+>。

```。

这个模式可以匹配任何XML标记，包括开始标签、结束标签和自闭合标记。

2.匹配开始标记。

```。

<(\w+)[^>]*>。

```。

这个模式可以匹配任何开始标记，包括标记名称和标记属性。

3.匹配结束标记。

```。

<\/(\w+)\s*>。

```。

这个模式可以匹配任何结束标记，包括标记名称和可选的空格。

4.匹配属性名称和属性值。

```。

(\w+)=["']([^"']*)["']。

```。

这个模式可以匹配XML标记中的属性名称和属性值，双引号和单引号
都可以用于属性值。

5.匹配CDATA。

```。

<!\[CDATA\[(.*?)\]\]>。

```。

这个模式可以匹配所有CDATA块。

6.匹配XML注释。

```。

<!--.*?-->。

```。

这个模式可以匹配所有XML注释。

注：以上模式只是一些基本的常用模式，不能解决所有XML处理问题。

在处理XML时，应该根据具体情况编写合适的正则表达式。

xpath运算符XPath是一种用于在XML文档中进行导航和查询的语言。

它提供了一组运算符，用于筛选和定位特定的XML节点。

本文将介绍XPath运算符的种类、用法和示例。

1. 位置路径运算符位置路径运算符用于指定节点的位置和层级关系。

- /：从根节点开始，选择子节点。

例如，/book 选择根节点下的所有book节点。

- //：选择后代节点。

例如，//title 选择所有后代节点中的title节点。

- .：表示当前节点。

例如，./author 选择当前节点下的author节点。

- ..：表示父节点。

例如，../book 选择当前节点的父节点下的所有book节点。

2. 节点关系运算符节点关系运算符用于比较节点之间的关系。

- node1 | node2：选择满足条件的节点集合并将其合并。

例如，book | cd 选择所有book和cd节点。

- node1/text()：选择node1节点的文本节点。

例如，title/text() 选择title节点的文本内容。

3. 逻辑运算符逻辑运算符用于组合条件表达式。

- and：逻辑与。

例如，price>10 and price<20 选择满足价格大于10且小于20的节点。

- or：逻辑或。

例如，author="John" or author="Jane" 选择作者为John或Jane的节点。

- not：逻辑非。

例如，not(price<10) 选择价格不小于10的节点。

4. 数值运算符数值运算符用于比较和计算数值类型的节点。

- =：等于。

例如，price=10 选择价格等于10的节点。

- !=：不等于。

例如，price!=10 选择价格不等于10的节点。

- <：小于。

例如，price<10 选择价格小于10的节点。

- <=：小于等于。

例如，price<=10 选择价格小于等于10的节点。

[Python正则表达式]字符串中xml标签的匹配 现在有⼀个需求，⽐如给定如下数据：0-0-0 0:0:0 #### the 68th annual golden globe awards #### the king s speech earns 7 nominations #### <LOCATION>LOS ANGELES</LOCATION><ORGANIZATION>Dec Xinhua Kings Speech</ORGANIZATIO 要求按⾏把<></>标签内的字符串中的空格替换成下划线_，并且将数据转换形式，例：<X>A B C</X>需要转换成A_B_C/X 由于正则表达式匹配是贪婪模式，即尽可能匹配到靠后，那么就⾮常⿇烦，⽽且仅仅是⽤?是⽆法真正保证是⾮贪婪的。

所以需要在正则匹配时给之前匹配好的字符串标⼀个名字。

python下，正则最终写出来是这样：1 LABEL_PATTERN = pile('(<(?P<label>\S+)>.+?</(?P=label)>)') 接下来我们需要做是在原字符串中找出对应的⼦串，并且记下他们的位置，接下来就是预处理出需要替换成的样⼦，再⽤⼀个正则就好了。

1 LABEL_CONTENT_PATTERN = pile('<(?P<label>\S+)>(.*?)</(?P=label)>') 对字符串集合做整次的map，对每⼀个字符串进⾏匹配，再吧这两部分匹配结果zip在⼀起，就可以获得⼀个start-end的tuple，⼤致这样。

1 ('<LOCATION>LOS ANGELES</LOCATION>', 'LOS_ANGELES/LOCATION')2 ('<ORGANIZATION>Dec Xinhua Kings Speech</ORGANIZATION>', 'Dec_Xinhua_Kings_Speech/ORGANIZATION')3 ('<ORGANIZATION>Social Network Black Swan Fighter Inception Kings Speech</ORGANIZATION>', 'Social_Network_Black_Swan_Fighter_Inception_Kings_Speech/ORGANIZATION')4 ('<PERSON>Firth</PERSON>', 'Firth/PERSON')5 ('<PERSON>Helena Bonham</PERSON>', 'Helena_Bonham/PERSON')6 ('<PERSON>Geoffrey Rush</PERSON>', 'Geoffrey_Rush/PERSON')7 ('<PERSON>Tom Hooper</PERSON>', 'Tom_Hooper/PERSON')8 ('<PERSON>David Seidler</PERSON>', 'David_Seidler/PERSON')9 ('<ORGANIZATION>Alexandre Desplat Social Network Fighter</ORGANIZATION>', 'Alexandre_Desplat_Social_Network_Fighter/ORGANIZATION')10 ('<ORGANIZATION>Alice Wonderland Burlesque Kids Right Red Tourist</ORGANIZATION>', 'Alice_Wonderland_Burlesque_Kids_Right_Red_Tourist/ORGANIZATION')11 ('<ORGANIZATION>Firth Kings Speech James Franco Hours Ryan Gosling Blue Valentine Mark Wahlberg Fighter Jesse Eisenberg Social Network</ORGANIZATION>', 'Firth_Kings_Speech_James_Franco_Hour12 ('<PERSON>Halle Berry Frankie Alice Nicole Kidman</PERSON>', 'Halle_Berry_Frankie_Alice_Nicole_Kidman/PERSON')13 ('<PERSON>Jennifer Lawrence</PERSON>', 'Jennifer_Lawrence/PERSON')14 ('<ORGANIZATION>Winters Bone Natalie Portman Black Swan Michelle Williams Blue Valentine TV</ORGANIZATION>', 'Winters_Bone_Natalie_Portman_Black_Swan_Michelle_Williams_Blue_Valentine_TV/ORG15 ('<PERSON>Grandin</PERSON>', 'Grandin/PERSON')16 ('<LOCATION>BEIJING</LOCATION>', 'BEIJING/LOCATION')17 ('<ORGANIZATION>Xinhua Sanlu Group</ORGANIZATION>', 'Xinhua_Sanlu_Group/ORGANIZATION')18 ('<LOCATION>Gansu</LOCATION>', 'Gansu/LOCATION')19 ('<ORGANIZATION>Sanlu</ORGANIZATION>', 'Sanlu/ORGANIZATION') 处理的代码如下：1def read_file(path):2if not os.path.exists(path):3print'path : \''+ path + '\' not find.'4return []5 content = ''6try:7 with open(path, 'r') as fp:8 content += reduce(lambda x,y:x+y, fp)9finally:10 fp.close()11return content.split('\n')1213def get_label(each):14 pair = zip(LABEL_PATTERN.findall(each),15 map(lambda x: x[1].replace('', '_')+'/'+x[0], LABEL_CONTENT_PATTERN.findall(each)))16return map(lambda x: (x[0][0], x[1]), pair)1718 src = read_file(FILE_PATH)19 pattern = map(get_label, src) 接下来简单处理以下就好：1for i in range(0, len(src)):2for pat in pattern[i]:3 src[i] = re.sub(pat[0], pat[1], src[i]) 所有代码：1# -*- coding: utf-8 -*-2import re3import os45# FILE_PATH = '/home/kirai/workspace/sina_news_process/disworded_sina_news_attr_handled.txt'6 FILE_PATH = '/home/kirai/workspace/sina_news_process/test.txt'7 LABEL_PATTERN = pile('(<(?P<label>\S+)>.+?</(?P=label)>)')8 LABEL_CONTENT_PATTERN = pile('<(?P<label>\S+)>(.*?)</(?P=label)>')910def read_file(path):11if not os.path.exists(path):12print'path : \''+ path + '\' not find.'13return []14 content = ''15try:16 with open(path, 'r') as fp:17 content += reduce(lambda x,y:x+y, fp)18finally:19 fp.close()20return content.split('\n')2122def get_label(each):23 pair = zip(LABEL_PATTERN.findall(each),24 map(lambda x: x[1].replace('', '_')+'/'+x[0], LABEL_CONTENT_PATTERN.findall(each)))25return map(lambda x: (x[0][0], x[1]), pair)2627 src = read_file(FILE_PATH)28 pattern = map(get_label, src)2930for i in range(0, len(src)):31for pat in pattern[i]:32 src[i] = re.sub(pat[0], pat[1], src[i])。