问题标签 [parsexml]
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java - XML 解析文档
有谁知道如何解析此文档以在具有属性的 Node 类型的 arrayList 中获取 java 对象： node_id relatedroutes description title on_finish_routeid on_starting_routeid level_id waypoint_type name lon lat
有关信息，它是一个 graphml xml 文档。例如。
我尝试了很多方法，真的需要帮助，我无法获得我需要的信息。
c# - 使用 XMLReader 解析大 XML 文件
我有一个非常大的 xml 文件，格式如下
我想检索名称标签值为“car”的 PRODUCTDETAILS 数据并将其保存在新的 xml 文件中。我正在使用 XMLReader，但我一直在前进。有人可以帮助我。下面是c#代码
sql - 在查询中从 nvarchar 读取键值对 XML，返回列中的值
我想阅读一个 XML nvarchar 列：
我想要这样的列中的结果：
swift - Swift 5 Alamofire 5 - 解析 XML
如何使用swift 5and解析来自网络请求的 XML 响应alamofire 5？
这是我得到的回应：
我需要的是货币符号和要保存到对象数组中的值
我尝试了一些豆荚，但没有成功。
c# - 如何在 vb.net 中解析一串 xml
嗨，我有一个下面提到的 xml，它是来自数据库的字符串值。我想解析 xml 字符串并且不想保存那些有空的空间，即这个语句意味着它存储了空的空间。我需要在 if 条件下查找此语句，如果为空则不保存。请让我知道该怎么做。下面是xml之后的vb.net代码
c - 如何使用 Libxml2 解析 XML 中的数据？LINUX + C 代码
使用 libxml2 读取 xml 文件
我想解析 XML 文件中的所有数据并存储在结构中，这样我就可以在我的应用程序中使用我想要的数据。我正在使用 Libxml2 库来解析数据，这是从 xml 文件中获取数据的最简单的代码。
- 操作系统 -> Ubuntu LINUX
- 朗 -> C / C++
google-cloud-platform - 谷歌数据融合 xml 解析 - 'parse-xml-to-json'：6 处不匹配的关闭标签注释
我是 Google Cloud Data Fusion 的新手。我能够成功处理 CSV 文件并加载到 BigQuery。我的要求是处理 XML 文件并加载到 BigQuery 中。为了尝试，我只使用了非常简单的 XML
XML 文件：
错误信息 1
原因：io.cdap.wrangler.api.RecipeException：执行“parse-xml-to-json”时遇到错误：io.cdap.wrangler.executor.RecipePipelineExecutor 的 6 [字符 7 第 1 行] 处的关闭标记注释不匹配。执行（RecipePipelineExecutor.java:149）~[wrangler-core-4.2.0.jar:na] 在 io.cdap.wrangler.executor.RecipePipelineExecutor.execute（RecipePipelineExecutor.java:97）~[wrangler-core-4.2.0 .jar:na] at io.cdap.wrangler.Wrangler.transform(Wrangler.java:376) ~[1601903767453-0/:na] ... 省略了 26 个常见帧 原因：io.cdap.wrangler.api.DirectiveExecutionException ：执行“parse-xml-to-json”时遇到错误：在 io.cdap.directives.xml.XmlToJson.execute(XmlToJson.java:106) 的 6 [字符 7 第 1 行] 处的关闭标记注释不匹配~[na: na] 在 io.cdap.directives.xml.XmlToJson.execute(XmlToJson.java:49) ~[na:na] 在 io.cdap。wrangler.executor.RecipePipelineExecutor.execute(RecipePipelineExecutor.java:129) ~[wrangler-core-4.2.0.jar:na] ... 省略了 28 个常见帧 原因：org.json.JSONException: 6 处不匹配的关闭标签注释[字符 7 第 1 行] 在 org.json.JSONTokener.syntaxError(JSONTokener.java:505) ~[org.json.json-20090211.jar:na] 在 org.json.XML.parse(XML.java:311) ~[org.json.json-20090211.jar:na] 在 org.json.XML.toJSONObject(XML.java:520) ~[org.json.json-20090211.jar:na] 在 org.json.XML。 toJSONObject(XML.java:548) ~[org.json.json-20090211.jar:na] at org.json.XML.toJSONObject(XML.java:472) ~[org.json.json-20090211.jar:na] ] at io.cdap.directives.xml.XmlToJson.execute(XmlToJson.java:96) ~[na:na] ...省略了 30 个常见帧org.json.JSONException: org.json.JSONTokener.syntaxError(JSONTokener.java:505) ~[org.json.json-20090211.jar:na] 处 6 [字符 7 第 1 行] 处的关闭标记注释不匹配。 json.XML.parse(XML.java:311) ~[org.json.json-20090211.jar:na] at org.json.XML.toJSONObject(XML.java:520) ~[org.json.json-20090211 .jar:na] 在 org.json.XML.toJSONObject(XML.java:548) ~[org.json.json-20090211.jar:na] 在 org.json.XML.toJSONObject(XML.java:472) ~ [org.json.json-20090211.jar:na] at io.cdap.directives.xml.XmlToJson.execute(XmlToJson.java:96) ~[na:na] ...省略了 30 个常见框架org.json.JSONException: org.json.JSONTokener.syntaxError(JSONTokener.java:505) ~[org.json.json-20090211.jar:na] 处 6 [字符 7 第 1 行] 处的关闭标记注释不匹配。 json.XML.parse(XML.java:311) ~[org.json.json-20090211.jar:na] at org.json.XML.toJSONObject(XML.java:520) ~[org.json.json-20090211 .jar:na] 在 org.json.XML.toJSONObject(XML.java:548) ~[org.json.json-20090211.jar:na] 在 org.json.XML.toJSONObject(XML.java:472) ~ [org.json.json-20090211.jar:na] at io.cdap.directives.xml.XmlToJson.execute(XmlToJson.java:96) ~[na:na] ...省略了 30 个常见框架json-20090211.jar:na] 在 org.json.XML.toJSONObject(XML.java:548) ~[org.json.json-20090211.jar:na] 在 org.json.XML.toJSONObject(XML.java: 472) ~[org.json.json-20090211.jar:na] at io.cdap.directives.xml.XmlToJson.execute(XmlToJson.java:96) ~[na:na] ...省略了 30 个常用帧json-20090211.jar:na] 在 org.json.XML.toJSONObject(XML.java:548) ~[org.json.json-20090211.jar:na] 在 org.json.XML.toJSONObject(XML.java: 472) ~[org.json.json-20090211.jar:na] at io.cdap.directives.xml.XmlToJson.execute(XmlToJson.java:96) ~[na:na] ...省略了 30 个常用帧
错误消息 2：
驱动程序堆栈跟踪：在 org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org$apache$spark$scheduler$DAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1661) ~[spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3 ] 在 org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1649) ~[spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3] 在 org.apache.spark .scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1648) ~[spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3] at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach( ResizableArray.scala:59) ~[scala-library-2.11.8.jar:na] 在 scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:48) ~[scala-library-2.11.8.jar:na] ] 在 org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.abortStage(DAGScheduler.scala:1648) ~[spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3] 在 org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$ anonfun$handleTaskSetFailed$1。应用（DAGScheduler.scala:831）~[spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3] at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply（DAGScheduler.scala:831 ) ~[spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3] at scala.Option.foreach(Option.scala:257) ~[scala-library-2.11.8.jar:na] at org.apache .spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskSetFailed(DAGScheduler.scala:831) ~[spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3] 在 org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.doOnReceive(DAGScheduler.scala: 1882）~[spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3] 在 org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive（DAGScheduler.scala:1831）~[spark-core_2.11-2.3.3 .jar:2.3.3] 在 org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1820) ~[spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3] 在 org.apache.spark .util.EventLoop$$anon$1.run(EventLoop.scala:48) ~[spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3] 在 org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.runJob(DAGScheduler.scala:642) ~[spark-core_2.11-2.3.3 .jar:2.3.3] 在 org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2034) ~[na:2.3.3] 在 org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2055) ~ [na:2.3.3] at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2087) ~[na:2.3.3] at org.apache.spark.internal.io.SparkHadoopWriter$.write(SparkHadoopWriter. scala:78) ~[spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3] at org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions$$anonfun$saveAsNewAPIHadoopDataset$1.apply$mcV$sp(PairRDDFunctions.scala:1083 ) [spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3] 在 org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions$$anonfun$saveAsNewAPIHadoopDataset$1.apply(PairRDDFunctions.scala:1081) [spark-core_2.11- 2.3.3.jar:2.3.3] 在 org.apache.spark.rdd。PairRDDFunctions$$anonfun$saveAsNewAPIHadoopDataset$1.apply(PairRDDFunctions.scala:1081) [spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3] at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala :151) [spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3] 在 org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112) [spark-core_2.11-2.3.3 .jar:2.3.3] 在 org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:363) [spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3] 在 org.apache.spark。 rdd.PairRDDFunctions.saveAsNewAPIHadoopDataset(PairRDDFunctions.scala:1081) [spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3] at org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD.saveAsNewAPIHadoopDataset(JavaPairRDD.scala:831) [spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3.3] 在 io.cdap.cdap.etl.spark.batch.SparkBatchSinkFactory.writeFromRDD(SparkBatchSinkFactory.java:98) [hydrator-spark-core2_2.11-6.2 .0.jar:na] 在 io.cdap.cdap.etl。spark.batch.RDDCollection$1.run(RDDCollection.java:179) [hydrator-spark-core2_2.11-6.2.0.jar:na] 在 io.cdap.cdap.etl.spark.SparkPipelineRunner.runPipeline(SparkPipelineRunner.java :350) [hydrator-spark-core2_2.11-6.2.0.jar:na] 在 io.cdap.cdap.etl.spark.batch.BatchSparkPipelineDriver.run(BatchSparkPipelineDriver.java:148) [hydrator-spark-core2_2. 11-6.2.0.jar:na] 在 io.cdap.cdap.app.runtime.spark.SparkTransactional$2.run(SparkTransactional.java:236) [io.cdap.cdap.cdap-spark-core2_2.11-6.2 .0.jar:na] 在 io.cdap.cdap.app.runtime.spark.SparkTransactional.execute(SparkTransactional.java:208) [io.cdap.cdap.cdap-spark-core2_2.11-6.2.0.jar :na] 在 io.cdap.cdap.app.runtime.spark.SparkTransactional.execute(SparkTransactional.java:138) [io.cdap.cdap.cdap-spark-core2_2.11-6.2.0.jar:na] 在io.cdap.cdap.app.runtime.spark.AbstractSparkExecutionContext。在 io.cdap.cdap.app.runtime.spark.SerializableSparkExecutionContext.execute（SerializableSparkExecutionContext。 scala:61) [io.cdap.cdap.cdap-spark-core2_2.11-6.2.0.jar:na] 在 io.cdap.cdap.app.runtime.spark.DefaultJavaSparkExecutionContext.execute(DefaultJavaSparkExecutionContext.scala:89) [io.cdap.cdap.cdap-spark-core2_2.11-6.2.0.jar:na] 在 io.cdap.cdap.api.Transactionals.execute(Transactionals.java:63) [na:na] 在 io. cdap.cdap.etl.spark.batch.BatchSparkPipelineDriver.run(BatchSparkPipelineDriver.java:116) [hydrator-spark-core2_2.11-6.2.0.jar:na] 在 io.cdap.cdap.app.runtime.spark。 SparkMainWrapper$.main(SparkMainWrapper.scala:86) [io.cdap.cdap.cdap-spark-core2_2.11-6.2.0.jar:na] 在 io.cdap.cdap.app.runtime.spark.SparkMainWrapper.main (SparkMainWrapper.scala) [io.cdap.cdap.cdap-spark-core2_2.11-6.2.0.jar:na] 在 sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[na:1.8.0_252] 在 sun.reflect. NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) ~[na:1.8.0_252] at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[na:1.8.0_252] at java.lang.reflect.Method。调用（Method.java:498）~[na:1.8.0_252] at org.apache.spark.deploy.JavaMainApplication.start（SparkApplication.scala:56）[io.cdap.cdap.cdap-spark-core2_2.11- 6.2.0.jar:2.3.3] 在 org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:894) [na:2.3.3] 在 org .apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:198) [na:2.3.3] 在 org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:228) [na:2.3 .3] 在 org.apache.spark.deploy。SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:137) [na:2.3.3] 在 org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala) [spark-core_2.11-2.3.3.jar:2.3. 3] 在 io.cdap.cdap.app.runtime.spark.submit.AbstractSparkSubmitter.submit(AbstractSparkSubmitter.java:172) [io.cdap.cdap.cdap-spark-core2_2.11-6.2.0.jar:na]在 io.cdap.cdap.app.runtime.spark.submit.AbstractSparkSubmitter.access$000(AbstractSparkSubmitter.java:54) [io.cdap.cdap.cdap-spark-core2_2.11-6.2.0.jar:na] 在io.cdap.cdap.app.runtime.spark.submit.AbstractSparkSubmitter$5.run(AbstractSparkSubmitter.java:111) [io.cdap.cdap.cdap-spark-core2_2.11-6.2.0.jar:na] 在 java .util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511) [na:1.8.0_252] 在 java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) [na:1.8.0_252] 在 java .util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:第1149章 [na:1.8.0_252] 在 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) [na:1.8.0_252] 在 java.lang.Thread.run(Thread.java:748) [na:1.8.0_252]
python-3.x - 使用 Python 模块 xml.etree.ElementTree 解析有点复杂的 XML 并将值存储在列表中
我有下面的 XML 文件，我想使用 ElementTree 解析它，我想要每个变体组的特定字段，例如 -
snowflake-cloud-data-platform - 如何在雪花中使用 parse_xml 忽略损坏的 xml 行
函数 parse_xml 失败并显示消息Error parsing XML: not an XML element, pos 1，这是由于一个无效的 xml 条目，无论如何忽略无效的条目并继续。
这是一个背景，我通过一个存储为 varchar 的 rest 服务将 xml 数据放入雪花表中，进一步挑选这些数据，解析成 xml 并进行过滤/处理。函数 parse_xml 在我们的例子中运行良好，但如果任何一个条目无效，它就会放弃。
这是下面的示例查询，我希望忽略“红色”并返回“绿色”而不是抛出错误。