有哪些解析xml的c/c++开源库最快

时间: 2023-03-21 19:03:10 浏览: 89
有一些流行的解析XML的C/C++开源库,其中一些较快的包括: 1. RapidXML:RapidXML是一个快速、小巧的XML解析库,它是一个头文件库,可以与STL兼容,并提供简单易用的API。 2. libxml2:libxml2是一个功能强大、可扩展的XML解析库,支持解析XML文档、验证XML文档、XPath查询等。 3. TinyXML:TinyXML是一个轻量级的XML解析库,具有简单的API和易于使用的C++类,适用于嵌入式设备和其他资源受限的环境。 请注意,这些开源库的性能可能会因不同的环境和用例而异,因此您可能需要进行基准测试以找到最适合您的用例的解析库。
相关问题

有哪些解析xml的c开源库

目前有许多解析XML的C开源库可供选择,例如: 1. Libxml2:一款常用的解析XML文档的C库,可以解析XML、HTML、XHTML文档等,支持XPath查询和DTD验证等功能。 2. Expat:另一款常用的解析XML文档的C库,具有轻量级、快速解析等特点,可用于解析大型XML文档。 3. TinyXML:一款小巧的解析XML文档的C++库,具有简单易用的API和优秀的性能,适合用于解析小型XML文档。 4. PugiXML:一款快速、轻量级的解析XML文档的C++库,支持XPath查询和XML树操作等功能,可用于解析大型XML文档。 以上是目前常用的一些解析XML的C开源库,您可以根据自己的需要选择适合的库来解析XML文档。

有哪些解析xml的开源库

### 回答1: 常用的解析XML的开源库有以下几种: 1. DOM解析器:适合读取XML文件的整个内容,将XML文件转化为一棵DOM树,容易操作,但是会消耗大量的内存。 2. SAX解析器:适合读取XML文件的部分内容,逐行解析XML文件,适用于大文件的解析,但是需要自己维护读取状态。 3. JAXB解析器:将XML文件转化为Java对象,可以方便地进行操作,但是需要在Java中定义XML文件的结构。 4. JDOM解析器:适合读取和修改XML文件的部分内容,支持XPath表达式,使用方便,但是对于大文件的解析会消耗较多的内存。 5. XOM解析器:使用方便,支持XPath表达式,容易操作,但是性能较差。 以上是常用的解析XML的开源库,具体使用哪种解析器,需要根据实际的需求来选择。 ### 回答2: 解析XML的开源库有很多,以下是一些常用的解析XML的开源库: 1. DOM4J:DOM4J是一个Java的XML解析器,它提供了一个简单的API来读取、写入和操作XML文档。它基于DOM模型,支持XPATH和XSLT。 2. SAX:SAX是一种基于事件驱动的XML解析器,它逐行解析XML文档,只在需要时读取数据。SAX是Java标准库中的一部分,因此可以方便地在Java应用程序中使用。 3. JDOM:JDOM是一个Java的XML解析器,它提供了一个简单的API来读取、写入和操作XML文档。JDOM是基于DOM模型的,它的设计更加简单易用。 4. XMLPullParser:XMLPullParser是Android平台上推荐的XML解析器,它提供了一个高效的解析XML的API,允许开发者逐行读取和处理XML数据。 5. SimpleXML:SimpleXML是一个轻量级的Java XML解析器,它提供了一个简单的API来读取和写入XML文档。它使用注解来描述XML文档结构,使用反射来解析和生成XML。 6. JAXB:JAXB(Java Architecture for XML Binding)是一个Java的XML绑定框架,它可以将XML和Java对象之间进行转换。它提供了一个注解驱动的API来描述XML文档结构,然后使用编译器来生成Java类。 这些是其中一些常用的解析XML的开源库,每个库都有其特点和适用场景,开发者可以根据自己的需求选择合适的库来解析XML。 ### 回答3: 解析XML的开源库有很多,以下是其中几个常用的: 1. DOM4J:DOM4J是一个功能强大的Java XML API,可以轻松读取、写入和操作XML文档。它支持XPath查询和命名空间处理,并且具有良好的性能和易用性。 2. SAX:SAX是一种基于事件驱动的XML解析器,适用于大型文档的解析。它通过使用事件处理器来逐行读取XML文档,并触发相应的事件,可以自定义处理逻辑,但相对于DOM来说,更加复杂。 3. JDOM:JDOM是一个简单而直观的Java XML API,它提供了一种方便的方式来读取、写入和操作XML文档。与DOM4J相比,JDOM的设计更加简洁,易于理解和使用。 4. JAXB:JAXB是Java Architecture for XML Binding的缩写,提供了将XML与Java对象之间进行相互转换的功能。它使用标注和注解的方式来映射XML元素和Java对象之间的关系,提供了简便的方式来处理XML数据。 5. XStream:XStream是一个Java对象序列化库,它可以将对象转换为XML或JSON格式。它不需要预定义XML模式,而是根据对象的结构动态生成XML元素和属性。 以上只是其中的一部分常用的解析XML的开源库,每个库都有其特点和适用的场景,根据实际需求选择合适的库来解析和处理XML数据。

相关推荐

### 回答1: c解析office文件的开源代码有很多选择,其中比较常见的是libreoffice和Apache POI。libreoffice是一套功能强大的开源办公套件,它支持多种办公文件格式的解析和编辑,包括Microsoft Office的文件格式。libreoffice内部使用的文件格式解析代码是开源的,可以通过查看源码来理解其实现原理。 另一个常用的开源代码是Apache POI。Apache POI是一个用于操作Microsoft Office文件的开源Java库,它能够读取和写入各种Microsoft Office文件格式,如doc、docx、xls、xlsx等。POI提供了丰富的API供开发者使用,通过查看其代码可以了解如何解析和操作这些文件格式。 这些开源代码提供了对office文件格式的详细解析和操作方法,可以帮助开发者更好地理解和处理office文件的内容。通过研究这些代码,我们可以了解文件格式的结构和特性,并能够编写相关代码来实现自己的需求,如读取和修改办公文件的内容、样式、格式等。 总之,通过查看libreoffice和Apache POI等开源项目的代码,可以深入了解office文件的解析和操作原理,为自己开发应用程序提供指导和帮助。 ### 回答2: C 解析 Office 文件开源代码是指通过使用开源代码,对 Microsoft Office 文件进行解析和提取其中的信息。通常情况下,Office 文件包括 Word 文档(.docx)、Excel 表格(.xlsx)和 PowerPoint 演示文稿(.pptx)等格式的文件。 目前,一些优秀的开源项目提供了解析 Office 文件的功能,并提供了相应的代码库供开发者使用。其中,最常用的几个开源项目包括 Apache POI、python-pptx、openpyxl 等。 Apache POI 是一个 Java 库,可用于读取和写入 Microsoft Office 文件。它支持解析 Word、Excel 和 PowerPoint 文件,并提供了一系列的 API 接口,便于开发者操作这些文件。通过 Apache POI,开发者可以读取 Office 文件中的文本、表格、图片及其他对象,并进行相应的操作和处理。 python-pptx 是一个用于处理 PowerPoint 文件的 Python 库。它提供了许多功能,包括读取和写入 PowerPoint 文档、创建和编辑幻灯片、添加文本和图片等。使用 python-pptx,开发者可以轻松地解析 PowerPoint 文件中的内容,并进行一系列的操作。 openpyxl 是一个处理 Excel 文件的 Python 库。使用 openpyxl,开发者可以读取和写入 Excel 表格,包括对表格的编辑、格式化、操作及数据提取等。这个开源项目提供了简单易用的 API 接口,使得通过代码解析和处理 Excel 文件变得更加便捷。 通过使用这些开源库,开发者可以灵活地对 Office 文件进行解析和提取,以满足各种需求,如数据分析、文档处理和自动化操作等。这些开源项目在社区中广泛应用,并得到了不断的更新和改进。 ### 回答3: 解析Office文件是指对Microsoft Office软件中的文件进行分析和提取信息的过程。开源代码是指可以公开查看、使用和修改的软件源代码。 要解析Office文件,可以使用一些开源的代码库和工具,例如Apache POI、LibreOffice、OpenXML SDK等。其中,Apache POI是一个流行的Java库,用于操作Microsoft Office文件。它可以读取、写入和修改Word、Excel和PowerPoint文件的内容和属性。通过POI,我们可以提取文件中的文本、表格、图表、样式等信息,并进行相应的处理和分析。 另外,LibreOffice也是一个强大的开源办公套件,可以处理各种Office文件格式。它提供了Python、Java和C++等不同语言的API,使得解析和操作Office文件变得更加灵活和方便。通过LibreOffice,我们可以提取和转换Office文件的内容,例如将Word文件转换为PDF或HTML格式,或者提取Excel文件中的数据进行统计分析。 OpenXML SDK是微软提供的一个.NET开源库,用于读取和写入Office Open XML(docx、xlsx和pptx)文件。它提供了一组强大的API,可以解析和操作Office文件的内容和结构。我们可以通过OpenXML SDK读取并分析文件的各种属性、段落、样式以及嵌入的对象等信息。 综上所述,解析Office文件的开源代码有很多选择,包括Apache POI、LibreOffice和OpenXML SDK等。使用这些代码库,我们可以方便地读取、分析和处理Office文件中的各种内容和属性。无论是从文本提取数据,还是对表格进行统计分析,都可以借助这些开源代码来实现。

最新推荐

python读取xml文件方法解析

主要介绍了python读取xml文件方法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

C语言实现xml构造解析器

本文给大家分享的是使用C语言来实现xml构造解析器的方法和代码,简单易用,推荐给大家

C++解析xml文档或者xml字符串方法

由于在javascript中不存在指针概念,故在xml页面调用OCX控件时,以前控件中的输出参数通过指针返回在...然而怎么去解析它呢,而又怎么去做一个xml字符串呢,通过研究学习,以下是当然已有的解决方案。开发环境:VS2010

SQL Server解析XML数据的方法详解

主要介绍了SQL Server解析XML数据的方法,结合实例形式详细分析了SQL Server针对xml数据的读取,遍历,删除,查找等常用操作技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

java读取解析xml文件实例

主要介绍了java读取解析xml文件实例,本文创建了一个XML解析类同时讲解了循环节点输出方式,需要的朋友可以参考下

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别及其表现评估

12046通过调整学习:基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别Hyunjong Park*Sanghoon Lee*Junghyup Lee Bumsub Ham†延世大学电气与电子工程学院https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/LbA摘要我们解决的问题,可见光红外人重新识别(VI-reID),即,检索一组人的图像,由可见光或红外摄像机,在交叉模态设置。VI-reID中的两个主要挑战是跨人图像的类内变化,以及可见光和红外图像之间的跨模态假设人图像被粗略地对准,先前的方法尝试学习在不同模态上是有区别的和可概括的粗略的图像或刚性的部分级人表示然而,通常由现成的对象检测器裁剪的人物图像不一定是良好对准的,这分散了辨别性人物表示学习。在本文中,我们介绍了一种新的特征学习框架,以统一的方式解决这些问题。为此,我们建议利用密集的对应关系之间的跨模态的人的形象,年龄。这允许解决像素级中�

麒麟v10 arm64 安装curl

麒麟v10是一种arm64架构的操作系统,因此可以使用curl命令进行安装。您可以按照以下步骤在麒麟v10 arm64上安装curl: 1. 打开终端或命令行界面。 2. 执行以下命令安装curl: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install curl ``` 安装完成后,您就可以在麒麟v10 arm64系统上使用curl命令了。

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索:跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店,Soka-马上预订;1印度理工学院,Kharagpur,2印度科学学院,班加罗尔soumava2016@gmail.com,{titird,somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中,我们第一次解决了通用跨域检索的问题,其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束,这需要大量的数据,所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标,我们提出了SnMpNet(语义Neighbourhood和混合预测网络),它包括两个新的损失,以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说,我们引入了一种新的语义邻域损失,以弥合可见和不可见类之间的知识差距,并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的,相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�