ASP.NET中XML读取与后台管理操作详解
需积分: 10 12 浏览量
更新于2024-09-11
收藏 2KB TXT 举报
"在ASP.NET开发中,XML文件的处理是一项常见的任务,因为它允许数据的灵活存储和管理。本文将详细介绍如何通过System.Xml命名空间中的 XmlDocument 类来读取XML文件,并在ASP.NET页面上展示和操作其中的数据。首先,我们需要创建一个XmlDocument对象,并利用Server.MapPath方法加载XML文件,确保路径是相对于Web应用程序根目录的。
```csharp
XmlDocument pDoc = new XmlDocument();
pDoc.Load(Server.MapPath("vote.xml")); // 加载XML文件
```
这段代码创建了一个新的XmlDocument实例,并通过Server.MapPath获取XML文件的物理路径,防止跨站脚本攻击(XSS)问题。XML文件名为"vote.xml",它可能包含候选人的投票信息,如标题(polltitle)和投票说明(pollinstructions)。
接下来,代码片段展示了如何选取特定节点并显示在HTML中:
```csharp
string pollTitle = pDoc.SelectSingleNode("./candidates/polltitle").InnerText;
string pollInstructions = pDoc.SelectSingleNode("./candidates/pollinstructions").InnerText;
Response.Write("<html>");
Response.Write("<head><title>" + pollTitle + "</title></head>");
Response.Write("<body>");
Response.Write("<center>");
Response.Write("<br><br><h2>" + pollTitle + "</h2>");
Response.Write("<br><br><h3>" + pollInstructions + "</h3>");
```
在这里,我们使用XPath表达式定位到 polltitle 和 pollinstructions 元素,并将其值写入HTML响应中,以便在网页上呈现给用户。
然后,作者使用XmlNodeList来获取候选人列表(./candidates/candidate):
```csharp
XmlNodeList pcd = pDoc.SelectNodes("./candidates/candidate");
int iCa;
```
循环遍历候选人列表,每个候选人的信息可以被单独处理:
```csharp
for (iCa = 0; iCa < pcd.Count; iCa++)
{
string candidateId = pcd[iCa].SelectSingleNode("./candidateid").InnerText;
Response.Write("<tr><td>");
Response.Write("<form name=\"" + candidateId + "\" action=\"Default.aspx?candidate=" + candidateId + "\" method=\"POST\">"); // 创建表单提交链接
// 这里还可以添加更多候选人的属性展示和操作代码
}
```
这个循环会为每个候选人创建一个表格行,包括一个隐藏的表单,当用户选择某个候选人时,可以通过POST请求将候选人的ID传递到Default.aspx页面进行进一步的操作,比如投票统计等。
ASP.NET通过XmlDocument类提供了强大的XML文件读取能力,开发者可以方便地解析XML数据并在网页上动态显示或处理。这个示例展示了基本的XML数据检索、HTML渲染以及表单集成,实现在Web应用中与XML数据交互的功能。
2014-03-06 上传
2009-09-02 上传
2010-07-22 上传
2021-01-20 上传
2011-08-22 上传
点击了解资源详情
2021-03-16 上传
lm5201124
- 粉丝: 0
- 资源: 10
最新资源
- SSM Java项目:StudentInfo 数据管理与可视化分析
- pyedgar:Python库简化EDGAR数据交互与文档下载
- Node.js环境下wfdb文件解码与实时数据处理
- phpcms v2.2企业级网站管理系统发布
- 美团饿了么优惠券推广工具-uniapp源码
- 基于红外传感器的会议室实时占用率测量系统
- DenseNet-201预训练模型:图像分类的深度学习工具箱
- Java实现和弦移调工具:Transposer-java
- phpMyFAQ 2.5.1 Beta多国语言版:技术项目源码共享平台
- Python自动化源码实现便捷自动下单功能
- Android天气预报应用:查看多城市详细天气信息
- PHPTML类:简化HTML页面创建的PHP开源工具
- Biovec在蛋白质分析中的应用:预测、结构和可视化
- EfficientNet-b0深度学习工具箱模型在MATLAB中的应用
- 2024年河北省技能大赛数字化设计开发样题解析
- 笔记本USB加湿器:便携式设计解决方案