博客
关于我
XSLT-客户端
阅读量:656 次
发布时间:2019-03-15

本文共 981 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

XSLT与XPath的区别解析及JavaScript转换方案

  • XSLT与XPath的职责定位

    XSLT(XSL Transformations)是一种专门用于将XML文档转换为XHTML文档的语言,它允许通过样式表规则对数据进行复杂转换。而XPath(Extensible Hypertext Renderer dialecte Path)则是一种专门用于在XML文档中导航的语言,能够以特定的路径表达式定位节点,常用于在XSLT转换过程中指定数据来源。尽管它们在功能上互补,但二者应当被分别使用。

  • JavaScript的应用优势

    传统上,XSLT转换可以通过在XML文件中嵌入样式表完成,并借助浏览器进行转换。然而,这种方法受到了下列限制:

    • 样式表的引用方式不够灵活
    • 在不支持XSLT转换的浏览器中无法工作
    • 难以满足逆向推断需求

    JavaScript作为更具灵活性的方案,可以在同一浏览器中同时支持不同形式的样式表工具。它不仅能够满足前后兼容性需求,还能够根据浏览器和用户的具体需求灵活切换,体现了XSLT设计的核心理念。

    1. XML与XSL文件结构对比
      考虑以下示例XML文件:
    2. Empire Burlesque
      Bob Dylan
      USA
      Columbia
      10.90
      1985

      与对应的XSL样式表文件:

      <xsl:stylesheet version="1.0" xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform"><xsl:template match="/">

      My CD Collection

      Title Artist
      <xsl:value-of select="title" /> <xsl:value-of select="artist" />
      </xsl:template></xsl:stylesheet>

      需要注意的是,所提供的XML文件并不包含对XSL文件的引用。这意味着XML文件可以使用多个不同XSL样式表进行转换,这也是XSLT的广泛应用之一。

      1. JavaScript驱动的转换实现
        以下脚本展示了如何在浏览器中使用JavaScript进行XSLT转换:
        • 以上代码在不同浏览器中均能实现XSLT转换功能,兼顾了兼容性和灵活性。在实际应用中,可以根据具体需求合理配置不同的样式表和转换逻辑。

      转载地址:http://xytmz.baihongyu.com/

      你可能感兴趣的文章
      NuGet学习笔记001---了解使用NuGet给net快速获取引用
      查看>>
      nullnullHuge Pages
      查看>>
      NullPointerException Cannot invoke setSkipOutputConversion(boolean) because functionToInvoke is null
      查看>>
      null可以转换成任意非基本类型(int/short/long/float/boolean/byte/double/char以外)
      查看>>
      Number Sequence(kmp算法)
      查看>>
      Numix Core 开源项目教程
      查看>>
      numpy
      查看>>
      Numpy 入门
      查看>>
      NumPy 库详细介绍-ChatGPT4o作答
      查看>>
      NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
      查看>>
      numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
      查看>>
      numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
      查看>>
      numpy 数组与矩阵的乘法理解
      查看>>
      NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
      查看>>
      numpy 用法
      查看>>
      Numpy 科学计算库详解
      查看>>
      Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
      查看>>
      numpy.linalg.norm(求范数)
      查看>>
      Numpy.ndarray对象不可调用
      查看>>
      Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
      查看>>