Normalisation dans l'analyse DOM avec Java : comprendre le processus
Dans le domaine de l'analyse DOM (Document Object Model) avec Java, le concept de normalisation joue un rôle crucial pour garantir l'intégrité des documents XML ou HTML analysés.
Le La méthode "doc.getDocumentElement().normalize()" normalise l'ensemble de l'arborescence du document en combinant les nœuds de texte adjacents et en éliminant les nœuds de texte vides, créant ainsi une arborescence structurée sans contenu de texte redondant ou fragmenté.
Compréhension le processus de normalisation
La normalisation suit deux règles :
- Il y assure il n'y a pas de nœuds de texte adjacents.
- Il supprime les nœuds de texte vides.
Cela signifie que le contenu du texte dans les éléments est consolidé en un seul nœud, au lieu d'être divisé en plusieurs nœuds adjacents. . Par exemple, l'élément XML ci-dessous dans sa forme dénormalisée aurait trois nœuds de texte distincts :
<foo>hello world</foo>
Cependant, après normalisation, il apparaîtrait comme :
<foo>hello world</foo>
où tout le contenu du texte est contenu dans un seul nœud de texte.
Pourquoi la normalisation est Nécessaire
La normalisation est essentielle pour plusieurs raisons :
- Performances améliorées : La combinaison de nœuds de texte réduit le nombre de nœuds à traiter, ce qui entraîne une analyse plus rapide .
- Traitement simplifié des données :Une arborescence normalisée permet il est plus facile de naviguer et d'extraire du contenu, car il n'y a pas de nœuds redondants ou fragmentés.
- Représentation DOM cohérente : La normalisation garantit que tous les nœuds sont représentés de manière cohérente et prévisible dans différents navigateurs et analyses. implémentations.
Conséquences du non-respect Normalisation
Sans normalisation, l'arborescence DOM pourrait devenir fragmentée et difficile à traiter. Les nœuds de texte adjacents peuvent conduire à un contenu redondant, tandis que les nœuds de texte vides peuvent créer une surcharge inutile. Cela peut avoir un impact sur les performances, augmenter l'utilisation de la mémoire et compliquer la récupération des données.
Exemple de normalisation en pratique
Pour illustrer l'effet de la normalisation, considérons le fragment XML suivant dans sa forme dénormalisée :
<foo> <bar>hello </bar></foo>
Après normalisation, il apparaîtrait comme :
<foo> <bar>hello</bar></foo>
où les nœuds de texte dans l'élément "bar" ont été combinés en un seul nœud.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Cet article analyse les quatre premiers cadres JavaScript (React, Angular, Vue, Svelte) en 2025, en comparant leurs performances, leur évolutivité et leurs perspectives d'avenir. Alors que tous restent dominants en raison de fortes communautés et écosystèmes, leur populaire relatif

Cet article aborde la vulnérabilité CVE-2022-1471 dans SnakeyAml, un défaut critique permettant l'exécution du code distant. Il détaille comment la mise à niveau des applications de démarrage de printemps vers SnakeyAml 1.33 ou ultérieurement atténue ce risque, en soulignant cette mise à jour de dépendance

Le chargement de classe de Java implique le chargement, la liaison et l'initialisation des classes à l'aide d'un système hiérarchique avec Bootstrap, Extension et Application Classloaders. Le modèle de délégation parent garantit que les classes de base sont chargées en premier, affectant la classe de classe personnalisée LOA

L'article examine la mise en œuvre de la mise en cache à plusieurs niveaux en Java à l'aide de la caféine et du cache de goyave pour améliorer les performances de l'application. Il couvre les avantages de configuration, d'intégration et de performance, ainsi que la gestion de la politique de configuration et d'expulsion le meilleur PRA

Node.js 20 améliore considérablement les performances via des améliorations du moteur V8, notamment la collecte des ordures et les E / S plus rapides. Les nouvelles fonctionnalités incluent une meilleure prise en charge de Webassembly et des outils de débogage raffinés, augmentant la productivité des développeurs et la vitesse d'application.

Iceberg, un format de table ouverte pour les grands ensembles de données analytiques, améliore les performances et l'évolutivité du lac Data. Il aborde les limites du parquet / orc par le biais de la gestion interne des métadonnées, permettant une évolution efficace du schéma, un voyage dans le temps, un W simultanément

Cet article explore les méthodes de partage des données entre les étapes du concombre, la comparaison du contexte de scénario, les variables globales, le passage des arguments et les structures de données. Il met l'accent

Cet article explore l'intégration de la programmation fonctionnelle dans Java à l'aide d'expressions Lambda, de flux API, de références de méthode et facultatif. Il met en évidence des avantages tels que l'amélioration de la lisibilité au code et de la maintenabilité grâce à la concision et à l'immuabilité


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

MantisBT
Mantis est un outil Web de suivi des défauts facile à déployer, conçu pour faciliter le suivi des défauts des produits. Cela nécessite PHP, MySQL et un serveur Web. Découvrez nos services de démonstration et d'hébergement.

PhpStorm version Mac
Le dernier (2018.2.1) outil de développement intégré PHP professionnel

VSCode Windows 64 bits Télécharger
Un éditeur IDE gratuit et puissant lancé par Microsoft

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom
L'éditeur open source le plus populaire
