Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как преобразовать документ Jsoup в строку без пробелов

Я преобразовал документ XML в объект документа Jsoup. Оказывается, когда мне нужно вывести в формат String, он генерирует следующий результат:

<?xml version="1.0" standalone="yes"?>
<NewDataSet xmlns="http://www.portalfiscal.inf.br/nfe"> 
 <nfeProc versao="2.00">
  <NFe> 
   <infNFe versao="2.00" id="NFe31140545453214002014550120002685744002685742"> 
 <cUF>
   31
 </cUF> 
 <cNF>
  00268574
 </cNF>
...

Сгенерированные баллы приносят мне много проблем, так как он колкает пробелы внутри элементов, и это вызывает у меня большие проблемы. Есть ли способ сгенерировать результат без изменения значений элементов? Я пытался изменить кодировку и использовать preetyprinter, но безуспешно.

Если commo сгенерирует приведенный ниже пример, не изменяя содержимое элементов, есть ли способ сделать это?

<?xml version="1.0" standalone="yes"?>
<NewDataSet xmlns="http://www.portalfiscal.inf.br/nfe"> 
 <nfeProc versao="2.00">
  <NFe> 
   <infNFe versao="2.00" id="NFe31140545453214002014550120002685744002685742"> 
 <cUF>31</cUF> 
 <cNF>00268574</cNF>
...

РЕДАКТИРОВАТЬ: ввод

String xml = "";

        while (reader.ready()) {
            xml += reader.readLine();
        }
        reader.close();
        doc = Jsoup.parse(xml, "", Parser.xmlParser());

вывод: я пробовал разные способы, но всегда тот же результат, что и выше...

 doc.toString();
 doc.outerHtml();
 doc.Html();

перепробовал все методы, которые возвращают строку, но всегда возвращают одно и то же.

06.06.2014

  • как вы анализируете ввод и как генерировать вывод прямо сейчас? Пожалуйста, покажите свой код. 08.06.2014
  • Я отредактировал вопрос... 09.06.2014

Ответы:


1

Как правило, Jsoup красиво печатает прочитанное в xml. Вы можете отключить это поведение с помощью

doc.outputSettings().prettyPrint(false);

Однако тогда JSoup, вероятно, будет использовать то же форматирование, что и ввод. В вашем случае это может содержать новые символы строки вокруг тегов <cUF>, так что вам не повезло.

Я не уверен, как на самом деле отформатирован ваш исходный xml. Но, может быть, это может помочь:

while (reader.ready()) {
    xml += reader.readLine().replaceAll("\n","");
}
reader.close();
doc = Jsoup.parse(xml, "", Parser.xmlParser());
doc.outputSettings().prettyPrint(false).indentAmount(0);

System.out.print(doc.html());

Объяснение: я удаляю все символы NEW LINE перед синтаксическим анализом. Затем я отключил красивую печать.

09.06.2014
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..