Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Скопируйте существующий XML, продублируйте элемент и измените

У меня сейчас сложная проблема с XSL. Мне нужно скопировать существующий XML, скопировать определенный элемент (плюс его дочерние элементы) и изменить значение двух дочерних элементов. Изменения следующие: разделить значение элемента «значение» на 110 и изменить значение элемента «тип» с «нормального» на «скидка».

Это то, что у меня есть на данный момент:

Текущий XML:

<dataset>
  <data>
   <prices>
    <price>
      <value>50.00</value>
      <type>normal</type>
    </price>
  </prices>
 </data>
</dataset>

Ожидаемый результат

<dataset>
  <data>
   <prices>
    <price>
      <value>50.00</value>
      <type>normal</type>
    </price>
    <price>
      <value>45.00</value>
      <type>discount</type>
    </price>
  </prices>
 </data>
</dataset>

Есть берущие? Я дошел до того, что скопировал нужный элемент «цена» с помощью копирования, но я застрял в том, как изменить его дальше.

xml xslt
15.06.2010

Ответы:


1

Ваша спецификация немного отличается - ваше значение является результатом умножения на 0,9, а не деления на 110. Ниже предполагается, что вы хотите отредактировать все с "нормальной" ценой - изменить шаблон соответствия шаблона для вашего конкретного узла или набор узлов.

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

  <xsl:output method="xml"/>

  <xsl:template match="/dataset/data/prices/price[type='normal']">
    <xsl:apply-templates/>
    <xsl:copy>
      <value><xsl:value-of select="format-number(value * 0.9, '0.00')"/></value>
      <type>discount</type>
    </xsl:copy>
  </xsl:template>

  <xsl:template match="@*|node()">
    <xsl:copy>
      <xsl:apply-templates select="@*|node()"/>
    </xsl:copy>
  </xsl:template>

</xsl:stylesheet>
15.06.2010

2

Предполагая, что у вас есть шаблон, соответствующий цене, вам просто нужно добавить логику, о которой вы говорите:

<xsl:template match="price">
  <!-- xsl:copy or xsl:copy-of depending on how you did it -->
  <xsl:copy>
    <xsl:apply-templates/>
  </xsl:copy>
  <price>
    <value>
      <xsl:value-of select="value * 0.9"/>
    </value>
    <type>discount</type>
  </price>
</xsl:template>

Я предполагаю, что ваша операция на самом деле «умножить на 0,9», а не «делить на 110», поскольку 45 не равно 50, деленному на 110 (и 45 не равно 50, деленному на 1,10).

15.06.2010
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..