Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Получение имени корневого узла XML

У меня есть 2 файла xml и одна функция для их анализа. Функция должна знать, как анализировать их в соответствии с именем корневого узла документа xml.

Как я могу получить корневое имя?

xml root actionscript-3
19.05.2011

Ответы:


1

Вы можете попробовать name() или localName():

var xml:XML = <root><child /></root>
trace(xml.name());
trace(xml.localName());
19.05.2011

2

используйте функцию name объекта XML:

var xml1:XML=<foo></foo>
var xml2:XML=<bar></bar>
function parse(xml:XML):void{
    trace(xml.name())
}
parse(xml1) // trace foo
parse(xml2) // trace bar
19.05.2011

3

Предполагая, что у вас есть этот XML:

var xml:XML = <TheRootNode><someData /></TheRootNode>;

Затем, чтобы получить корневой узел, вы просто вызываете name():

Alert.show(xml.name()); // Displays "TheRootNode"

Ваше здоровье!

19.05.2011
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..