WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Определение xml в xsd, где атрибут определяет возможное содержимое

Как можно было бы определить что-то подобное в xsd?

<start>
    <request type="typeA">
        <elementOnlyFoundInA />
    </request>
    <request type="typeB">
        <elementOnlyFoundInB />
    </request>
</start>

Я запустил xsd.exe просто для того, чтобы понять, как он может выглядеть, но он, похоже, не распознает отношения между значением type и содержимым запроса. Возможно ли вообще определить содержимое на основе такого атрибута в файле xsd?

07.04.2010

Ответы:


1

В настоящее время XML-схема ничего подобного не поддерживает — вы не можете сделать структуру зависимой от содержимого других атрибутов или элементов.

Новая версия XML-схемы, находящаяся в разработке, могла бы предложить что-то в этом направлении, но в настоящее время она далека от принятия и реализации.

Если вам нужна такая проверка XML, вам нужно обратиться к Schematron.

07.04.2010
  • Хороший звонок - кажется, мало кто знает о Schematron. 07.04.2010
  • Так как я впервые работаю над xsd... нет, я не слышал о Schematron, но посмотрю. 07.04.2010
  • Новые материалы

    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


    Для любых предложений по сайту: [email protected]