通过经验值提高速度的XML解析算法
jsoup解析xml常用方法
一、jsoup简介jsoup是一个用于解析、处理HTML和XML文档的Java库，提供了一系列方便快捷的API，使得解析和操作文档变得非常简单。
在处理XML文档时，jsoup同样具有很高的效率和灵活性。
本文将介绍jsoup解析XML常用方法，希望对读者有所帮助。
二、jsoup解析XML的基本步骤1.导入jsoup库在进行XML解析之前，首先需要导入jsoup库。
可以通过Maven、Gradle等工具将jsoup库添加到项目依赖中，然后即可在代码中引入相关的类和方法。
2.加载XML文档要解析XML文档，首先需要将XML文件加载到jsoup中。
可以使用Jsoup.parse()方法来加载XML文件，该方法允许传入File、URL、String等类型的参数，非常灵活方便。
3.获取XML文档元素加载XML文档后，就可以通过jsoup提供的API来获取XML文档中的各种元素。
可以通过getElementById()、getElementsByTag()等方法来获取指定的元素。
4.遍历XML文档遍历XML文档是解析和处理XML文档的重要步骤。
通过jsoup提供的遍历方法，可以轻松地对XML文档进行遍历，并针对具体需求进行处理。
5.解析XML元素针对XML文档中的具体元素，可以通过jsoup提供的方法来解析并获取其内容、属性等信息。
可以通过text()方法来获取元素的文本内容，attr()方法来获取元素的属性值等。
6.其他操作除了上述基本步骤，jsoup还提供了许多其他针对XML文档的操作方法，如修改元素内容、添加元素、删除元素等，读者可以根据具体需求进行使用。
三、jsoup解析XML的常用方法1.加载XML文档可以使用如下代码来加载XML文档：```File file = new File("example.xml");Document doc = Jsoup.parse(file, "UTF-8", "xxx");```通过上述代码，可以将名为"example.xml"的XML文件加载到jsoup 中，并指定编码格式和基本URL。
PythonXML解析
PythonXML解析XML是一种常见的数据交换格式，许多网络应用和API都使用XML来传输数据。
Python提供了许多库来解析和处理XML数据。
本文将介绍使用Python解析XML的方法及其相关技巧。
一、什么是XMLXML（可扩展标记语言）是一种用于描述数据的标记语言，它采用类似HTML的标签来标记数据，从而使数据更加结构化。
XML常用于表示数据的层次结构，如树形结构或层级结构。
二、Python中的XML解析方法在Python中，常用的XML解析库有两种：ElementTree和lxml。
这两种库都提供了方便的API来处理XML数据。
1. ElementTreeElementTree是Python标准库中内置的一个XML解析库。
使用ElementTree可以方便地解析和操作XML文件。
下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用ElementTree解析XML数据：```pythonimport xml.etree.ElementTree as ET# 解析XML文件tree = ET.parse('data.xml')root = tree.getroot()# 遍历XML节点for child in root:print(child.tag, child.attrib)# 访问XML节点的属性和文本内容for elem in tree.iter():print(elem.tag, elem.attrib, elem.text)```2. lxmllxml是一个基于C语言的强大的XML和HTML处理库，性能较好。
使用lxml可以进行高效的XML解析和处理。
下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用lxml解析XML数据：```pythonfrom lxml import etree# 解析XML文件tree = etree.parse('data.xml')root = tree.getroot()# 遍历XML节点for child in root:print(child.tag, child.attrib)# 访问XML节点的属性和文本内容for elem in tree.iter():print(elem.tag, elem.attrib, elem.text)```三、XML解析技巧1. 遍历XML节点使用ElementTree和lxml库可以很方便地遍历XML节点。
利用 XMLPullParser 进行XML 数据解析和处理
利用 XMLPullParser 进行XML 数据解析和处理使用XMLPullParser进行XML数据解析和处理XMLPullParser是一种在Android平台上常用的用于解析和处理XML数据的工具。
它具有快速、高效的特点，能够准确地解析XML 文档，并提供了灵活的API来处理解析结果。
本文将介绍如何利用XMLPullParser进行XML数据解析和处理。
一、XML数据解析的概念和原理XML数据解析是指将XML文档中的数据提取出来并进行处理的过程。
XML文档是一种标记语言，用于描述结构化的数据。
XML数据解析的过程可以分为以下几个步骤：1. 创建XMLPullParser对象：首先，需要创建一个XMLPullParser 对象，用于解析XML文档。
2. 设置输入源：在进行XML数据解析之前，需要设置XMLPullParser的输入源。
输入源可以是一个文件、一个输入流或者一个URL。
3. 解析XML文档：通过调用XMLPullParser对象的相应方法，可以逐行解析XML文档，获取XML文档中的节点信息和数据。
4. 处理解析结果：根据XML数据的结构和需要，可以使用条件语句、循环结构等方式对解析结果进行处理，提取所需的数据，并进行后续的操作。
二、利用XMLPullParser进行XML数据解析的步骤下面逐步介绍如何使用XMLPullParser进行XML数据解析和处理的具体步骤。
步骤1：导入相关的类和包在使用XMLPullParser进行XML数据解析之前，需要导入相应的类和包。
具体的导入语句如下：import org.xmlpull.v1.XmlPullParser;import org.xmlpull.v1.XmlPullParserException;import org.xmlpull.v1.XmlPullParserFactory;import java.io.InputStream;步骤2：创建XMLPullParser对象需要通过XmlPullParserFactory类的newInstance()方法创建XmlPullParserFactory对象，并通过XmlPullParserFactory对象的newPullParser()方法创建XMLPullParser对象，示例代码如下：XmlPullParserFactory factory = XmlPullParserFactory.newInstance();XmlPullParser parser = factory.newPullParser();步骤3：设置输入源设置XMLPullParser对象的输入源，可以是一个输入流、一个文件或者一个URL。
c#解析XML文件的方法总结
c#解析XML文件的方法总结“推”模型也就是常说的SAX，SAX是一种靠事件驱动的模型。
它每发现一个节点就用“推”模型引发一个事件，而我们必须编写这些事件的处理程序，很麻烦。
.NET中使用的是基于“拉”模型的实现方案。
“拉”模型在遍历文档时会把感兴趣的文档部分从读取器中拉出，不需要引发事件，允许我们以编程的方式访问文档，这大大的提高了灵活性，“拉”模型可以选择性的处理节点。
在.NET中，“拉”模型通过XML阅读器(XMLTextReader类)来实现的。
该类提供Xml文件读取的功能，它可以验证文档是否格式良好，如果不是格式良好的Xml文档，该类在读取过程中将会抛出XmlException异常。
任何时候在内存中只有当前节点，但它是只读的，向前的，不能在文档中执行向后导航操作。
DOM的好处在于它允许编辑和更新XML文档，可以随机访问文档中的数据，可以使用XPath查询。
但是，DOM的缺点在于它需要一次性的加载整个文档到内存中，对于大型的文档，这会造成资源问题。
在.NET中使用XML DOM分析器（XMLDocument）实现DOM 模型。
因此，.NET Framework完全支持XML DOM模式，但它不支持SAX模式。
.NET Framework支持两种不同的分析模式：XML DOM 分析器(XMLDocument类)和XML阅读器(XMLT extReader类)，不支持SAX分析器，但这并不意味着它没有提供类似SAX分析器的功能。
通过XML阅读器可以将SAX的所有的功能很容易的实现及更有效的运用。
我们一般选用xpath的方式来解析xml文档。
这主要是因为：1，文件大小。
要处理的文件不大，一般都在几百K到1M。
2，XPath的灵活性。
不需要获取文档的全部数据，只需要获取大部分想要的数据。
3，学习代价低。
符合一般的思维习惯，通过Path获取结果。
通过XPath的方式解析xml文档，需要先加载文档，然后再读取想要的节点值。
xmlparser解析原理
xmlparser解析原理
XML解析器是用于解析XML文档的工具，它的原理是将XML文档分解成可操作的数据结构，以便在程序中进行处理和操作。
XML解析器通常包括以下几个步骤：
1. 读取XML文档：解析器首先读取XML文档的内容，并将其存储在内存中或者以流的形式处理。
2. 识别文档结构：解析器会逐个读取XML元素，并识别出标签、属性和文本内容等结构。
3. 构建解析树：解析器会根据XML文档的结构构建一个解析树，该树表示XML文档中各个元素之间的层次关系。
4. 解析元素内容：解析器会逐个解析XML元素的内容，并将其存储在内存中的数据结构中，例如数组、哈希表或对象等。
5. 执行相应的操作：解析器可以根据解析到的XML元素内容执行相应的操作，例如将数据存储到数据库中、生成HTML页面或执行其他业务逻辑。
常见的XML解析器有DOM（文档对象模型）解析器和SAX（简单API for XML）解析器。
DOM解析器将整个XML文档加载到内存中，以树状结构表示，可以对整个文档进行随机访问，方便操作和修改。
SAX解析器采用事件驱动的方式，逐行读取XML文档并触发相应的事件，适合处理大型XML文档，但不支持随机访问。
无论是DOM解析器还是SAX解析器，都提供了一些API和接口，
开发人员可以利用这些工具对XML文档进行解析、操作和处理。
根据具体的需求，选择合适的解析器可以提高解析效率和灵活性。
C#提高xml读写速度方法
dim domxmldocument as system.xml.xmldocumentdim tmppath as string = apptempfilepathdim xmlfile as string = tmppath + "＼testxml.xml"’窗体加载事件private sub testxml_load(byval sender as system.object, byval e as system.eventargs) handles mybase.load’读xml过程测试通过dim domxmldocument as system.xml.xmldocumentdim tmppath as string = apptempfilepathdim xmlfile as string = tmppath + "＼testxml.xml"dim reader as system.xml.xmlreader = nothingtryreader = new xml.xmltextreader(xmlfile)’reader.while reader.readme.lboxxml.items.add( + reader.value)end whilecatch ex as exceptionmsgbox(ex.message)finallyif not (reader is nothing) thenreader.close()end ifend tryend sub’载入xml事件private sub btnxmlload_click(byval sender as system.object, byval e as system.eventargs) handles btnxmlload.click’me.lboxxml.items.clear()’’读xml过程测试通过’dim reader as system.xml.xmlreader = nothing’try’reader = new xml.xmltextreader(xmlfile)’while reader.read’me.lboxxml.items.add( + ":" + reader.value)’end while’catch ex as exception’msgbox(ex.message)’finally’if not (reader is nothing) then’reader.close()’end if’end trydim ds as new datasettry’如果直接使用ds做datasource则不会展开datagrid，用dv则能直接显示正确。
XML的四种解析器原理及性能比较
XML的四种解析器原理及性能比较1.DOM解析器：DOM解析器将整个XML文档加载到内存中，形成一个树形结构（DOM 树），并提供了对该树进行遍历、查询和修改的操作。
DOM解析器适合于需要多次访问XML元素且需要对XML进行频繁修改的场景。
DOM解析器的原理是将整个XML文档转换为一个树形结构，其中每个节点代表一个XML元素。
由于需要将整个文档加载到内存中，所以对于大型的XML文档，DOM解析器的内存消耗会比较大。
2.SAX解析器：SAX解析器的原理是逐个读取XML文档的节点，并在遇到事件时通过回调函数进行处理。
由于SAX解析器在解析过程中不需要将整个文档加载到内存，所以对于大型的XML文档，它的内存消耗相对较小。
3.StAX解析器：StAX解析器是一种基于迭代器的流式解析器。
它提供了许多类似于迭代器的方法，可以用于逐个处理XML文档中的节点。
StAX解析器既支持事件驱动的处理方式，也支持基于指针的处理方式。
StAX解析器的原理是通过指针方式遍历XML文档，并提供了一系列的API来操作当前指针所指向的节点。
由于StAX解析器在解析过程中只需要加载部分文档内容到内存，所以其内存消耗也比较小。
4. XPath解析器：XPath解析器是一种通过路径表达式来定位和选择XML文档中的节点的解析器。
XPath解析器可以将一个XPath表达式应用到XML文档上，然后返回所匹配的节点集合或属性的值。
XPath解析器的原理是将XPath表达式与XML文档进行匹配，使用查询语言来过滤和选择XML文档中的节点集合。
由于XPath解析器只需加载部分文档内容，所以其内存消耗也较小。
性能比较方面，选择解析器应根据实际需求和XML文档的特点来决定：- 对于小型XML文档，在DOM解析器中使用XPath表达式进行查询较为方便，且性能较好；-对于大型XML文档，SAX解析器和StAX解析器是更好的选择，因为它们在解析过程中不需要加载整个文档到内存中，所以能够节省内存消耗；-如果需要对XML文档进行多次访问和修改，DOM解析器是较好的选择，因为它可以将文档加载到内存中形成DOM树，可以方便地进行多次操作。
xml 格式 解析
xml 格式解析XML格式解析是一种常见的数据解析方法，它可以将XML格式的数据转换为可供程序使用的数据结构。
XML即可扩展标记语言（eXtensible Markup Language），它被广泛应用于数据交换和存储。
下面将介绍XML格式解析的原理和常用的解析方法。
XML格式解析的原理是通过读取XML文件并识别其中的标签、属性和文本内容，将其转换为内存中的数据结构，以便程序进行进一步处理。
XML文件由起始标签、结束标签、属性和文本内容组成。
解析器会根据这些组成部分对XML文档进行解析。
常用的XML格式解析方法有两种：DOM解析和SAX解析。
DOM（文档对象模型）解析是一种将整个XML文档加载到内存中，并构建一个XML树结构的解析方法。
它可以方便地对XML文档进行增删改查操作。
DOM解析器会先将整个XML文档加载到内存中，然后构建一个树状结构，通过遍历树状结构来访问和操作XML文档的节点。
SAX（简单 API for XML）解析是一种基于事件驱动的解析方法。
它边读取XML文档边解析，并在读取到XML文档的不同部分时触发相应的事件。
相比DOM解析，SAX解析更加高效，特别适用于大型XML文件的解析。
SAX解析器会逐行读取XML文档，当遇到起始标签、结束标签或文本内容时触发相应的事件，并通过事件处理程序来处理这些事件。
选择使用DOM解析还是SAX解析取决于具体的需求。
如果需要对XML文档进行多次操作或查询，DOM解析更方便。
但是，如果处理大型XML文件或只需一次性读取XML数据，SAX解析更高效。
总之，XML格式解析是处理XML数据的重要技术。
通过DOM解析和SAX 解析，我们可以将XML格式的数据转换为程序可以处理的数据结构，实现数据的读取、分析和操作。
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通过经验值提高速度的XML解析算法作者：周实奇来源：《移动通信》2017年第02期【摘要】从XML的属性出发，设计了一套自学习的算法，利用个别报文的解析结果作为经验值，解析新接收到的报文，避免了全量解析XML的CPU消耗，可大幅提高服务响应处理效率。
【关键词】XML解析自学习搜索策略树doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2017.02.014 中图分类号：TP301 文献标志码：A 文章编号：1006-1010（2017）02-0068-06引用格式：周实奇. 通过经验值提高速度的XML解析算法[J]. 移动通信， 2017，41（2）： 68-73.1 引言随着分布式计算和云计算架构趋势的形成和发展，越来越多的系统需要借助企业服务总线（ESB）进行服务编排、服务路由等处理，将分散的各个业务处理单元的原子服务集成起来，形成业务处理能力，统一对外开放。
目前业界流行接口协议，各个处理单元交互主要以Webservices协议为主。
企业服务总线并不涉及业务处理逻辑，但是作为数据交互和服务调度的枢纽，服务的编排和服务路由等相关的处理效率，对整个系统的并发量和吞吐量起决定性的作用。
由于处理过程中，需要获取数据包的个别属性字段，例如客户ID、发起方标识等，按目前的通用做法，采用如下方式解析XML数据包。
文献[1]、[2]、[3]、[4]的方式，通常将XML数据包整体进行解析，按照XSD定义文件对数据内容进行校验和生成对象的处理方法，通常的处理流程如图1所示：从以上解析过程中可以得知，在整体XML报文解析的过程中，程序需要遍历整个报文，进行字符串比较操作，同时查找相关的特征关键字。
找到关键字以后，需要进行属性的堆栈入栈，并进行属性约束条件检查。
同时按照校验结果生成相应的对象。
在ESB企业服务总线等应用场景中，并不进行数据包的业务处理，只是用于路由判断和服务编排等，往往只需要个别的属性值即可，例如只需要请求调用的服务类型和客户ID两个属性值就可以进行服务路由处理。
为了获得少数几十个字节，需要遍历处理整个报文，而且处理逻辑复杂，存在提高效率和优化的空间。
在这些应用场景，需要对每一个接入的消息进行服务路由和编排的处理，如果对每个消息报文都要全部遍历，将直接影响系统的整体表现情况，而经过测试，对超过2 k大小的XML 协议报文包的解析需要消耗大量CPU计算资源。
文献[5]提供了一种将XML放置到缓存中，加快查询的处理方式。
在本文涉及的应用场景中，消息报文已经全部在内存中，需要使用其他方式加快查询。
文献[6]提供了一种将XML建立索引的技术，便于针对个别报文反复多次查询，与本文需要针对多个报文快速查询的方式不同。
目前通过DTD文档生成XML报文，通常采用文献[7]的方法，经过分析可得，相同的属性值的长度如果接近，则ID出现的位置和顺序相对固定，可采用经验策略的方式进行解析。
在应用优化XML解析算法前，需要针对系统中的典型报文进行统计分析，分析相关报文的大小分布情况，以评估优化算法的效果，下面以某系统为例，分析其中报文大小分布情况。
通过对系统中相关Webservices协议包大小进行抽样分析，可以了解到目前接口协议中，相关消息包的大小。
抽样方法为选定业务繁忙时段（15：00-16：00），按照协议包的大小，分为5个级别（0-1 k]、（1 k-5 k]、（5 k-10 k]、（10 k-30 k]、（30 k以上），分别统计数量和平均大小，统计结果如表1所示。
按照消息数据总体大小所占的百分比来进行绘图，相关结果如图2所示。
根据以上分析结果，该系统中大量的消息大小集中在10 k左右，平均10.3 k，少量的数据包大小为30 k以上。
本次优化的主要思路是在确保准确性的前提下，基于经验值进行个别属性的解析，同时具备自我学习和调整策略的能力，能适应各种不同的应用场景，适合在企业服务总线和能力开放平台建设过程中，高效进行服务编排和服务路由判断处理等场景。
2 算法描述为了提高处理效率，本算法主要基于接收到的报文解析的经验值进行解析。
经验值作为解析策略，针对不同服务ID的报文分别定义相关的解析策略。
解析策略采用冒泡排序的方法进行管理，实现最优的策略最先被采用。
策略可以手工清空或者定期清空，以防止长期运行以后，错误的经验值导致整体解析的处理性能下降。
与文献[8]不同，本算法主要关注个别的属性，而不是全量解析。
2.1 整体描述整体上来看，算法分为三大组成部分：（1）配置关注的属性值，并生成最优搜索路径的检索树。
（2）按照检索树和接收到的报文，进行分析，将相关的经验值保存为策略树，多个不同大小的报文生成的不同策略树保存为策略树数组。
（3）按照接收到报文解析情况中策略的命中情况，调整策略树数组中各个策略树的优先级别；支持手工清除策略树数组和定时清除，以防止旧的经验值无法适应新的情况。
由于算法使用了相对位置，因此无法应用参考文献[9]的并行处理方式，整体结构如图3所示。
2.2 目标属性值的定义与预处理为了高效处理，对报文只解析关键字段，并不对属性值的约束条件进行判断。
首先需要定义关注的属性ID，为提高处理效率，定义了相应的属性ID后，需要对定义的文本进行预处理，形成搜索关键字堆栈树。
目标属性值的定义采用依次罗列XML各个层次对象ID的方式进行定义。
以下为一个例子：Header， InterBOSS， RoutingInfo， OrigDomainHeader， InterBOSS， RoutingInfo， RouteValue文献[10]的处理方式，以上文本定义了在服务编排中和服务路由中需要使用到的两个属性，转为伪代码，相应的处理逻辑为：（1）在报文中检索到和。
（2）在1的结果之间检索到和。
（3）在2的结果之间检索到和。
（4）在3的结果之间检索到和之间的内容作为后续处理需要使用的第一个参数。
（5）在3的结果之间检索到和之间的内容作为后续处理需要使用的第二个参数。
根据以上伪代码和定义文本，针对目标属性值定义的预处理流程如图4所示：为将相同的搜索路径合并，提高处理效率，必须对定义的目标属性值搜索路径进行预处理。
预处理的结果为生成搜索索引树，构建搜索树的过程如下：（1）将多行的目标属性搜索文本进行排序，排序后，相近的搜索路径定义文本出现位置将彼此相近。
（2）读取其中的一行文本定义，拆解其中的属性ID路径，在搜索树中查找是否已经存在对应的节点或者叶子。
（3）如果已经存在对应的节点或者叶子，则不处理，否则新建对应的节点或者叶子。
（4）循环处理一行文本定义的全部属性ID，直到行结束。
（5）循环处理所有文本定义行，直到结束。
按以上处理方式预处理完成后，将生成对应的属性ID检索树，树上的所有叶子节点对应需要输出的目标属性值。
由于所有相同的路径已经合并，按此方式检索属性ID不存在冗余操作。
2.3 解析策略新建与初始化当经验值未建立或者已有的策略搜索失败，或者策略被手工或者定期清空的时候，需要重新建立相关的策略。
文献[11]提供了一种全量路径树的搜索方法，当应用策略失败时，可参考应用进行解析，作为新的经验值。
策略新建的过程如图5所示：首先，按照建立的搜索树建立策略树，策略树的枝叶结构与搜索树相同。
按照枝叶结构遍历报文包，同时记下发现关键属性的字符串出现的绝对位置。
遍历的过程中，可参考文献[12]的方式进行。
所有的属性ID以及属性Value检索正常以后，需要与现有的策略比对，选择按照报文的比例还是绝对位置新建检索策略树。
如果在原有策略树数组中，命中概率最高的是按比例策略，则新建策略为按比例策略；如果原有策略命中率最高的为按绝对位置策略，则检查是否存在按比例的策略；如果不存在，则新建按比例的策略，否则新建按绝对位置的策略。
如果是第一条策略，则新建按绝对位置的策略。
如果选定新建策略为按比例的策略，则按照检索关键属性ID出现的位置和报文的整体长度，计算出每个属性ID出现位置的比例，保存在策略树中，同时将策略树保存到策略树数组中。
如果选定的新策略为按绝对位置搜索，则报文长度/2=报文长度中值，统计出现在报文长度中值之前的属性ID个数和出现在报文长度中值之后的属性ID个数。
按照个数的多少判断是按照报文尾还是报文头的位置计算绝对位置，并将计算结果保存到策略树中，同时将策略树保存到策略树数组内。
2.4 解析报文，同时调整策略树数组的算法按经验值检索报文的过程中，还需要按照检索的结果不断调整策略树数组，将不同的策略树排列优先级。
达到按经验值优化选用策略树的目的。
应用的过程中，采用对策略树数组中的每个策略进行计数，当策略命中一次，则将相关的计数加1，每次策略命中，则与比当前策略更优的策略比较一次，如果计数已经超过了当前更优的策略，则采用冒泡方法，将当前策略向前调整一位，具体算法如图6所示：先选取出一条策略树，按照策略树的类型和报文长度，计算所有属性ID对应的绝对位置。
如果是按比例的策略树，则从报文头开始，按照报文长度*属性ID检索比例的绝对位置计算；如果是按报文头绝对位置检索的策略树，则直接采用属性ID检索位置计算；如果是按报文尾绝对位置检索的策略树，则采用报文长度-属性ID检索位置计算。
计算各个属性ID检索位置以后，则按照计算结果加-10 byte的位置进行字符串比较操作，确定是否在相关的位置出现对应的属性ID。
如果所有属性ID正确检索，则输出对应的key-value值，作为后续处理的依据，同时相关的策略树对应的计数加1，进行策略树数组的冒泡调整。
如果属性ID检索失败，则放弃该条策略，选用下一条策略；如果所有的策略都检索失败，则按照上文的方法，新建对应的策略树。
通过不断调整策略树的优先级以及新增加策略树的方式，策略树数组具备自学习自适应新报文格式的能力。
新增加的报文样式，当第一次出现的时候，所有策略树都会检索失败，同时会自动新增一条对应的检索策略树。
如果该报文出现的频率足够频繁，一段时间以后，新增的策略树将提到最高的优先级。
为了防止系统长期运行以后，相关旧的策略树计数巨大，导致对新的报文格式一直优先采用旧的策略树进行检索，可以采用手工清空策略树数组或者定期（例如每日或每周）自动清空策略树数组的方式。
策略树数组清空以后，会按照目前最新报文的情况自动重建。
即用最新的报文情况作为经验值，而放弃原有的长期经验值。
2.5 应用约束条件算法直接应用原有报文的解析结果，并不对报文进行全文解析处理，所以存在如下的应用限制：（1）只对XML属性ID进行是否存在的检测，不进行是否唯一以及其他例如数据类型等的检测。
（2）并不适用于数组作为检索对象的情况，因为无法预知算法会匹配上数组中的哪一个对象。
3 对比测试情况采用四核3.3 GHz的PC服务器，配置8GbDDR3内存，进行测试，测试的数据为生产系统中的业务繁忙时段（15：00-16：00），按时间顺序和流水号顺序，截取各种业务报文1万个，预先读到内存中，采用单机环境，对比使用DOM传统方式输出关键属性字段和使用基于经验值自学习自适应的算法输出关键字段，比较解析包的平均耗时。