8 查看详情 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import * # 初始化SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("XML_Extraction_Tutorial").getOrCreate() # 模拟创建包含XML字符串的DataFrame # 在实际场景中，这通常是从文件读取 # 为了复现问题，我们直接创建包含原始XML字符串的DataFrame xml_string_data = """<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <Root> <Customers> <Customer CustomerID="1"> <Name>John Doe</Name> <Address> <Street>123 Main St</Street> <City>Anytown</City> <State>CA</State> <Zip>12345</Zip> </Address> <PhoneNo>123-456-7890</PhoneNo> </Customer> <Customer CustomerID="2"> <Name>Jane Smith</Name> <Address> <Street>456 Oak St</Street> <City>Somecity</City> <State>NY</State> <Zip>67890</Zip> </Address> <PhoneNo>987-654-3210</PhoneNo> </Customer> <Customer CustomerID="3"> <Name>Bob Johnson</Name> <Address> <Street>789 Pine St</Street> <City>Othercity</City> <State>TX</State> <Zip>11223</Zip> </Address> <PhoneNo>456-789-0123</PhoneNo> </Customer> </Customers> <Orders> <Order> <CustomerID>1</CustomerID> <EmpID>100</empID> <OrderDate>2022-01-01</OrderDate> <Cost>100.50</cost> </Order> <Order> <CustomerID>2</CustomerID> <EmpID>101</EmpID> <OrderDate>2022-01-02</OrderDate> <Cost>200.75</cost> </Order> </Orders> </Root>""" # 创建一个DataFrame，模拟从CSV文件读取的情况 # 假设CSV文件中的XML字符串可能被双引号包裹或有其他转义 data = [(f'"{xml_string_data.replace('"', '""')}"',)] # 模拟CSV读取时，XML字符串可能被额外引号包裹和内部引号转义 df_Customers_Orders = spark.createDataFrame(data, ["Data"]) print("原始DataFrame:") df_Customers_Orders.show(truncate=False) # 数据预处理：移除XML字符串外部的引号，并处理内部的双引号转义 # 如果XML字符串被双引号包裹，需要移除 df_Customers_Orders = df_Customers_Orders.withColumn( "Data", expr("substring(Data, 2, length(Data)-2)") ) # 如果XML字符串中的双引号被转义为两个双引号（""），需要替换回一个双引号 df_Customers_Orders = df_Customers_Orders.withColumn( "Data", regexp_replace("Data", '""', '"') ) print("预处理后的DataFrame (XML字符串已清理):") df_Customers_Orders.show(truncate=False) # 使用正确的XPath表达式提取数据 df_sample_CustomersOrders = df_Customers_Orders.selectExpr( "xpath(Data,'/Root/Customers/Customer/@CustomerID') as CustomerID", "xpath(Data,'/Root/Customers/Customer/Name/text()') as ContactName", # 使用/text()提取元素文本 "xpath(Data,'/Root/Customers/Customer/PhoneNo/text()') as PhoneNo" # 使用/text()提取元素文本 ) print("提取结果DataFrame:") df_sample_CustomersOrders.show(truncate=False) # 将结果写入CSV文件 (可选) # df_sample_CustomersOrders.write.format("csv").option("header", "true").mode("overwrite").save("path.csv") # 停止SparkSession spark.stop()运行上述代码，df_sample_CustomersOrders的输出将是：+----------+--------------------+--------------------+ |CustomerID| ContactName| PhoneNo| +----------+--------------------+--------------------+ | [1, 2, 3]|[John Doe, Jane S...|[123-456-7890, 98...| +----------+--------------------+--------------------+可以看到，ContactName和PhoneNo列现在正确地包含了从XML中提取的文本值，而不是null数组。
因此，在python 2.6环境下安装pip，必须退回到与该python版本兼容的特定旧版setuptools和pip。
json.Unmarshal会智能地处理动态键，将其作为map的键，并将其值解析到对应的Person结构体实例中。
在XSD中为每个属性指定use属性（如required、optional、prohibited），控制其出现条件。
方法一：转换为元组列表进行修改 Pandas的MultiIndex本质上是一个由元组构成的序列，每个元组代表一个完整的列标签（跨所有级别）。
Python通过单下划线约定和双下划线名称改写实现属性私有化，推荐结合@property装饰器控制访问，确保封装性和数据验证。
2. 空Map 一个空map是通过make函数初始化但尚未添加任何元素的map。
统一的 "无效凭据" 错误消息可以提高安全性。
例如，限制10MB以内文件可这样写： 调用r.ParseMultipartForm(10 设定最大内存缓冲 使用file, handler, err := r.FormFile("upload")获取上传文件 通过io.Copy将文件流写入本地磁盘或对象存储 保存前校验文件类型、扩展名，避免执行恶意脚本 建议生成唯一文件名（如UUID或时间戳）防止覆盖，并记录原始文件名以供后续使用。
例如：用户A和用户B同时加载某条订单信息，A将价格改为100并保存，B随后将数量改为5并保存，结果B的保存可能让价格变回旧值，造成A的修改丢失。
策略二：级联删除关联记录 (cascadeOnDelete) cascadeOnDelete() 策略的含义是：当父表中的记录被删除时，所有引用该父记录的子表记录也将被自动删除。
以下是关键安全建议： 加密密钥不应硬编码在代码中，应通过环境变量或配置文件外部管理 定期轮换密钥（尤其是长期运行的系统） 数据库字段设计时，预留足够长度存储加密后的数据（通常比原文长很多） 对加密字段建立索引需谨慎，避免引入侧信道攻击风险 四、不推荐使用的旧方法 以下加密方式因安全性不足或已过时，应避免使用： md5() 和 sha1()：易受彩虹表攻击，不适合密码存储 base64_encode()：只是编码，不是加密，可轻易还原 mcrypt扩展：已废弃，PHP 7.2+不再支持 基本上就这些。
坐标系统以左上角为原点 (0,0)，向右为x正方向，向下为y正方向。
Go语言通过接口与组合实现模板方法模式，定义Workflow接口声明Step1、Step2、Step3等可变行为，由具体类型如RegisterFlow和OrderFlow实现各自步骤；Template结构体封装通用流程逻辑，其Execute方法作为模板方法固定执行顺序；通过注入不同Workflow实现复用流程骨架；支持钩子方法如shouldLog扩展可选行为，提升灵活性。
4. 使用第三方库或宏简化映射 可结合宏或模板封装重复代码，提升可读性。
说实话，刚开始接触文件上传时，我总是对那些HTTP请求头和数据格式感到头疼，尤其是multipart/form-data。
也可用 at()、find() 等方法安全访问，避免意外插入默认值。
因此，你可以直接使用 T 来声明类型为 whatever.T 的变量。
这是 Bot API 的一个设计限制。
创建一个Request对象，指定方法、路径和可选的请求体 使用NewRecorder接收处理结果 直接调用注册的Handler函数，传入Recorder和Request 检查返回的状态码、响应头和响应体是否符合预期 这种方式绕过网络层，执行速度快，适合覆盖各种输入边界情况。

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