Scala XML (遅くなる可能性があり、メモリを大量に消費する可能性があります)
cmbaxter からの回答は技術的に正しいですが、「flatMap that shit」パターンで改善できます:-)
import io.Source
import xml.pull._
// Make it "def", because the Source is stateful and may be exhausted after it is read
def xmlsrc=Source.fromString("""<Response>
| <Result att1="1" att2="2" att3="3" att4="4" att5="5"/>
| <Result att1="1" att2="2" att3="3" att4="4" att5="5"/>
| <Result att1="1" att2="2" att3="3" att4="4" att5="5"/>
| <Result att1="1" att2="2" att3="3" att4="4" att5="5"/>
| </Response>""")
// Also as "def", because the result is an iterator that may be exhausted
def xmlEr=new XMLEventReader(xmlsrc)
// flatMap keeps the "outer shape" of the type it operates, so we are still dealing with an iterator
def attrs = xmlEr.flatMap{
| case e : EvElemStart => e.attrs.map(a => (a.key, a.value))
| case _ => Iterable.empty
| }
// Now lets look what is inside:
attrs.foreach(println _)
// Or just let's collect all values from "att5"
attrs.collect{ case (name, value) if name == "att5" =>value}.foreach(println _)
XML のスケーリング (高速で必要なメモリが少ない)
しかし、これは最速の方法ではありません。ベンチマークが示すように、Scala API は他のソリューションと比較して非常に遅く、メモリを大量に消費します。しかし幸いなことに、より高速でメモリ消費の少ない解決策があります。
import scales.utils._
import ScalesUtils._
import scales.xml._
import ScalesXml._
import java.io.StringReader
def xmlsrc=new StringReader("""<Response>
| <Result att1="1" att2="2" att3="3" att4="4" att5="5"/>
| <Result att1="1" att2="2" att3="3" att4="4" att5="5"/>
| <Result att1="1" att2="2" att3="3" att4="4" att5="5"/>
| <Result att1="1" att2="2" att3="3" att4="4" att5="5"/>
| </Response>""")
def pull=pullXml(xmlsrc)
def attributes = pull flatMap {
| case Left(elem : Elem) => elem.attributes
| case _ => Nil
| } map (attr => (attr.name, attr.value))
attributes.foreach(println _)
作業が終わったら、イテレータを閉じることを忘れないでください。ここでは必要ありませんStringReader
。
アンチ XML
また、Anti XMLライブラリもあり、ベンチマークで非常によく見え、非常に優れた API を備えているようです。残念ながら、Scala 2.10 では実行できなかったため、実行例を提供できません。
結論
上記の例を使用すると、小さなテスト アプリケーションを作成できるはずです。これらを使用して、独自のベンチマークを実行できます。上記のベンチマークを見ると、Scales XML が問題を解決する可能性があると思います。しかし、実際の測定がなければ、これは単なる推測に過ぎません。
自分自身をベンチマークし、おそらく結果を投稿できます。