C# で大きな XML ファイルを効率的に解析するにはどうすればよいですか?
C# コードで大きな XML ファイルを効率的に解析する方法
問題:
作業時大きな XML ファイル (最大 150MB) を使用する場合は、適切な解析手法を選択する必要があります。メモリ効率を最適化します。 XML DOM、XML シリアル化、XSD.EXE、または XmlReader を使用したカスタム アプローチのオプションを検討してください。
解決策:
大きな XML ファイルを効率的に解析するには、次のようにします。 XmlReader を使用することをお勧めします。 XmlReader には次の利点があります:
- 高速かつ前方のみ: XML データへの高速かつ前方のみのアクセスを提供し、ファイルを最初から最後まで何もせずに処理できます。後方ナビゲーション。
- メモリ効率: XmlReader は最小限のメモリ リソースを使用するため、大きな XML ファイルの処理に適しています。
- SAX のような機能: これは、Simple API for XML (SAX) リーダーに相当し、軽量の解析アプローチを提供します。
使用方法XmlReader:
using (XmlReader myReader = XmlReader.Create(@"c:\data\coords.xml")) { while (myReader.Read()) { // Process each node here // ... } }
XmlReader の利点:
- 拡張性: 最大 2GB の XML ファイルを処理できます。サイズ。
- パフォーマンス:、特に大きなファイルに対して効率的な処理を提供します。
- 柔軟性: カスタム処理とオブジェクト グラフの作成が可能です。
追加注:
- より小さい XML ファイルの場合は、XML DOM または XSD.EXE で生成されたバインディングの使用を検討できます。
- XLINQ は関数型プログラミングのオプションですが、使用できない場合もあります。
- 特定の用途に最適なソリューションを決定するには、さまざまなアプローチをプロファイリングすることをお勧めします。場合。
以上がC# で大きな XML ファイルを効率的に解析するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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C#とCの歴史と進化はユニークであり、将来の見通しも異なります。 1.Cは、1983年にBjarnestrostrupによって発明され、オブジェクト指向のプログラミングをC言語に導入しました。その進化プロセスには、C 11の自動キーワードとラムダ式の導入など、複数の標準化が含まれます。C20概念とコルーチンの導入、将来のパフォーマンスとシステムレベルのプログラミングに焦点を当てます。 2.C#は2000年にMicrosoftによってリリースされました。CとJavaの利点を組み合わせて、その進化はシンプルさと生産性に焦点を当てています。たとえば、C#2.0はジェネリックを導入し、C#5.0は非同期プログラミングを導入しました。これは、将来の開発者の生産性とクラウドコンピューティングに焦点を当てます。

C継続的な使用の理由には、その高性能、幅広いアプリケーション、および進化する特性が含まれます。 1)高効率パフォーマンス:Cは、メモリとハードウェアを直接操作することにより、システムプログラミングと高性能コンピューティングで優れたパフォーマンスを発揮します。 2)広く使用されている:ゲーム開発、組み込みシステムなどの分野での輝き。3)連続進化:1983年のリリース以来、Cは競争力を維持するために新しい機能を追加し続けています。

C#とCおよび開発者の経験の学習曲線には大きな違いがあります。 1)C#の学習曲線は比較的フラットであり、迅速な開発およびエンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。 2)Cの学習曲線は急勾配であり、高性能および低レベルの制御シナリオに適しています。

Cは、サードパーティライブラリ(TinyXML、PUGIXML、XERCES-Cなど)を介してXMLと相互作用します。 1)ライブラリを使用してXMLファイルを解析し、それらをC処理可能なデータ構造に変換します。 2)XMLを生成するときは、Cデータ構造をXML形式に変換します。 3)実際のアプリケーションでは、XMLが構成ファイルとデータ交換に使用されることがよくあり、開発効率を向上させます。

C学習者と開発者は、Stackoverflow、RedditのR/CPPコミュニティ、CourseraおよびEDXコース、Github、Professional Consulting Services、およびCPPCONのオープンソースプロジェクトからリソースとサポートを得ることができます。 1. StackOverFlowは、技術的な質問への回答を提供します。 2。RedditのR/CPPコミュニティが最新ニュースを共有しています。 3。CourseraとEDXは、正式なCコースを提供します。 4. LLVMなどのGitHubでのオープンソースプロジェクトやスキルの向上。 5。JetBrainやPerforceなどの専門的なコンサルティングサービスは、技術サポートを提供します。 6。CPPCONとその他の会議はキャリアを助けます

Cは、現代のプログラミングにおいて依然として重要な関連性を持っています。 1)高性能および直接的なハードウェア操作機能により、ゲーム開発、組み込みシステム、高性能コンピューティングの分野で最初の選択肢になります。 2)豊富なプログラミングパラダイムとスマートポインターやテンプレートプログラミングなどの最新の機能は、その柔軟性と効率を向上させます。学習曲線は急ですが、その強力な機能により、今日のプログラミングエコシステムでは依然として重要です。

Cの将来は、並列コンピューティング、セキュリティ、モジュール化、AI/機械学習に焦点を当てます。1)並列コンピューティングは、コルーチンなどの機能を介して強化されます。 2)セキュリティは、より厳格なタイプのチェックとメモリ管理メカニズムを通じて改善されます。 3)変調は、コード組織とコンパイルを簡素化します。 4)AIと機械学習は、数値コンピューティングやGPUプログラミングサポートなど、CにComply Coveに適応するように促します。

c isnotdying; it'sevolving.1)c relelevantdueToitsversitileSileSixivisityinperformance-criticalApplications.2)thelanguageSlikeModulesandCoroutoUtoimveUsablive.3)despiteChallen
