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XSLT:分组两次,第一次在同一个标签中,然后是两个不同的标签

XSLT(Extensible Stylesheet Language Transformations)是一种用于XML文档转换和处理的编程语言。它是一种基于XML的标记语言,用于将一个XML文档转换为另一个XML文档、HTML文档或其他格式的文档。

在XSLT中,分组两次是指对XML文档中的元素进行两次分组操作。第一次分组通常在同一个标签中进行,可以使用xsl:for-each-group元素和group-by属性来实现。这样可以根据指定的条件将相同的元素分组在一起。

例如,假设我们有一个XML文档包含一些书籍信息,我们想要按照书籍的类型进行分组。可以使用以下XSLT代码实现第一次分组:

代码语言:txt
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<xsl:stylesheet version="1.0" xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform">
  <xsl:template match="/">
    <xsl:for-each-group select="books/book" group-by="type">
      <xsl:element name="group">
        <xsl:attribute name="type">
          <xsl:value-of select="current-grouping-key()"/>
        </xsl:attribute>
        <xsl:for-each select="current-group()">
          <!-- 在这里处理每个分组中的元素 -->
        </xsl:for-each>
      </xsl:element>
    </xsl:for-each-group>
  </xsl:template>
</xsl:stylesheet>

在上述代码中,我们使用xsl:for-each-group选择要分组的元素,并使用group-by属性指定按照type属性进行分组。然后,我们创建一个名为"group"的元素,并将当前分组的type属性值作为其属性。在这个元素内部,我们可以进一步处理每个分组中的元素。

第二次分组是指在不同的标签中对元素进行分组。可以使用嵌套的xsl:for-each-group元素来实现。以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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<xsl:stylesheet version="1.0" xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform">
  <xsl:template match="/">
    <xsl:for-each-group select="books/book" group-by="type">
      <xsl:element name="group">
        <xsl:attribute name="type">
          <xsl:value-of select="current-grouping-key()"/>
        </xsl:attribute>
        <xsl:for-each-group select="current-group()" group-by="author">
          <xsl:element name="subgroup">
            <xsl:attribute name="author">
              <xsl:value-of select="current-grouping-key()"/>
            </xsl:attribute>
            <xsl:for-each select="current-group()">
              <!-- 在这里处理每个分组中的元素 -->
            </xsl:for-each>
          </xsl:element>
        </xsl:for-each-group>
      </xsl:element>
    </xsl:for-each-group>
  </xsl:template>
</xsl:stylesheet>

在上述代码中,我们在第一次分组的基础上再次使用xsl:for-each-group来对每个分组进行进一步的分组。这次我们按照作者(author)进行分组,并创建一个名为"subgroup"的元素来表示每个作者的分组。

XSLT的分组功能可以在许多场景中使用,例如对XML数据进行聚合、分类、统计等操作。它在数据转换、报表生成、数据分析等领域有广泛的应用。

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