This is the Linux app named quick-xml whose latest release can be downloaded as v0.38.3-FixEOLnormalizationinsomecasessourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием Quick-XML с помощью OnWorks бесплатно.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ:
быстрый XML
ОПИСАНИЕ:
Высокопроизводительное средство чтения/записи XML по запросу. Программа чтения почти не требует копирования (по возможности используйте Cow). Легко распределяет память (API обеспечивает возможность повторного использования буферов). Поддерживает различные кодировки (с функцией кодирования), разрешение пространств имен и специальные символы. Синтаксис основан на xml-rs. При использовании функции сериализации можно использовать Quick-XML с признаками Serialize/Deserialize Serde. Сопоставление между типами XML и Rust и, в частности, синтаксис, позволяющий указать различие между элементами и атрибутами, подробно описано в документации по десериализации.
Особенности
- Синтаксис основан на xml-rs.
- Он остается примерно в 10 раз быстрее, чем serde-xml-rs.
- Поддерживает XML-файлы, отличные от utf8.
- Бенчмаркинг сложен, и результаты зависят от вашего входного файла и вашего компьютера.
- Нулевое копирование (по возможности используйте Cow)
- Простое распределение памяти
Язык программирования
Ржавчина
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/quick-xml.mirror/. Он размещен в OnWorks, чтобы его можно было проще запускать в Интернете из одной из наших бесплатных операционных систем.