SchemaOrg项目中ExchangeRateSpecification类型的正确使用方式
2025-06-06 09:36:08作者:齐添朝
在金融数据标记领域,SchemaOrg项目中的ExchangeRateSpecification类型是一个非常重要的结构化数据工具,用于表示货币汇率信息。然而,许多开发者在使用过程中对其属性理解存在误区,特别是关于基础货币和目标货币的表示方式。
核心属性解析
ExchangeRateSpecification类型包含两个关键属性:
- currency属性:表示基础货币(base currency),即汇率计算中的"1单位"货币
- currentExchangeRate属性:这是一个嵌套的UnitPriceSpecification对象,其中:
- price表示汇率数值
- priceCurrency表示目标货币(target currency)
常见误区澄清
许多开发者误以为currency和priceCurrency都表示目标货币,这种理解是错误的。实际上,这两个属性分别代表汇率计算的两个方向:
- currency:表示"1单位"的基础货币
- priceCurrency:表示转换后的目标货币
- price:表示1单位基础货币可以兑换多少目标货币
正确使用示例
以下是一个标准的汇率标记示例,表示1欧元(EUR)兑换4.3215波兰兹罗提(PLN):
{
"@type": "ExchangeRateSpecification",
"currency":"EUR",
"currentExchangeRate":{
"@type": "UnitPriceSpecification",
"price": "4.3215",
"priceCurrency": "PLN"
}
}
多汇率表示方法
当需要表示多种货币对同一基础货币的汇率时,可以使用ItemList结构:
{
"@type": "ItemList",
"itemListElement": [
{
"@type": "ExchangeRateSpecification",
"currency":"EUR",
"currentExchangeRate":{
"@type": "UnitPriceSpecification",
"price": "4.3215",
"priceCurrency": "PLN"
}
},
{
"@type": "ExchangeRateSpecification",
"currency":"BRL",
"currentExchangeRate":{
"@type": "UnitPriceSpecification",
"price": "1.0490",
"priceCurrency": "PLN"
}
}
]
}
实际应用建议
- 明确货币方向:始终记住currency是基础货币,priceCurrency是目标货币
- 保持一致性:在同一组汇率数据中,建议保持priceCurrency一致,便于比较
- 数值精度:price属性应包含足够的有效数字,通常保留4位小数
- 货币代码:使用标准的3字母ISO货币代码,如USD、EUR、CNY等
通过正确理解和使用ExchangeRateSpecification类型,开发者可以更准确地标记金融汇率数据,提高数据的机器可读性和搜索引擎的理解度。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869