Ply 是一个纯 python 的词法分析和语法分析库，包括两个模块：lex 和 yacc
因为最近在研究不同数据库的sql的转换，自己也手写了勉强能用的词法解析器和语法解析器。虽然到后来发现了sqlparse和PLY这两个awesome的库， 可以让我节省大量的时间，但是因为自己写了，才明
随着 Python 3.9.0b1 的发布，即开发周期中计划的四个 beta 版本的首个，Python 3.9 的功能已经是完善了。在 10 月发布最终版本之前，还会有许多测试和稳定性方面的工作要做。
3个月前，我写了一篇文章，详细讲述了用解析库编写计算器的过程。然而，读者们普遍反应，他们对于见到一个从头开始写并且除了电池以外别无他物的计算器更感兴趣。我想，为什么不呢？ 写一个计算机很简单，如果你使用针对算术表达式的hacks的话。但是hacks的产生的后果也几乎总是一样的：解决方案不够优雅，不可扩展，并且很难直观的理解。我喜欢挑战，并且打算发一个有益的帖子，所以我决定用通用递归下降解析器来写它。本着与上次相同的精神，我打算用尽可能少的行数来干这件事，所以它充满了hacks和tricks。但它们是表面的，
声明 | 本翻译是出于交流学习的目的，基于 CC BY-NC-SA 4.0 授权协议。为便于阅读，内容略有改动。
花下猫语：Guido van Rossum 是 Python 的创造者，虽然他现在放弃了“终身仁慈独裁者”的职位，但却成为了指导委员会的五位成员之一，其一举一动依然备受瞩目。近日，他开通了 Medium 账号，并发表了第一篇文章，透露出要替换 Python 的核心部件（解析器）的想法。这篇文章分析了当前的 pgen 解析器的诸多缺陷，并介绍了 PEG 解析器的优点，令人振奋。这项改造工作仍在进行中，Guido 说他还会写更多相关的文章，我们就拭目以待吧。
导语：Guido van Rossum 是 Python 的创造者，虽然他现在放弃了“终身仁慈独裁者”的职位，但却成为了指导委员会的五位成员之一，其一举一动依然备受瞩目。近日，他开通了 Medium 账号，并发表了第一篇文章，透露出要替换 Python 的核心部件（解析器）的想法。这篇文章分析了当前的 pgen 解析器的诸多缺陷，并介绍了 PEG 解析器的优点，令人振奋。这项改造工作仍在进行中，Guido 说他还会写更多相关的文章。
花下猫语：Guido 的解析器系列更新了 7 篇，他的生产力真旺盛啊。这对于新的解析器来说是件好事，但对于我来说却是个不小的挑战：需要一定的时间和精力，而我对解析器的知识极为欠缺，也造成了翻译过程的不顺畅。
你从初次实验中学到了什么呢？为了提高可扩展性，需提高程序的模块化程度（将功能放在独立的组件中）。要提高模块化程度，方法之一是采用面向对象设计。你需要找出一些抽象，让程序在变得复杂时也易于管理。下面先来列举一些潜在的组件。
花下猫语：近日，Python 之父在 Medium 上开通了博客，并发布了一篇关于 PEG 解析器的文章（参见我翻的 全文译文）。据我所知，他有自己的博客，为什么还会跑去 Medium 上写文呢？好奇之下，我就打开了他的老博客。
简介 在这篇文章中，我将向大家演示怎样向一个通用计算器一样解析并计算一个四则运算表达式。当我们结束的时候，我们将得到一个可以处理诸如 1+2*-(-3+2)/5.6+3样式的表达式的计算器了。当然，你也可以将它拓展的更为强大。 我本意是想提供一个简单有趣的课程来讲解 语法分析 和 正规语法（编译原理内容）。同时，介绍一下PlyPlus，这是一个我断断续续改进了好几年的语法解析 接口。作为这个课程的附加产物，我们最后会得到完全可替代eval（）的一个安全的四则运算器。 如果你想在自家的电脑上试试本文中给的例子
想象一下，你将获得一个巨大的数字列表，你必须将其输入到电子表格中。一开始，这个巨大的列表只是一个空格分隔的原始数据流。你的大脑会自动在空格处拆分数字流并创建数字。你的大脑像扫描器一样。然后，你将获取每个数字，并将其输入到具有含义的行和列中。你的大脑像一个解析器，通过获取扁平的数字（记号），并将它们变成一个更有意义的行和列的二维网格。你遵循的规则，什么数字进入什么行什么列，是你的“语法”，解析器的工作就是像你对于电子表格那样使用语法。
Beautiful Soup也有很多版本，不过Beautiful Soup3已经停止更新了，目前最新的都是Beautiful Soup4，而且也已经移植到bs4库中，我们安装bs4库后就可以直接使用。安装库使用pip安装，安装命令：
本文内容参考Github：https://github.com/lorien/awesome-web-scraping/blob/master/python.md
get_token()接受的入参是一个Token结构体指针，函数会分割出记号装入Token结构体并返回。下面是上面两个函数声明和Token结构体的定义：
你现在有了一个解析器，它应该生成一个语法产生式对象树。我会将其称为“解析树”，这意味着你可以从“解析树的顶部开始，然后“遍历”它，直到你访问每个节点来分析整个程序。当你了解BSTree和TSTree数据结构时，你已经做了这样的事情。你从顶部开始访问了每个节点，并且你访问的顺序（深度优先，广度优先，顺序遍历等）确定了节点的处理方式。你的解析树具有相同的功能，编写微型 Python 解释器的下一步是遍历树并分析它。
BeautifulSoup 是一个可以从 HTML 或 XML 文件中提取数据的 Python 库，它能够将 HTML 或 XML 转化为可定位的树形结构，并提供了导航、查找、修改功能，它会自动将输入文档转换为 Unicode 编码，输出文档转换为 UTF-8 编码。
各位好。我一直在专注于开发一个称为“Pinecone”的语言，已经持续6个月的时间。
XXE全称XML External Entity Injection，也就是XML外部实体注入攻击，是对非安全的外部实体数据进行处理时引发的安全问题。要想搞懂XXE，肯定要先了解XML语法规则和外部实体的定义及调用形式。
本文主要介绍Python3.9的一些新特性，如：更快速的进程释放，性能的提升，简便的新字符串函数，字典并集运算符以及更兼容稳定的内部API，详细如下：
thrift 使用ply做编译和解析器，ply是编译原理入门比较方便的源码，代码量少，且python文本就是代码，解析方便
awesome系列真是碉堡了~今天把Python的爬虫工具搬过来~ ——————译文分割线—————— 本列表包含Python网页抓取和数据处理相关的库。 网络相关 通用 urllib - 网络库(标准库) requests - 网络库 grab - 网络库(基于pycurl) pycurl - 网络库 (与libcurl绑定) urllib3 - 具有线程安全连接池、文件psot支持、高可用的Python HTTP库 httplib2 - 网络库 RoboBrowser - 一个无需独立浏览器即可访问
这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一个与网站自动交互Py
这个列表包含与网页抓取和数据处理的 Python 库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于 pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定 libcurl）。 urllib3 – Python HTTP 库，安全连接池、支持文件 post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具 Python 风格的 Python 库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup
源 / 伯乐头条 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup
范围 框架可以处理请求-响应周期、身份认证、数据库访问、模板生成等部分工作。Web 开发者使用框架是因为，大多数的 web 应用拥有大量相同的功能，而对每个项目都重新实现同样的功能意义不大。 比较大的的框架如 Rails 和 Django 实现了高层次的抽象，或者说“自备电池”（“batteries-included”，这是 Python 的口号之一，意即所有功能都自足。）。而实现所有的这些功能可能要花费数千小时，因此在这个项目上，我们重点完成其中的一小部分。在开始写代码前，我先列举一下所需的功能以及限制。
来源：伯乐在线 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一
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做一个知识的索引 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一个与网站自动交互Python库。 mechaniz
源 | 伯乐头条 | 小象 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalS
上一篇文章的正则，其实对很多人来说用起来是不方便的，加上需要记很多规则，所以用起来不是特别熟练，而这节我们提到的beautifulsoup就是一个非常强大的工具，爬虫利器。 beautifulSoup
Python的下一个版本带来了更快速的进程释放，性能的提升，简便的新字符串函数，字典并集运算符以及更兼容稳定的内部API。
本文将介绍深入解读利用Python语言解析XML文件的几种方式，并以笔者推荐使用的ElementTree模块为例，演示具体使用方法和场景。文中所使用的Python版本为2.7。 在XML解析方面，Py
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 页面解析：Beautiful Soup库的使用 ---- Python 页面解析：Beautiful Soup库的使用 1.Beautiful Soup库简介 2.Beautiful Soup库方法介绍 2.1 find_all() 2.2 find() 2.3 select() 3.代码实例 --
Python标准库中有很多非常恶心的模块，但Python的re模块不是其中之一。虽然它已经很老了而且多年未更新，它仍是我认为的众多动态语言中最好的（正则表达式模块）。
BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，本文为大家介绍下Python爬虫库BeautifulSoup的介绍与简单使用实例其中包括了，BeautifulSoup解析HTML，BeautifulSoup获取内容，BeautifulSoup节点操作，BeautifulSoup获取CSS属性等实例
官方推荐使用lxml作为解析器,因为效率更高. 在Python2.7.3之前的版本和Python3中3.2.2之前的版本,必须安装lxml或html5lib, 因为那些Python版本的标准库中内置的HTML解析方法不够稳定
解析库的使用--Beautiful Soup: BeautifulSoup是Python的一个HTML或XML解析库，最主要的功能就是从网页爬取我们需要的数据。 BeautifulSoup将html解
我们在前面提到了 GFW 对 DNS 劫持和污染的根源是在向境外 DNS 发起解析请求时，抢先返回虚假的 IP 信息给解析器。根据观察分析，GFW 伪造的虚假信息格式是非常固定的，甚至可以说是非常便于识别和拦截的。我们只要利用 iptables 的过滤规则，就可以很轻松的丢弃这些污染信息。
Beautiful Soup 4（简称 BS4，后面的 4 表示最新版本）是一个 Python 第三方库，具有解析 HTML 页面的功能，爬虫程序可以使用 BS4 分析页面无素、精准查找出所需要的页面数据。有 BS4 的爬虫程序爬行过程惬意且轻快。
引言： 我相信学习Python过的朋友，一定会喜欢上这门语言，简单，库多，易上手，学习成本低，但是如果是学习之后，不经常使用，或者工作中暂时用不到，那么不久之后又会忘记，久而久之，就浪费了很多的时间再自己的“曾经”会的东西上。所以最好的方法就是实战，通过真是的小型项目，去巩固，理解，深入Python，同样的久而久之就不会忘记。 所以这里小编带大家编写10个小型项目，去真正的实操Python，这10个小型项目是来自《Python权威指南》中后面10个章节的项目，有兴趣的朋友可以自行阅读。希望这篇文章能成为给大家在Python的学习道路上的奠基石。 建议大家是一边看代码，一边学习，文章中会对代码进行解释： 这里是项目的gitlab地址（全代码）：
argparse 是 Python 内置的一个用于命令项选项与参数解析的模块。它的作用是帮助我们处理命令行输入，轻松编写用户友好的命令行接口。
本文实例讲述了python爬虫学习笔记之Beautifulsoup模块用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
要想学好爬虫，必须把基础打扎实，之前发布了两篇文章，分别是使用XPATH和requests爬取网页，今天的文章是学习Beautiful Soup并通过一个例子来实现如何使用Beautiful Soup爬取网页。
在上一篇（《Python正则表达式（一）》）中，已经介绍了正则表达式的基本含义，并且对re模块中的元字符[ ]进行了说明，本文接续上文，介绍有关元字符。
在爬虫的路上，学习scrapy是一个必不可少的环节。也许有好多朋友此时此刻也正在接触并学习scrapy，那么很好，我们一起学习。开始接触scrapy的朋友可能会有些疑惑，毕竟是一个框架，上来不知从何学起。从本篇起，博主将开启scrapy学习的系列，分享如何快速入门scrapy并熟练使用它。
花下猫语：Python 之父在 Medium 上开了博客，现在写了两篇文章，本文是第二篇的译文。前一篇的译文 在此 ，宣布了将要用 PEG 解析器来替换当前的 pgen 解析器。
一 介绍 Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间.你可能在寻找 Beautiful Soup3 的文档,Beautiful Soup 3 目前已经停止开发,官网推荐在现在的项目中使用Beautiful Soup 4, 移植到BS4 #安装 Beautiful Soup pip install beautifulsoup4 #安装
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