规则解析分为四块：对象类规则解析、文本类规则解析、执行计划类规则解析、统计信息类规则解析。每个模块都可以使用手动或自动的方式进行。
官方wiki：https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/Log+Parser+Plugin
我的七月小说网肯定不止爬单个站点的，每新增一个站点或者网页dom发生变化就得修改代码，多累哦。 所以我决定弄个数据解析器。
面向对象分析（OOA）是面向对象开发方法中的一项重要技术，主要关注系统的概念模型和需求。它包括三大主要部分：构造块、规则和公共机制。
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，
之前有分享过一篇笔记：Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 📷 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则，这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 branch rule【规则】 batch【表示一组同类的规则】 strategy【迭代策略】 注释 OptimizeUpdateFields Substitution fixedPoint 此
自训练已被证明是一种有效的针对跨域任务的方法。传统的自训练方法依赖于有限且低质量的源语料库。为克服这一限制，本文提出用大型语言模型(LLM)增强自训练，以迭代地生成特定领域的语料库。并针对句法成分解析，引入了指导LLM生成源语料库的语法规则，建立了选择伪实例的标准。
Tech 导读 现代的企业级或互联网系统往往需要进行流量规划，达成透明多级分流。流量从客户端发出到服务端处理这个过程里，流经的与功能无关的技术部件有（达成“透明分流”这个目标所采用的工具与手段）：客户端缓存、域名服务器、传输链路、内容分发网络、负载均衡器、服务端缓存。透明分流带来的价值：高可用架构、高并发。本文主要介绍流量规划中的网络请求过程及： 第一部分：对一次网络请求的过程作简要介绍，然后介绍目前了解到的前端网络组件搭配方式、后端网络组件搭配方式 第二部分：介绍LB负载系统 、vip与rip 的映射关系 第三部分：介绍内网域名解析及公网域名解析
在开发前端BFF框架的时候，需要将团队后台使用的JCE协议（类似ProtoBuff协议）转换成nodejs对应的语法，这里参考@tencent/jce2node-cli的实现，使用PEG.js解析生成AST，下面就来介绍一下PEG.js是如何进行解析的？ 我们在对文本进行解析的时候，通常可以使用正则表达式从目标文本中提取所需信息。但是仅使用正则表达式来解析，会发现非常难以阅读，可维护性比较差，而PegJs 则是一种更加简便可维护的 parser 工具。 PEG.js是一个JavaScript的词法解析器，
Github地址：https://github.com/lixi5338619/lxparse
这篇文章是以色列开发人员塔利·加希尔的研究成果。她在查阅了所有公开发布的关于浏览器内部机制的数据，并花了很多时间来研读网络浏览器的源代码。她写道：
之前在对php-fpm 进行nginx代理时, 为了对后台限定 IP 访问, 添加了如下配置:
webpack解析css文件流程，首先通过css-loader 加载 .css ⽂件，并且转换成 commonjs 对象，然后通过style-loader 将样式通过<style>标签插入到head中。
浏览器是指可以显示网页服务器或者文件系统的HTML文件（标准通用标记语言的一个应用）内容，并让用户与这些文件交互的一种软件。
当下，直播带货已经成为一种重要的消费场景。它重构了传统商场乃至电商的人货场关系，打造了一种即时的、沉浸式的消费体验。有赞做为一个商家 SaaS 服务公司，为商家提供了商品管理，售卖的全流程服务，其中就对接了许多直播带货的渠道，例如快手、陌陌、微博、虎牙等等。有赞的商家可以在上述的渠道直播卖货。但是不同于 SaaS 服务，直播带货属于平台级的业务，平台有义务对平台商家的商品进行审核，剔除部分因为资质或者商品类目不满足平台要求等等原因而不允许售卖的商品。然而，不同的直播卖货渠道审核规则多样化。为满足这个规则多样化且多变的商品审核场景，通用规则平台应运而生。
在上一篇文章中我为大家介绍了Simpe项目的一些背景知识以及如何使用有限状态机来实现词法解析，在本篇文章中我将会为大家介绍语法分析的相关内容，并且通过设计一门内部DSL语言来实现Simple语言的语法解析。
Tech 导读 本文将深入探讨如何在百万级别的高并发场景下实现高效的数据检索和处理。重点关注倒排索引的实现机制，这是一种使搜索更加迅速的数据结构，以及位图计算，一种优化存储和提高检索效率的技术。通过实际案例分析可以了解这些技术如何帮助处理大规模数据集，保证响应速度，并在高负载环境下维持系统的稳定性。
解释器模式（Interpreter Pattern）是一种行为型设计模式，它定义了一种语言的文法规则，并使用该规则来解释和执行特定的语言表达式。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
在前端工程师的日常工作中，使用 CSS 元素选择器是稀松平常的事；无论你是编写一般的 CSS 还是需要经过编译的 SASS，SCSS，LESS等，最终都被编译成一行一行的 CSS 样式属性，最终交给浏览器解析并套用。但是你想过没有这是如何实现的呢？
解释器模式是一种行为设计模式，它用于解释特定语言或规则的表达式。在前端开发中，解释器模式可以用于处理复杂的逻辑或规则，并将其转化为可执行的代码。
其一，HTML Parser 生成的 DOM 树； 其二，CSS Parser 生成的 Style Rules ；
2019年7月30-31日，第五届互联网安全领袖峰会（CSS 2019）在北京开幕。作为前沿技术安全研究团队代表，Tencent Blade Team两位高级安全研究员受邀登台，探讨如何挖掘语法解析器规则漏洞。 许多基础软件中都包含有语法解析部分，一旦出现规则漏洞影响，范围极大，而这块领域的安全研究相对较为缺乏，此次Tencent Blade Team对如何挖掘语法解析器规则漏洞做了从理论到实战的详细分析，并提出了如何编写安全的规则建议。 Tencent Blade Team由腾讯安全平台部成立，专注
软件架构风格定义了软件系统的结构和交互方式，其中“虚拟机风格”是一种特殊的架构风格，它通过在软件和硬件之间提供一个抽象层来运行应用程序。这种风格主要优点是可以在不同的硬件和操作系统上无缝运行应用程序，但其缺点包括可能的性能损失和实现的复杂性。
ANTLR实际上有两件事：一种将您的语法转换为Java（或其他目标语言）的解析器/词法分析器的工具，以及生成的解析器/词法分析器所需的运行时。即使您使用ANTLR Intellij插件或ANTLRWorks来运行ANTLR工具，生成的代码仍将需要运行时库。
之前写了一篇《WAF防御能力评测及工具》，是站在安全运维人员选型WAF产品的角度来考虑的（优先从测试角度考虑是前职业病，毕竟当过3年游戏测试?!）。本篇文章从WAF产品研发的角度来YY如何实现一款可靠
Laravel 的路由配置有很多，可以设置域名，设置请求协议，设置请求方式，请求路径。那么，Laravel在获取到请求之后，去匹配路由都做了些什么呢? Laravel 默认路由的验证器有四个，UriV
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
Themis是宜信公司DBA团队开发的一款数据库审核产品，可帮助DBA、开发人员快速发现数据库质量问题，提升工作效率。其名称源自希腊神话中的正义与法律女神。项目取此名称，寓意此平台对数据库质量公平判断，明察秋毫。
Abstract Syntax Tree抽象语法树（通常被简写成AST）实际上只是一个解析树(parse tree)的一个精简版本。在编译器设计的语境中，"AST" 和 "语法树"(syntax tree)是可以互换的。
在前面系列章节中我们完成了词法解析。词法解析的基本任务就是判断给定字符串是否符合特定规则，如果符合那么就给这个字符串分配一个标签(token)。词法解析完成后接下来的工作就要分配给语法解析，后者的任务就是判断一系列标签的组合是否符合特定规范。
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。
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。
快来加入我的源码学习社群吧，在社群的长期陪伴下，解决你在学习路上遇到的点点滴滴的问题~~
# 在平时的爬虫中，如果遇到没有局部刷新，没有字体加密，右键检查也能看到清晰的数据，但是按照已经制定好的解析规则进行解析时，会返回空数据,这是为什么呢，这时可以在网页右键查看一下网页源代码，可以发现，在网页上的源代码中有些部分是正确的，有些标签是不正确的，改了名字或者加了数字，或者不是你在网页上检查看到的标签名，所以如果你按照网页上的解析规则去解析， 是解析不到的，这时就要按照网页源代码的解析规则去解析了,这就是典型的网页懒加载。 # 什么是网页懒加载？ ＃ 网页懒加载是前端为了提高网页访问速度，将页面内没
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。
大家好，今天给大家介绍一款轻量、快速、稳定可编排的组件式规则引擎框架LiteFlow。
路由（Routing）是Web应用程序中的一个重要概念，它指的是将请求（Request）映射到处理程序（Handler）的过程。简单来说，就是确定应用程序中特定请求所对应的处理程序。
数据权限是指对系统用户进行数据资源可见性的控制，通俗的解释就是：符合某条件的用户只能看到该条件下对应的数据资源。那么最简单的数据权限大概就是：用户只能看到自己的数据。而在正式的系统环境中，会有很多更为复杂的数据权限需求场景，如：
当一条 sql 语句被 SparkSqlParser 解析为一个 unresolved logicalPlan 后，接下来就会使用 Analyzer 进行 resolve。所谓的 resolve 也就是在未解析的 db、table、function、partition 等对应的 node 上应用一条条 Rule（规则）来替换为新的 node，应用 Rule 的过程中往往会访问 catalog 来获取相应的信息。
jison是一个 JavaScript 编写的解析器生成器，可以用来生成自定义的编程语言解析器。它的令人兴奋的点在于，它允许开发人员使用 JavaScript 语言来定义语法规则，然后将其转换为解析器，从而支持自定义的编程语言。
从MySQL 5.7.6开始，MySQL Server支持查询重写插件，可以在服务器执行之前检查并可能修改服务器接收的语句。
在每个公司的系统中，总有一些拥有复杂业务逻辑的系统，这些系统承载着核心业务逻辑，几乎每个需求都和这些核心业务有关，这些核心业务业务逻辑冗长，涉及内部逻辑运算，缓存操作，持久化操作，外部资源调取，内部其他系统RPC调用等等。时间一长，项目几经易手，维护的成本就会越来越高。各种硬代码判断，分支条件越来越多。代码的抽象，复用率也越来越低，各个模块之间的耦合度很高。一小段逻辑的变动，会影响到其他模块，需要进行完整回归测试来验证。如要灵活改变业务流程的顺序，则要进行代码大改动进行抽象，重新写方法。实时热变更业务流程，几乎很难实现。
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
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前面两篇分别说了报警执行器和报警规则的定义及用户扩展加载，接下来就是比较核心的一块了，如何将报警规则和报警执行器关联起来，即当发生报警时，应该call哪一个报警执行器 I. 背景知识点 0. 声明 在正式进入之前，有必要额外声明一下，因为目前的v1版本，没有开放报警规则的自定义，也就是说，目前只支持默认的报警规则，所以接下来的主要内容将集中在 系统默认的报警规则的解析 即基于报警频率阀值，自动选择报警执行器的规则解析 1. 报警规则 如果对于报警规则，依然不是很清晰的，可以阅读一下《报警系统QuickAla
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。
开发人员基本都知道，我们的数据存在数据库中（目前最多的是MySQL和Oracle，由于作者更擅长MySQL，所以这里默认数据库为MySQL），服务器通过sql语句将查询数据的请求传入到MySQL数据库。数据库拿到sql语句以后。都是进行了哪些操作呢？这里向大家介绍下我的个人的理解，欢迎大家评论区批评指正。
本文介绍了非网站类业务用户如何将业务接入 BGP 高防 IP 实例并验证转发配置。
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