解析器生成工具

掌握PLSQL解析诀窍，内附操作说明。

使用pyStatParser进行Python统计分析，学习PCFG。

Lemon是一个C语言的LALR(1)解析器生成器，类似于bison和yacc。它的设计目标是减少编程错误，并提供比bison和yacc更快的解析引擎，具备可重入性和线程安全性。尽管bison后来也更新了以支持可重入和线程安全，但Lemon仍然因其高效和特定功能而受到青睐。 Lemon的工作原理是将特定语言的上下文无关文法（CFG）转化为C代码，生成解析器。它需要两个输入：语法规范和解析器模板文件。默认情况下，Lemon会生成三个输出文件：解析器的C代码实现、定义终端符号的头文件和解析器自动机状态的报告文件。例如，使用lemon gram.y命令，将基于名为\"gram.y\"的语法文件生成\"gram.c\"、\"gram.h\"和\"gram.out\"。 Lemon提供了多个命令行选项以调整其行为，如-b显示基本解析器状态信息，-c阻止动作表压缩以增强错误检测，-d指定输出文件的目录，-E只运行预处理步骤并打印修订后的语法文件等。用户可以通过lemon -?查看所有选项。 Lemon生成的解析器并非独立程序，而是包含一系列子函数，需要程序员编写额外的代码来构建完整的系统。创建解析器使用ParseAlloc()函数，销毁解析器则调用ParseFree()。程序员还需要定义其他函数，如输入读取、错误处理等，以实现完整的解析流程。 Lemon的安全特性使得其生成的解析器代码非常适合处理可能包含恶意输入的互联网应用程序，因为它能够处理有效的输入语法文件并提供有用的错误消息。然而，lemon.exe工具自身对恶意的语法文件可能会崩溃，但这不是设计问题，因为它不是用于处理恶意输入的。 Lemon是一个强大的工具，尤其适用于需要高效、安全的解析器的项目，其灵活性和定制性使得它成为开发C语言解析器的理想选择。通过理解和利用Lemon提供的各种选项和接口，开发者可以创建出满足特定需求的高性能解析器。

《同花顺日线数据文件解析器：深入分析与实用指南》同花顺日线数据文件解析器是一款专为金融投资爱好者和专业人士设计的工具，能够高效读取和分析同花顺提供的历史股票日线数据。在金融市场中，历史数据是进行技术分析和策略建模的关键基础。该解析器的出现极大地提升了数据获取和处理的便捷性。同花顺是中国领先的互联网金融信息服务提供商，其历史数据涵盖股票、期货、基金等多个品种，提供多种时间周期的日线、分钟线等数据。这些数据包含开盘价、收盘价、最高价、最低价及成交量等关键指标，为投资者提供重要的技术分析和决策依据。

SQL存储过程与视图解析器，可用于解密已经验证的存储过程和视图。

Matlab开发新的词性标记解析器。接受一个句子作为输入，并返回每个单词的POS标记。

是的matlab代码亚马逊解析器显示完整的亚马逊订单历史记录。关于JavaScript以表格形式显示所有在amazon.de上的订单。最初的想法和线索：来自这里的说明：如何登录到Amazon.de打开浏览器的开发者工具（例如或）将脚本的完整内容复制到Javascript控制台中按Enter键或只是使用它。提示在浏览器中，必须允许amazon.de弹出窗口（或一般而言）。在Firefox下，在高级设置（ about：config ）中，必须将dom.popup_maximum设置设置为足够高的值（例如100）。危险！这不适用于性能较弱的计算机。根据订单历史记录的大小，将打开数十个选项卡/窗口，并对其内容进行爬网。如果订单历史记录非常广泛，浏览器也可能崩溃。该脚本无法在IE下运行。Chrome37在执行过程中崩溃。它仍然可以与Chrome 35一起使用。

提供了一种完美的解决方案，解决了CodeSmith无法获取MySQL表及列描述说明注释的问题。通过使用SchemaExplorer.MySQLSchemaProvider.dll 7.1，用户可以轻松访问并管理MySQL数据库的详细列注释信息，从而提高代码生成和数据管理的效率。这一解决方案不仅简化了开发过程中对数据库结构的理解，还有助于确保代码文档的完整性和准确性。

matlab-json是用于MATLAB的快速高效的JSON解析器。示例： a = struct(); a.name = 'Hello, World!'; a.data = magic(3);tojson(a);ans = { \"name\": \"Hello, World!\", \"data\": [ [ 8, 3, 4 ], [ 1, 5, 9 ], [ 6, 7, 2 ] ] }fromjson('{\"name\": \"Hello, World\", \"data\": 123}')ans = name: 'Hello, World' data: 123要求（最低0.11）：为了使浮点值的精度达到最高，请考虑使用Git版本或在libjson中打补丁“json_object.c”，方法是将函数“json_object_double_to_json_string”的格式字符串从更改为。安装在MATLAB中运行“make”以构建MEX函数。Mac安装将libjson（aka.JSON-c）安装到/usr/local。

EMD的Matlab代码分享：寺庙是一个令人惊讶的、灵活的、零开销的编译时嵌入式模板引擎，用D编写。Temple允许在文件中嵌入和执行D代码，编译时将文本转换为代码，因此实现了非常快速的渲染。Temple支持传递任意数量和类型的变量给模板，支持相互嵌套和生成模板，捕获模板代码块，并提供细粒度的生成文本过滤选项，例如用于转义生成的安全字符串。适用于DMD >= 2.066和GDC >= 4.9.2及更高版本。