parsing

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    내가 문자열 [BreakPage]에 의해 2 광석 이상의 부분에서 (C# 또는 VB.Net 포함) RTF 파일을 분할 할 을 분할하는 방법에 대해 설명합니다. {\ rtf1 \ ANSI \ ansicpg1251 \ UC1 \ deff0 \ stshfdbch0 \ stshfloch0 \ stshfhich0 \ stshfbi0 \ deflang1049 \ de

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    요소 (이 경우 div)가 페이지에 존재하면 Nokogiri (Ruby gem)로 HTML 페이지를 구문 분석하는 동안 어떻게 확인할 수 있습니까? 내 테스트 페이지에는 존재하지 않으므로 pp는 예상되는 Nokogiri 출력을 산출합니다. 그러나 if 문은 작동하지 않습니다. == true는 잘못된 방법입니다. 개선을위한 제안? true와 비교 건배, 크리

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    추가 수정을 위해 Python을 사용하여 Visual Studio .csproj 파일을 구문 분석하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? <Reference/> 노드에 <HintPath>path/to/SomeAassembly.dll</HintPath> : ... <ItemGroup> <Reference Include="SomeAssembly, Ve

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    저는 서버에서 JSON 문자열을 가져 와서 구문 분석하고 데이터를 사용하여 간단한 Haskell 프로그램을 작성하고 있습니다. 세부 사항은 실제로는 관련이 없습니다. 문제는 반환 된 JSON을 구문 분석하는 것입니다. 서버에서 JSON 문자열을 IO String 유형으로 가져오고이를 JSON 객체로 구문 분석하는 방법을 생각할 수 없습니다. 은 어떤 도움이

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    여기 상황이 있습니다. 나는 그 웹 사이트 (사이트에 게시 된 모든 기사를 가리키는 URL 목록)에서 제공하는 로봇 페이지를 사용하여 기사의 데이터를 가져 오기 위해 웹 사이트를 폐기하고 있습니다. 지금까지 데이터베이스의 병합을 수행하여 URL을 내 테이블에 '업'레이트했습니다. 1400 개가 넘는 기사를 파싱해야하기 때문에 각각의 파기 작업은 훌륭하게 진

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    내 iPhone 응용 프로그램에 CHCSVParser을 구현하고 있습니다. (덕분에 Dave!) 그러나 사용 방법에 대해서는 정말 혼란 스럽습니다. 나는 read-me를 읽었으며 SO에 대한 몇 가지 질문을 검색했지만 여전히 100 % 확실하지 않습니다. 어쩌면 5000 행의 데이터와 3-4 열을 가진 .CSV 파일이 있습니다. 이 데이터를 반환하려면 해당

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    (파이썬 3.2) XML을 구문 분석하기 위해 etree을 사용하고 있습니다. 이렇게하려면 iterdescendants()으로 반복적으로 문서를 반복합니다. 그래서, 다음과 같은 것 : 나중의 재귀에서 처리되지 않도록하려는 자식을 포함하는 부모 태그를 처리하는 경우가 있습니다. 아이들을 파멸시키는 것이 괜찮습니까? 내 초기 테스트에서 는, 나는 시도했다 :

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    나는 탭 막대 응용 프로그램을 사용하고 있으며 4 가지 테이블보기가 있습니다. 네 개의 탭 표시 줄 항목이 있으며 각각 다른 테이블보기가 있습니다. 배열을 채우려면 .xml 파일을 사용해야합니다. 그러나 문제는 다음과 같습니다. 한 번에 하나의 파일 XML 만 구문 분석 할 수 있습니다. 두 개 이상의 .xml 파일을 동시에 NSXMLParser 개까지 구

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    어제 동료가 나에게 다음과 같은 포스트그레스 쿼리를 보였다. 내가 최근에 또 다른 언어에 대한 파서를 코딩 때문에 SELECT* FROM mytable; , 나는 더 깊이 이해하려고 노력하는 이유 쿼리 "컴파일"을 SELECT * FROM mytable;과 같은 결과를 반환하고 우리는이 일 것을 모두 놀랐다. 아마도이 때문에 어휘 분석하는 동안 유효한

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    마이크로 컨트롤러에서 데이터를 읽는 직렬 포트에서 읽는 자체 터미널 프로그램을 작성했습니다. 0C82949> 0D23949> 0A75249> 등 는이 ASCII은 ... 다음과 같이 데이터가 표시됩니다. 몇 가지주의해야 할 점은 모든 요소가> _0xx로 시작한다는 것입니다. 여기서 xx는> 0C8 또는> 0D2 등의 일부 문자입니다.이 경우 데이터의 나머지