parse

ANTLR (ANother Tool for Language Recognition) は、構造化されたテキストまたはバイナリファイルを読み取り、処理、実行、または翻訳するための強力なパーサージェネレータです。

Rustのパーサーコンビネータフレームワーク

ネストをサポートするクエリ文字列のパーサーおよびシリアライザ

URLクエリ文字列の解析と文字列化。

Larkは、人間工学、パフォーマンス、モジュール性に重点を置いて構築されたPython用のパーシングツールキットです。

正しく作られたMarkdownパーサー。Commonmarkサポート、拡張機能、構文プラグイン、高速性など、すべてを一つに。Gulpおよびmetalsmithプラグインが利用可能です。Facebook、Docusaurusなど、多くのプロジェクトで使用されています！HTMLからMarkdownへの変換にはhttps://github.com/breakdance/breakdanceを使用してください。目次を生成するにはhttps://github.com/jonschlinkert/markdown-tocを使用してください。

SwiftSoup: Pure Swift HTMLパーサー。DOM、CSS、jqueryのベスト機能を搭載（Linux、iOS、Mac、tvOS、watchOSをサポート）

metalsmith, Gatsby, Netlify, Assemble, mapbox-gl, phenomic, vuejs vitepress, TinaCMS, Shopify Polaris, Ant Design, Astro, hashicorp, garden, slidev, saber, sourcegraphなど、多数で使用される、よりスマートなYAMLフロントマターパーサー。使いやすく、実戦でテスト済み。デフォルトではYAMLを解析しますが、JSON Front Matter、Coffee Front Matter、TOML Front Matterも解析でき、カスタムパーサーのサポートも備えています。

単位の扱いを少しだけ快適にするライブラリ。

Html Agility Pack (HAP) は、DOMの読み書きと通常のXPATHまたはXSLTをサポートする、C#で記述されたオープンソースの無料HTMLパーサーです。「ウェブ上の」不整形なHTMLファイルをパースできる.NETコードライブラリです。

📝 HTML から React へのパーサー。

小型で安全、かつ CommonMark（オプションで GFM、MDX）に準拠した優れた Markdown パーサー

Node.JS、ブラウザ、コマンドライン向けの超高速で包括的な CSV パーサー

Parse Platform 用 Android SDK

Tika-Python は Apache Tika™ REST サービスの Python バインディングであり、Python コミュニティからネイティブに Tika を呼び出すことができます。

ASTと拡張機能を備えた、Rust製のCommonMark準拠Markdownパーサー

宣言的なバイナリの読み書き：ビット単位、対称、シリアライズ/デシリアライズ

Parse Platform 用 JavaScript SDK

UI からの自動コード生成プラグインであり、UI からの自動コード生成に向けたエンドツーエンドのソリューションを提供する

SystemVerilog コンパイラおよび言語サービス

C#向けの軽量で高速なパーシングライブラリ。

複雑な議論のためのシンプルな構文

UserAgent解析ツールの別実装版

HTML（サーバーおよびクライアントサイドレンダリング）の分析とデータ抽出機能を提供する、Kotlinベースのテスト/スクレイピング/パースライブラリ。直感的なDSLを提供することで、使いやすさと高い可読性を特に重視しています。テストライブラリとしての利用を目的としていますが、手軽にウェブサイトのスクレイピングを行うためにも使用できます。

C#およびF#向けのオープンソースのクロスプラットフォーム数式処理ライブラリ。本番環境と研究目的の両方で使用できます。

ファイルのコメントからTODOやFIXMEを解析して出力する

PostgreSQL でよくあるタスク（データの取得と変更、クエリの高速化、DB のメンテナンス）に向けた準備済み SQL クエリ集

:clipboard: PubMedオープンアクセスXMLサブセットおよびMEDLINE XMLデータセット用のPythonパーサー

Rust 製の HTTP 1.x プロトコル向けプッシュパーサー

📄 ⚙️ 医療および科学論文のための ETL プロセス