[250214] Parser 정리

Parser(파서)란?

1. Parser(파서) 정의

파서(Parser)는 문자열 데이터(코드, 문서, JSON 등)를 해석하고 구조화하는 역할을 하는 프로그램 또는 라이브러리이다.
주어진 입력 데이터를 문법에 맞게 분석하여 의미 있는 구조(트리, 객체 등)로 변환하는 것이 핵심 역할이다.

2. 파서의 필요성

데이터 변환 – 입력된 데이터를 프로그래밍 언어가 이해할 수 있도록 변환
문법 검증 – 코드나 데이터가 문법적으로 올바른지 검사
구조화된 정보 제공 – 원시 데이터를 트리, 객체 등으로 변환하여 쉽게 활용할 수 있도록 함

3. 파서의 주요 유형

파서는 크게 구문 분석 대상과 분석 방식에 따라 분류할 수 있다.

1️⃣ 데이터 포맷 기반

유형	설명	예제
JSON 파서	JSON 데이터를 파이썬 객체로 변환	`json.loads()`
XML 파서	XML 데이터를 트리 구조로 변환	`xml.etree.ElementTree`
HTML 파서	HTML 문서를 구조화하여 처리	`BeautifulSoup`

2️⃣ 분석 방식 기반

유형	설명	예제
구문 분석(Syntactic Parsing)	문법을 검사하고 트리 구조 생성	컴파일러, SQL 파서
의미 분석(Semantic Parsing)	의미를 분석하여 실행 가능한 코드 변환	자연어 처리(NLP)
토큰 파싱(Token Parsing)	입력 데이터를 토큰화하여 구조화	`re`(정규식), Lex & Yacc

4. 파서 사용 예시

1️⃣ JSON 데이터 파싱

import json

data = '{"name": "Alice", "age": 25}'
parsed_data = json.loads(data)  # JSON 문자열 → Python 딕셔너리 변환

print(parsed_data["name"])  # "Alice"

2️⃣ HTML 파싱 (BeautifulSoup)

from bs4 import BeautifulSoup

html = "<html><body><h1>Hello, World!</h1></body></html>"
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

print(soup.h1.text)  # "Hello, World!"

3️⃣ 자연어 처리(NLP)에서의 파서

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("I love programming.")

for token in doc:
    print(token.text, token.dep_)  # 단어 및 문법 구조 출력

5. 파서의 활용 사례

프로그래밍 언어 컴파일러 – 소스 코드를 AST(Abstract Syntax Tree)로 변환
HTML 데이터 크롤링 – 웹페이지 데이터를 구조화하여 분석
자연어 처리(NLP) – 문장을 구문 분석하여 의미 분석
JSON/XML API 처리 – API 응답 데이터를 파싱하여 활용

Parser 정리:
✔️ 파서(Parser)는 입력 데이터를 구문 분석하고 구조화하는 도구이다~!
✔️ JSON, XML, HTML 등 다양한 형식의 데이터를 파싱할 수 있다~!
✔️ 컴파일러, 웹 크롤링, NLP 등 다양한 분야에서 활용된다~!
✔️ 파서를 활용하면 데이터 처리 및 변환을 효율적으로 할 수 있다~!

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Parser(파서)란?

1. Parser(파서) 정의

2. 파서의 필요성

3. 파서의 주요 유형

4. 파서 사용 예시

5. 파서의 활용 사례

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