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파이썬 Parser: 작동 방법 및 예제 - 포괄적인 가이드

**파이썬 Parser(Parsing)**은 파이썬 프로그래밍 언어의 내장 모듈로, 코드를 Parsing하고 기계어로 변환하는 것을 가능하게 합니다. 이 기사에서는 파이썬 Parser의 작동 및 파이썬에서 데이터 파싱의 다양한 기술을 탐색합니다. 이 포괄적인 가이드는 예제, 모범 사례 및 파이썬 Parser 사용시 피해야 할 일반적인 실수를 포함합니다.

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파이썬 파서(Parser)란?

파이썬 파서(Parser)는 입력 데이터(일반적으로 소스 코드)를 구조화된 형식으로 변환하는 프로그램입니다. 파이썬에서의 parsing의 목적은 코드를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환하여 추가 처리 및 분석을 용이하게 하는 것입니다.

파이썬에서 파싱의 목적은 무엇인가요?

파싱(Parsing)은 다음과 같은 이유로 파이썬에서 필수적입니다. 그 중 주요 목적은 소스 코드를 추상 구문 트리(Abstract Syntax Tree, AST)로 변환하는 것입니다. AST는 코드의 구조를 나타내며, 파이썬 인터프리터 또는 컴파일러가 코드를 처리하는 데 용이합니다. 파싱은 또한 코드 구조를 분석하고 개발자가 소스 코드에서 특정 정보를 추출하고 조작할 수 있게 합니다.

파이썬에서 파싱의 다양한 방법은 무엇인가요?

파이썬에서 데이터를 파싱하는 방법은 여러 가지가 있으며, 각각 고유한 장점과 적용 분야가 있습니다. 가장 일반적인 방법으로는 다음과 같습니다.

  1. 파이썬에서 제공하는 Parse 모듈: Parse 모듈은 특정 형식에 따라 문자열을 구문 분석하는 데 필요한 메서드를 제공합니다. 구조화된 데이터(로그 파일이나 일관된 형식의 데이터 파일)와 작업할 때 특히 유용합니다.
  2. 파이썬 정규 표현식: 정규 표현식은 텍스트 처리에 강력한 도구이며, 일반적으로 문자열 파싱과 조작에 널리 사용됩니다.
  3. 구문 분석 생성기(parser generators)를 사용하여 파이썬에서 파서 생성: PLY 및 ANTLR과 같은 구문 분석 생성기는 사용자 정의 언어에 대한 문법 규칙을 정의하고 해당 규칙에 따라 파서를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다.
  4. 파이썬 파서 조합기(Parser Combinator): 파서 조합기는 단순한 파서를 조합하여 복잡한 파서를 구축하는 함수형 프로그래밍 기술입니다. Haskell 및 Scala와 같은 언어에서 사용되지만 파이썬에서도 사용할 수 있습니다.
  5. argparse: argparse 모듈은 명령 줄 옵션 및 인수를 파싱하는 데 필요한 내장 모듈입니다. Python 스크립트에서 쉽게 사용할 수 있도록 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

파이썬 파서 예제 코드

다음은 파이썬의 내장된 ast 모듈을 사용하여 간단한 파이썬 표현식을 파싱하는 예제입니다.

import ast
 
expression = "3 + 4 * (2 - 1)"
parsed_expression = ast.parse(expression, mode='eval')
print(ast.dump(parsed_expression))

출력 결과는 표현식에 대한 AST 표현입니다.

Expression(body=BinOp(left=Num(n=3), op=Add(), right=BinOp(left=Num(n=4), op=Mult(), right=BinOp(left=Num(n=2), op=Sub(), right=Num(n=1)))))

파이썬에서 argparse란 무엇인가요?

argparse는 명령 줄 옵션 및 인수를 파싱하는 내장 파이썬 모듈입니다. 스크립트에서 스크립트가 허용하는 옵션 및 인수를 정의하고 도움말 메시지를 제공하며, 오류 확인을 수행할 수 있습니다. 이 모듈은 파이썬 스크립트에 사용자 친화적인 명령 줄 인터페이스를 생성하는 작업을 간소화합니다.

파이썬에서 argparse를 사용하는 방법은 무엇인가요?

다음은 argparse를 사용하는 방법에 대한 예입니다.

import argparse
 
parser = argparse.ArgumentParser(description='A simple example of argparse')
``````python
import argparse
 
parser = argparse.ArgumentParser(description='Python parser usage.')
parser.add_argument('-n', '--name', type=str, help='당신의 이름')
parser.add_argument('-a', '--age', type=int, help='당신의 나이')
 
args = parser.parse_args()
 

Python에서 파서(parser)를 만드는 데 사용되는 다양한 도구들과 argparse에 대한 설명입니다.

Python에서 파서를 만드는 과정은 일반적으로 다음 단계를 포함합니다:

  1. 파싱 도구 또는 라이브러리 선택: 요구사항과 파싱 작업의 복잡도에 따라 적절한 파싱 도구나 라이브러리를 선택합니다.
  2. 문법 규칙 정의: 파싱하려는 언어나 데이터 형식에 대한 문법 규칙을 작성합니다. 이 단계에서는 분석기에 대해 토큰(lexeme)을 정의하는 작업, 문법 규칙(생성)을 정의하는 작업 및 분석기에서 작업할 실행 코드(의미적 규칙)를 정의하는 작업들이 포함될 수 있습니다.
  3. 파서 생성: 선택한 도구나 라이브러리를 사용하여 정의된 문법 규칙에 기반한 파서를 생성합니다.
  4. 파서를 코드에 통합: 생성된 파서를 Python 코드에 통합하고, 입력 데이터를 파싱하는 데 사용합니다.

CSV(쉼표로 구분된 값) 형식은 가장 흔히 사용되는 데이터 형식 중 하나입니다. 파이썬에서 CSV 파일을 파싱하는 것은 내장 csv 모듈 덕분에 비교적 간단합니다. 다음 예제는 Python을 사용하여 CSV 파일을 읽고 파싱하는 방법을 보여줍니다.

import csv
 
with open('example.csv', 'r') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row)

더 많은 기능을 제공하는 인기 있는 Pandas 라이브러리는 강력한 데이터 조작 및 분석 기능을 제공합니다.

파서 기술을 적용하여 다양한 형식의 데이터를 추출, 조작, 분석하는 것은 Python 개발자로서 필수적인 역량입니다. 이 포괄적인 가이드는 Python 파서, argparse, 다양한 파싱 방법 및 Python에서 파서를 만드는 도구에 대한 개요를 제공합니다. 이러한 기술을 적용하면 각종 형식의 데이터를 쉽게 추출, 조작 및 분석할 수 있습니다.

위의 자료는 전적으로 참조를 목적으로 번역되었습니다.