Was ist Parsen?

Ein Parser ist eine Software die Source Code in einem Software-Programm logisch überprüfen und somit vorhandene Fehler identifizieren kann. Beim Parsen wird ein Datenstrom, wie beispielsweise Programmcode, analysiert. Hierbei nutzt der Parser eine lexikografische Analyse, bei der Eingabesymbole wie Wörter identifiziert werden.

Parsen von Software - Mit Parsing von Source Code die Softwarequalität steigern

Parsen von Software – Mit Parsing von Source Code die Softwarequalität steigern

Warum ist Parsen von Programmcode so wichtig?

Das Parsen von Programmcode erfüllt für die Programmierung von Software also eine sehr wichtige Funktion. In erster Linie dient das Parsen von Software dem Ziel fehlerfreien Source Code zu definieren.

Warum ist Parsen von Programmcode so wichtig?

Warum ist Parsen von Programmcode so wichtig?

Beim Programmieren ist das Parsen von Code ein wichtiger Prozess und findet in jeder Entwicklungsumgebung wie einer IDE vor dem Compilierung statt.

Die Bedeutung des Parsens für fehlerfreie Softwareentwicklung

Das Parsen von Programmcode erfüllt eine essenzielle Rolle in der Softwareentwicklung, da es das Ziel hat, fehlerfreien Source Code zu erstellen. Dieser Prozess findet vor der Kompilierung in Entwicklungsumgebungen wie IDEs statt und ermöglicht die Identifizierung von Fehlern noch bevor der Code in Maschinensprache übersetzt wird.

Parsing Video – YouTube Tutorial zum Parsen von Daten

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Hier findest Du die Ausgangsdatei mit den Binärdaten: https://bit.ly/3obLOcn
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Wie funktioniert Parsing?

Beim Parsing wird ein Datenstrom – zum Beispiel Programmcode – analysiert. Die Logik für eine solche Parsing-Analyse definiert wiederum der Quellcode des Parser-Programms. Beispielsweise kann ein Parser den in einer Programmiersprache verfassten Programm-Code über einen Lexikon-basierten Scanner analysieren und bewerten.

Wie funktioniert Parsing von Code?

Wie funktioniert Parsing von Code?

Ein Blick auf den Ablauf des Parsens

Der Parsing-Prozess beinhaltet die Analyse eines Datenstroms, bei dem die Logik im Quellcode des Parser-Programms definiert wird. Eine lexikografische Analyse nutzt beispielsweise einen Scanner, um den Programmcode zu bewerten. Die Datenverarbeitung erfolgt durch Identifizierung einzelner Eingabesymbole, wie Wörter, die in einer Datenbank definiert sind.

Lexikografische Parser-Analyse

Anhand einer solchen lexikografischen Parser-Analyse werden die Daten also anhand von in einer Datenbank definierten Vorgabe analysiert.

Dazu muss der Parser eine zu analysierende Quelldatei bei der Datenverarbeitung als Datenfluss einzelner Struktur-Elemente behandeln. Das gelingt indem beim Parsing einzelne Eingabesymbole wie Wörter identifiziert werden.

Parsing-Analyse und Datenstrukturen

„“Syntaktische Analyse und ihre Rolle bei der Fehlererkennung“

Eine syntaktische Analyse von Programmcode ermöglicht eine strukturierte Datenanalyse. Hierbei wird ein Syntaxbaum erstellt, der die Hierarchie zwischen den einzelnen Knotenpunkten der Baumstruktur darstellt. Syntaxbäume sind wichtige Hilfsmittel, um die korrekte Definition von Datenelementen zu überprüfen und somit eine fehlerfreie Datenverarbeitung zu gewährleisten.

Wozu ist Parsen von Software relevant?

Die systematische Analyse von Daten ist eine unverzichtbare Methode zur Bewertung von Datenqualität. Auch der Source Code von Software besteht aus unterschiedlichsten Daten und ist somit systematisch analysierbar.

Warum ist das Parsen in der Softwareentwicklung relevant?

Die systematische Analyse von Daten ist unverzichtbar, um die Datenqualität zu bewerten. Auch der Source Code von Software besteht aus unterschiedlichen Daten und kann systematisch analysiert werden.

Syntaktische Analyse von Programmcode

Eine syntaktische Analyse von Programmcode  ermöglicht eine strukturierte Datenanalyse. Hierbei wird ein sogenannter Syntaxbaum als nutzbare Datenstrukur erstellt. Syntaxbäume bilden die Hierarchie zwischen den einzelnen Knotenpunkten der Baumstruktur ab und liefern somit wertvolle Informationen zur Beziehung zwischen einzelnen Knoten.

Code-Analyse mithilfe von komplexen Datenstrukturen

Datenstrukturen wie Syntaxbäume werden von Informatikern regelmäßig bei der Weiterverarbeitung von Daten genutzt. Beim Parsen prüfen Informatiker*innen anhand solcher komplexen Datenstrukturen vorrangig ob Definitionen im Quellcode eines Softwareprogramms korrekt definiert wurden. Die korrekte Definition von Datenelementen bildet die Grundlage für eine fehlerfreie Datenverarbeitung.

Damit erfolgt das Parsen von Programmcode also immer an erster Stellen und somit bevor der Compiler die Transformation in die Maschinensprache vornimmt.

Parsing kommt auch außerhalb der Informatik zum Einsatz. In der Linguistik dient das parsen von Texten der Syntaxanalyse, mit deren Hilfe ein Satz in seine grammatikalischen Bestandteile zerlegt wird. Diese Einzelbestandteile werden als Syntax bezeichnet.

Parsing Beispiele aus der Software Praxis

Es folgen Praxisbeispiele in denen Parsing direkt oder indirekt Anwendung bei der Erstellung von Software findet:

1. Komfort-Funktionen in der Entwicklungsumgebung zur Programmierung von Software

In jeder Entwicklungsumgebung eines Programmierers übernimmt ein Parser einen Teil der Arbeit und stellt dem Entwickler eine automatische Syntax-Korrektur als eine Komfort-Funktion zur Verfügung. Heute bieten nahezu alle modernen IDEs wie zum Beispiel IntelliJ IDEA solche parserbasierten Features.

2. XML-Parser

XML-Parser analysieren XML-Dokumente und bereiten die enthaltenen XML-Attribute und Struktur-Elemente für die Weiterverarbeitung auf.

3. Parsing von Webseiten

In den Webbrowser integrierte Parsing-Tools wie beispielsweise die beliebte Extension Web Developer  analysieren den HTML-Code einer Webseite und bieten auf dieser Basis entsprechende Entwickler-Tools. Auch viele weiteren in Web-Browser integrierte Tools und AddOne basieren auf dem Parserprinzip.
In allen Parseranwendungen wird nach der systematischen Analyse und Konvertierung in eine  maschinenlesbare Sprache eine Datenstruktur von einer Layout-Engine auf den Bildschirm des Anwenders projiziert.

4. Logdatei-Parser

Logdatei-Parser analysieren Informationen, die in Ereignisprotokollen, Protokolldateien oder anderen Logdateien gespeichert sind.

5. RSS-Parser und RSS-Feeds

RSS-Feeds können mithilfe eines RSS-Parsers in ein anderes Datenformat umgewandelt werden.

6. Suchmaschinen und Parsing

Suchmaschinen parsen Webseiten, um relevante Textzeilen von Webseiten zu extrahieren und sie den Suchbegriffen zuzuordnen. Suchmaschinen benutzen also Parser, um mithilfe von Crawlern die relevanten Textzeilen von Webseiten zu extrahieren. Nach der Analyse werden die Webseiten aufbereitet und den entsprechenden Suchbegriffen zugeordnet.

Vorteile von Parsing

Das Prinzip des Parsing lässt sich gezielt zur Verbesserung der Qualität von Software nutzen, indem die Parser-Mechanismen in Deployment-Tests integriert werden; siehe auch Unit-Test.

Auch immer dann wenn es um die Qualität von Daten geht lassen sich Parser-Prinzipien nutzen um Informationen hochwertig zu gestalten oder um Informationen in einer besonderen Darstellung aufzubereiten.

Das Prinzip des Parsens kann also gezielt eingesetzt werden, um die Qualität von Software und Daten zu verbessern. Durch die Integration von Parser-Mechanismen in Deployment-Tests und Unit-Tests lässt sich die Softwarequalität gezielt steigern. Zudem ermöglichen Parser-Prinzipien eine hochwertige Aufbereitung von Informationen und spezielle Darstellungen von Daten.