1.javaparser和sxs的区别？
2.markdown-it 源码分析及插件编写：parse 和 token（1/3）
3.Fastjson库parseObject/parseArray方法：表字段名和实体类属性的智能匹配研究（源码向）
4.SQL解析系列(Python)--sqlparse源码
5.java ParsePositionç±»
javaparser和sxs的区别？
Javaparser可以在解析Java代码的过程中，通过识别特定的语法结构和元素，实现对代码的修改、重构和分析等操作。而日本sxs则是一种针对Java语言的安全性规范，可以在代码编译时进行静态分析，彩虹支付源码介绍以检测代码中可能存在的安全漏洞。
1. Javaparser的使用技巧：
Javaparser是一个强大的Java代码解析库，可以帮助开发人员解析Java代码，并对其进行修改、重构和分析。以下是使用Javaparser的一些技巧：
解析代码：使用Javaparser解析Java代码非常简单，只需要调用ParseUtil.parse()方法即可将Java代码解析为抽象语法树（AST）。然后，开发人员可以使用Javaparser提供的各种API来遍历AST，查找和修改代码中的元素。
修改代码：Javaparser允许开发人员通过AST对Java代码进行修改。例如，可以使用Javaparser的API来添加新的方法、字段或类，或修改现有的代码。修改完成后，react.createclass源码可以使用Javaparser将AST重新生成为Java代码。
重构代码：Javaparser还可以用于重构Java代码。例如，可以使用Javaparser的API来提取重复的代码片段，并将其封装为单独的方法或类。这可以帮助开发人员提高代码的可读性和可维护性。
2. 日本sxs的使用技巧：
日本sxs是一种针对Java语言的安全性规范，旨在帮助开发人员编写更安全的Java代码。以下是使用日本sxs的一些技巧：
静态分析：日本sxs提供了一组静态分析工具，可以在代码编译时检测代码中可能存在的安全漏洞。这些工具可以检测诸如SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）和跨站请求伪造（CSRF）等常见的安全漏洞。
安全编码标准：日本sxs定义了一组安全编码标准，可以帮助开发人员编写更安全的Java代码。例如，它建议使用预编译的SQL语句来防止SQL注入攻击，并对用户输入进行适当的验证和过滤来防止XSS攻击。
代码审查：日本sxs还强调代码审查的重要性，建议开发团队在编写代码后进行代码审查，以发现可能的安全漏洞。代码审查可以由团队成员或专业的jeecms 源码完整吗安全咨询人员进行。
总之，Javaparser和日本sxs是两个强大的工具，可以帮助开发人员编写更安全、更可维护的Java代码。通过使用这些工具，开发人员可以提高代码的质量，并减少潜在的安全风险。
markdown-it 源码分析及插件编写：parse 和 token（1/3）
markdown-it 是一个广受欢迎的 JavaScript Markdown 解析库，它提供了强大的插件系统，简化了 Markdown 转换为 HTML 的过程。然而，其文档相对晦涩，初学者可能难以理解如何编写插件。本文旨在通过阅读 markdown-it 的源码，为想要开发插件的读者提供一些启示。首先，让我们简要了解一下 markdown-it 的基本使用方法。
使用 markdown-it 的核心方法包括 `render` 和 `parse`。`render` 方法直接将 Markdown 转换成 HTML，而 `parse` 方法则将 Markdown 转换成 token，之后使用 `renderer.render` 方法将这些 token 转换成 HTML。动态令牌 源码 java实际上，`render` 方法就是调用了 `parse` 和 `renderer.render` 的组合。
为了更清晰地解释这些流程，本文将分为两部分：Markdown 解析为 token 和 token 转换为 HTML。在深入源码之前，建议读者先尝试使用 markdown-it，以便在阅读过程中更好地理解代码。
下面，我们开始阅读 markdown-it 的源码，建议读者在阅读本部分内容前，先自己动手试用 markdown-it，这样能帮助你更好地理解下面的内容。强烈建议读者从官方链接克隆源码，跟随本文一起阅读。
步骤 1：无需过多解释，我们直接从步骤 2 开始。步骤 2：实例化。实例化涉及初始化几个变量并对配置进行处理。这部分对理解代码逻辑影响不大，故不详细展开。主要关注点在于初始化过程。spyder跳转到源码
步骤 3：Markdown 解析为 token。在深入分析具体代码之前，先看下生成的 token 是什么样子。我们将通过一个例子来展示 parse 后的 token 结构。
在分析源码前，不妨先看看 parse 后的 token 大致是什么样。例如，一个简单的 Markdown 文本通过 parse 后会生成一个包含多个 token 的数组，每个 token 包括类型、内容等信息。你可以在官方文档中查看完整的 token 内容。查看 token 的过程，建议点击右上角的 debug 功能。
token 包含头尾两个元素，中间的 token 通常表示 Markdown 的某一特定元素，如文本、链接、列表等。这些中间的 token 与特定的类型绑定，比如 inline 类型。inline 类型的 token 通常包含子 token，这些子 token 用于处理 Markdown 语法中更复杂的元素，例如标记、列表等。
下面，我们将重点讲解 parse 的核心规则。解析流程主要分为两步：初始化状态和应用预定义规则。状态初始化用于保存解析过程中的信息，而规则应用则负责将 Markdown 转换成 token。在源码中，解析流程涉及核心规则，包括 block 规则和 inline 规则。
block 规则是处理 Markdown 中的块元素，如段落、列表等。inline 规则则关注处理 Markdown 中的内联元素，如文本、超链接等。通过理解这些规则，可以深入理解 markdown-it 如何将复杂的 Markdown 文本解析为结构化的 token。
在解析流程中，block 规则会调用特定的函数来处理每行文本，而 inline 规则则应用于每一个需要解析的 token。理解这些规则有助于编写自定义插件，从而扩展 markdown-it 的功能。
深入理解 markdown-it 的源码需要耐心和细致，本文仅提供了一个大致的框架和关键点的概述。希望本文能为正在开发或计划开发 markdown-it 插件的读者提供一些启示。在后续的篇章中，我们将分别探讨 markdown-it 的渲染流程和插件编写技术，敬请关注。本文由 GitHub 上的 WPL/s 发布。
Fastjson库parseObject/parseArray方法：表字段名和实体类属性的智能匹配研究（源码向）
项目中，数据来源从数据库转向HTTP请求获取JSON，面对无需mybatis映射的问题，团队成员产生了疑问：在未配置映射的情况下，实体类属性的驼峰命名与JSON键的任意书写为何能实现智能匹配？
深入分析Fastjson库源码，发现其确实具备智能匹配机制。以parseArray方法为例，首先解析JSON数据，其核心在于文本解析器lexer，它与智能匹配功能紧密相关。最终，解析流程导向JavaBeanDeserializer类中的parseField方法，此方法是智能匹配的关键所在。
进入parseField方法，可窥见其分段处理逻辑：首先通过TypeUtils工具类的fnv1a__lower和fnv1a__extract方法处理JSON键，通过哈希值比较实现初步匹配。fnv1a__extract通过去除下划线、短横线及大写字符，实现字符格式化处理，以适应常见的驼峰命名规则。
进一步深入，smartMatch方法在处理过程中，先通过fnv1a__lower进行大小写转换，再利用Arrays.binarySearch进行二分查找，以高效定位匹配项。当查找失败，即返回负值时，通过fnv1a__extract方法进一步去除下划线和短横线，实现对标准命名规则的适应。
增加理解维度，smartMatch方法后续逻辑涉及对特定前缀如“is”的处理，允许在以“is”开头的键匹配时，跳过“is”部分进行匹配，确保JSON中的“isName”也能与数据表字段正确关联。
综上，Fastjson库在反序列化过程中，通过一系列逻辑处理实现对表字段名和实体类属性的智能匹配。具体步骤如下：
1. 首先，将JSON键转为小写，检查是否直接匹配表字段。若匹配，后续处理；若未匹配，继续下一步。
2. 然后，去除JSON键中的下划线和短横线，转为小写，再次检查与表字段的匹配情况。如匹配，后续处理；若未匹配且键以“is”开头，执行第三步。
3. 最终，对于以“is”开头的键，在去除“is”后再次尝试匹配，确保所有可能的匹配关系得到考虑。
SQL解析系列(Python)--sqlparse源码
sqlparse是一个无验证的SQL解析器，它提供了SQL语句解析、拆分和格式化的能力。
获取源码请访问：github.com/andialbrecht...
sqlparse包含三个基本函数：解析、拆分和格式化SQL语句。
代码结构清晰，分为词法解析、语句拆分、语法解析和格式化四个部分。
词法解析(tokenize)：将SQL语句分解为词法元素。
语句拆分(sqlparse.split)：将连续的SQL语句拆分为独立的语句。
语法解析(sqlparse.parse)：解析SQL语句的语法结构。
SQL格式化(sqlparse.format)：将SQL语句格式化为更清晰的格式。
实战应用包括：从SELECT中提取表名，从CREATE中提取字段定义。
具体实现请参考：github.com/messixukejia...
java ParsePositionç±»
æ¥çæºä»£ç å°±ä¼åç°é®é¢åºå¨ ãChoiceFormat ã ç±»ç ãparse(String text, ParsePosition status)ãæ¹æ³ä¸ã该æ¹æ³ä¼å¯¹åéãstatusãè¿è¡å¤çãstatus.index = start + tempString.length();ãæ以ï¼status.index ä¼ååãå æ¤éè¦å¨æ¯æ¬¡è§£æçæ¶åéç½®indexå±æ§ãéä¸æºç ï¼
/
*** Parses a Number from the input text.
* @param text the source text.
* @param status an input-output parameter. On input, the
* status.index field indicates the first character of the
* source text that should be parsed. On exit, if no error
* occured, status.index is set to the first unparsed character
* in the source text. On exit, if an error did occur,
* status.index is unchanged and status.errorIndex is set to the
* first index of the character that caused the parse to fail.
* @return A Number representing the value of the number parsed.
*/
public Number parse(String text, ParsePosition status) {
// find the best number (defined as the one with the longest parse)
int start = status.index;
int furthest = start;
double bestNumber = Double.NaN;
double tempNumber = 0.0;
for (int i = 0; i < choiceFormats.length; ++i) {
String tempString = choiceFormats[i];
if (text.regionMatches(start, tempString, 0, tempString.length())) {
status.index = start + tempString.length();
tempNumber = choiceLimits[i];
if (status.index > furthest) {
furthest = status.index;
bestNumber = tempNumber;
if (furthest == text.length()) break;
}
}
}
status.index = furthest;
if (status.index == start) {
status.errorIndex = furthest;
}
return new Double(bestNumber);
}