2.18小节完成
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XiongNeng
78
cookbook/c02/p18_tokenize.py
Normal file
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cookbook/c02/p18_tokenize.py
Normal file
@@ -0,0 +1,78 @@
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#!/usr/bin/env python
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# -*- encoding: utf-8 -*-
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"""
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Topic: 字符串令牌化
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Desc :
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import re
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from collections import namedtuple
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def tokenize_str():
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text = 'foo = 23 + 42 * 10'
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tokens = [('NAME', 'foo'), ('EQ', '='), ('NUM', '23'), ('PLUS', '+'),
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('NUM', '42'), ('TIMES', '*'), ('NUM', '10')]
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NAME = r'(?P<NAME>[a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*)'
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NUM = r'(?P<NUM>\d+)'
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PLUS = r'(?P<PLUS>\+)'
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TIMES = r'(?P<TIMES>\*)'
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EQ = r'(?P<EQ>=)'
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WS = r'(?P<WS>\s+)'
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master_pat = re.compile('|'.join([NAME, NUM, PLUS, TIMES, EQ, WS]))
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scanner = master_pat.scanner('foo = 42')
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a = scanner.match()
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print(a)
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print((a.lastgroup, a.group()))
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a = scanner.match()
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print(a)
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print((a.lastgroup, a.group()))
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a = scanner.match()
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print(a)
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print((a.lastgroup, a.group()))
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a = scanner.match()
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print(a)
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print((a.lastgroup, a.group()))
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a = scanner.match()
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print(a)
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print((a.lastgroup, a.group()))
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a = scanner.match()
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print(a)
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# 实际生成器代码
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# Example use
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for tok in generate_tokens(master_pat, 'foo = 42'):
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print(tok)
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# Produces output
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# Token(type='NAME', value='foo')
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# Token(type='WS', value=' ')
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# Token(type='EQ', value='=')
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# Token(type='WS', value=' ')
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# Token(type='NUM', value='42')
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tokens = (tok for tok in generate_tokens(master_pat, text)
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if tok.type != 'WS')
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for tok in tokens:
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print(tok)
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print('*'*40)
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LT = r'(?P<LT><)'
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LE = r'(?P<LE><=)'
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EQ = r'(?P<EQ>=)'
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master_pat = re.compile('|'.join([LE, LT, EQ])) # Correct
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# master_pat = re.compile('|'.join([LT, LE, EQ])) # Incorrect
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def generate_tokens(pat, text):
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Token = namedtuple('Token', ['type', 'value'])
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scanner = pat.scanner(text)
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for m in iter(scanner.match, None):
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yield Token(m.lastgroup, m.group())
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if __name__ == '__main__':
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tokenize_str()
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@@ -1,18 +1,147 @@
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2.18 字符串令牌
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2.18 字符串令牌解析
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问题
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todo...
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你有一个字符串，想从左至右将其解析为一个令牌流。
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解决方案
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todo...
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假如你有下面这样一个文本字符串：
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.. code-block:: python
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text = 'foo = 23 + 42 * 10'
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为了令牌化字符串，你不仅需要匹配模式，还得指定模式的类型。
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比如，你可能想将字符串像下面这样转换为序列对：
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.. code-block:: python
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tokens = [('NAME', 'foo'), ('EQ','='), ('NUM', '23'), ('PLUS','+'),
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('NUM', '42'), ('TIMES', '*'), ('NUM', 10')]
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为了执行这样的切分，第一步就是像下面这样利用命名捕获组的正则表达式来定义所有可能的令牌，包括空格：
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.. code-block:: python
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import re
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NAME = r'(?P<NAME>[a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*)'
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NUM = r'(?P<NUM>\d+)'
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PLUS = r'(?P<PLUS>\+)'
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TIMES = r'(?P<TIMES>\*)'
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EQ = r'(?P<EQ>=)'
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WS = r'(?P<WS>\s+)'
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master_pat = re.compile('|'.join([NAME, NUM, PLUS, TIMES, EQ, WS]))
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在上面的模式中， ?P<TOKENNAME>用于给一个模式命名，供后面使用。
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下一步，为了令牌化，使用模式对象很少被人知道的scanner()方法。
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这个方法会创建一个scanner对象，在这个对象上不断的调用match()方法会一步步的扫描目标文本，每步一个匹配。
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下面是演示一个scanner对象如何工作的交互式例子：
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.. code-block:: python
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>>> scanner = master_pat.scanner('foo = 42')
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>>> scanner.match()
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<_sre.SRE_Match object at 0x100677738>
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>>> _.lastgroup, _.group()
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('NAME', 'foo')
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>>> scanner.match()
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<_sre.SRE_Match object at 0x100677738>
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>>> _.lastgroup, _.group()
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('WS', ' ')
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>>> scanner.match()
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<_sre.SRE_Match object at 0x100677738>
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>>> _.lastgroup, _.group()
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('EQ', '=')
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>>> scanner.match()
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||||
<_sre.SRE_Match object at 0x100677738>
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||||
>>> _.lastgroup, _.group()
|
||||
('WS', ' ')
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||||
>>> scanner.match()
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||||
<_sre.SRE_Match object at 0x100677738>
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||||
>>> _.lastgroup, _.group()
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('NUM', '42')
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>>> scanner.match()
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>>>
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实际使用这种技术的时候，可以很容易的像下面这样将上述代码打包到一个生成器中：
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.. code-block:: python
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def generate_tokens(pat, text):
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Token = namedtuple('Token', ['type', 'value'])
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scanner = pat.scanner(text)
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for m in iter(scanner.match, None):
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yield Token(m.lastgroup, m.group())
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# Example use
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for tok in generate_tokens(master_pat, 'foo = 42'):
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print(tok)
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# Produces output
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# Token(type='NAME', value='foo')
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# Token(type='WS', value=' ')
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# Token(type='EQ', value='=')
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# Token(type='WS', value=' ')
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# Token(type='NUM', value='42')
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如果你想过滤令牌流，你可以定义更多的生成器函数或者使用一个生成器表达式。
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比如，下面演示怎样过滤所有的空白令牌：
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.. code-block:: python
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tokens = (tok for tok in generate_tokens(master_pat, text)
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if tok.type != 'WS')
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for tok in tokens:
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print(tok)
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讨论
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todo...
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通常来讲令牌化是很多高级文本解析与处理的第一步。
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为了使用上面的扫描方法，你需要记住这里一些重要的几点。
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第一点就是你必须确认你使用正则表达式指定了所有输入中可能出现的文本序列。
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如果有任何不可匹配的文本出现了，扫描就会直接停止。这也是为什么上面例子中必须指定空白字符令牌的原因。
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令牌的顺序也是有影响的。re模块会按照指定好的顺序去做匹配。
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因此，如果一个模式恰好是另一个更长模式的子字符串，那么你需要确定长模式写在前面。比如：
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.. code-block:: python
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LT = r'(?P<LT><)'
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LE = r'(?P<LE><=)'
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EQ = r'(?P<EQ>=)'
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master_pat = re.compile('|'.join([LE, LT, EQ])) # Correct
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# master_pat = re.compile('|'.join([LT, LE, EQ])) # Incorrect
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第二个模式是错的，因为它会将文本<=匹配为令牌LT紧跟着EQ，而不是单独的令牌LE，这个并不是我们想要的结果。
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最后，你需要留意下子字符串形式的模式。比如，假设你有如下两个模式：
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.. code-block:: python
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PRINT = r'(P<PRINT>print)'
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NAME = r'(P<NAME>[a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*)'
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master_pat = re.compile('|'.join([PRINT, NAME]))
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for tok in generate_tokens(master_pat, 'printer'):
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print(tok)
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# Outputs :
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# Token(type='PRINT', value='print')
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# Token(type='NAME', value='er')
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关于更高阶的令牌化技术，你可能需要查看PyParsing或者PLY包。一个调用PLY的例子在下一节会有演示。
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