Question

我一直在用pyparsing模块尝试一些事情，以便对一般解析有所了解我收到了一个面试问题（已提交，因此我认为现在没有任何道德问题）来处理类似于下面的文本文件中的数据结构。

Collection Top_Level_Collection "Junk1"
{
  Column Date_time_column 1 {"01-21-2011"}
  Collection Pig_Entry "Sammy"
  {
    Column Animal_locations 35 {"Australia", "England", "U.S."}
    Data 4
    {
      4 0 72033 Teeth 2 {1 "2", 1 "3"};
      1 0 36331 Teeth 2 {2 "2", 3 "4"};
      2 3 52535 Teeth 2 {6 "4", 9 "3"};
      4 0 62838 Teeth 2 {3 "7", 7 "6"};
    }
  }
}

我可以通过正则表达式和计数列来提取一个真正的hacky解决方案来提取数据并将它们组合在一起，但我希望扩展我的解析知识以更有说服力地做事。
可以看出，基本结构首先是“主要抽象数据类型”，然后是可选的“具体数据类型”，然后是“名称”或“条目数”，同时可以无限嵌套。

这是我到目前为止尝试解析字典时所得到的：

import numpy as np
import pyparsing as pp

test_str = '''
Collection Top_Level_Collection "Junk"
{
  Column Date_time_column 1 {"01-21-2011"}
  Collection Pig_Entry "Sammy"
  {
    Column Animal_locations 35 {"Australia", "England", "U.S."}
    Data 4
    {
      4 0 72033 Teeth 2 {1 "2", 1 "3"};
      1 0 36331 Teeth 2 {2 "2", 3 "4"};
      2 3 52535 Teeth 2 {6 "4", 9 "3"};
      4 0 62838 Teeth 2 {3 "7", 7 "6"};
    }
  }
}
'''
if __name__ == '__main__':
    expr = pp.Forward()

    object_type = pp.Word( pp.alphanums + '_')
    object_ident = pp.Word( pp.alphanums + '_')
    object_name_or_data_num = pp.Word( pp.alphanums + '_".')

    ident_group = pp.Group(object_type + pp.Optional(object_ident) + object_name_or_data_num)
    nestedItems = pp.nestedExpr("{", "}")

    expr << pp.Dict(ident_group + nestedItems)

    all_data_dict = (expr).parseString(test_str).asDict()

    print all_data_dict
    print all_data_dict.keys()

返回：

{'Column': (['Date_time_column', '1', (['"01-21-2011"'], {}), 'Collection', 'Pig_Entry', '"Sammy"', (['Column', 'Animal_locations', '35', (['"Australia"', ',', '"England"', ',', '"U.S."'], {}), 'Data', '4', (['4', '0', '72033', 'Teeth', '2', (['1', '"2"', ',', '1', '"3"'], {}), ';', '1', '0', '36331', 'Teeth', '2', (['2', '"2"', ',', '3', '"4"'], {}), ';', '2', '3', '52535', 'Teeth', '2', (['6', '"4"', ',', '9', '"3"'], {}), ';', '4', '0', '62838', 'Teeth', '2', (['3', '"7"', ',', '7', '"6"'], {}), ';'], {})], {})], {}), 'Collection': (['Top_Level_Collection', '"Junk"'], {})}
['Column', 'Collection']

但是，我希望它会返回一些可以很容易地发送到python中的类来创建对象的东西。我最好的猜测是将它们放在嵌套字典中，键是2或3个对象类型的元组，值是一个字典，下面有每个键值。即类似的东西：

{ (Collection, Top_Level_Collection, "Junk1"):
    { (Column, Date_time_column): ["01-21-2011"], 
      (Collection, Pig_Entry, "Sammy"): 
        { (Column, Animal_locations): ["Australia", "England", "U.S."],
            (Data): [[ 4 0 72033 {(Teeth):[1 "2", 1 "3"]} ]
                    [ 1 0 36331 {(Teeth):[2 "2", 3 "4"]} ]
                    [ 2 3 52535 {(Teeth):[6 "4", 9 "3"]} ]
                    [ 4 0 62838 {(Teeth):[3 "7", 7 "6"]} ]]
        }
    }
}

Answer 1

您必须为数据创建类，然后对解析器使用“setParseAction”，以便您可以创建所需的任何数据结构。有关示例，请查看以下简单示例：

#!/usr/bin/env python

from pyparsing import *

test_str="Alpha 1\nBeta 2\nCharlie 3"

aStmt = Word(alphas)("name") + Word(nums)("age")

class Person(object):
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

def myParse(t):
    return Person(t.name, t.age)

aStmt.setParseAction(myParse)

for aline in test_str.split('\n'):
    print aline
    print aStmt.parseString(aline)

从文本字符串中解析数据对象结构

1 个答案: