Py解析一个代表函数的字符串

Question

我有一个看起来像这样的数据：

data = 'person(firstame="bob", lastname="stewart", dob="2010-0206", hobbies=["reading, singing", "drawing"], is_minor=True)'

我编写了语法分析规则，如下所示：

quotedString.setParseAction(removeQuotes)
list_of_names = delimitedList(quotedString)

person_start = Literal("person(").suppress()
first = Literal("firstname") + Suppress("=") + quotedString
lastname = Literal("lastname") + Suppress("=") + quotedString
dob = Literal("dob") + Suppress("=") + quotedString
hobbies = Literal("hobbies") + Suppress("=[") + list_of_names + Suppress("]")
is_minor = Literal("is_minor") + Suppress("=") + oneOf("True False")
person_end = Suppress(")")
comma = Literal(",").suppress()

my_data = person_start + first +  comma + last + comma + dob +comma + hobbies + comma + is_minor + person_end
result = my_data.parseString(data)

我的问题是3：

1. 上面的规则有效，但是我想确保是否有更好的方法来编写此代码。
2. 在我的数据中，不能保证顺序，因此姓氏可以在名字之前，我该如何确保。
3. 最终，在解析之后，我希望将所有内容都作为字典，这样：key：值优先：“ bob”的爱好：[“ reading”，“ singing”，“ drawing”]] ......什么是最好的方法。

Answer 1

您应该真正将其分解，这样它就不会过多地依赖于文字了...因此，请寻找使“ X = Y”更通用的标记...

另外，另一种选择（因为您似乎正在尝试解析Python函数调用）是：

data = 'person(firstame="bob", lastname="stewart", dob="2010-0206", hobbies=["reading, singing", "drawing"], is_minor=True)'

import ast
d = {}
for kw in ast.parse(data).body[0].value.keywords:
    if isinstance(kw.value, ast.List):
        d[kw.arg] = [el.s for el in kw.value.elts]
    else:
        d[kw.arg] = getattr(kw.value, {ast.Name: 'id', ast.Str: 's'}[type(kw.value)])

# {'dob': '2010-0206', 'lastname': 'stewart', 'is_minor': 'True', 'firstame': 'bob', 'hobbies': ['reading, singing', 'drawing']} 

Answer 2

您发布的代码中有一些次要的拼写错误（数据中的firstame="bob"与firstname="bob" ， lastname与last ），但是清理它们之后，看起来不错。 如果打印出结果，您将得到：

['firstname', 'bob', 'lastname', 'stewart', 'dob', '2010-0206', 
 'hobbies', 'reading, singing', 'drawing', 'is_minor', 'True']

首先，让我建议，就像您将list_of_names定义为可能的值类型一样（从您之前的SO问题pyparsing带引号的字符串中 ）定义为解析True / False值的布尔值。 使用oneOf很好，让我们添加一个解析动作，将字符串“ True”和“ False”转换为实际的Python布尔值：

boolean_value = oneOf("True False").setParseAction(lambda t: t[0]=='True')

这类似于在quotedString上使用removeQuotes 。

现在，解析的结果现在看起来像：

['firstname', 'bob', 'lastname', 'stewart', 'dob', '2010-0206', 
 'hobbies', 'reading, singing', 'drawing', 'is_minor', True]

请注意，True现在不是字符串，而是Python值True （该值周围没有引号）。

现在到您的问题的第一部分，如何使它成为命令。 Pyparsing允许您为语法的不同部分定义结果名称，以便在解析数据之后，您可以按名称访问这些值。 这样做的语法曾经是调用方法setResultsName ：

my_data = person_start + first.setResultsName("firstname") + 
          last.setResultsName("lastname") + ...

我发现这有点麻烦，并且使用所有“ .setResultsName”方法调用都很难读取该表达式。 所以不久前，我更改了API以接受以下语法：

my_data = person_start + first("firstname") + last("lastname") + ...

但是您定义为first ， last等的内容不仅包含值，还包含标签。

简化语法的一种方法是制作自己的小助手方法，我们称其为named_parameter ：

def named_parameter(label, paramtype):
    expr = Literal(label) + Suppress('=') + paramtype(label)
    return expr

注意， label用于指定文字字符串和值的结果名称。 现在，您可以将语法定义为：

first = named_parameter("firstname", quotedString)
last = named_parameter("lastname", quotedString)
dob = named_parameter("dob", quotedString)
hobbies = named_parameter("hobbies", Suppress("[") + list_of_names + Suppress("]"))
is_minor = named_parameter("is_minor", boolean_value)

使用命名的值，然后可以将解析的结果作为Python dict访问：

print result["firstname"]
print result["hobbies"]

打印：

bob
['reading, singing', 'drawing']

或者，如果您愿意，也可以使用对象属性表示法：

print result.firstname
print result.hobbies

为了回答问题的第二部分，您询问了如何处理参数可能混乱的情况。 最简单的方法是再次使用delimitedList ：

parameter = first | last | dob | hobbies | is_minor
my_data = person_start + delimitedList(parameter) + person_end

这不是严格的解析器，它将接受不具有所有参数的参数列表，或具有重复参数的列表。 但是对于现有的有效代码，它将以任何顺序解析带有参数的列表。

这是最终的解析器：

quotedString.setParseAction(removeQuotes)
list_of_names = delimitedList(quotedString)
boolean_value = oneOf("True False").setParseAction(lambda t: t[0]=='True')

def named_parameter(label, paramtype):
    expr = Literal(label) + Suppress('=') + paramtype(label)
    return expr

person_start = Literal("person(").suppress()
first = named_parameter("firstname", quotedString)
last = named_parameter("lastname", quotedString)
dob = named_parameter("dob", quotedString)
hobbies = named_parameter("hobbies", Suppress("[") + list_of_names + Suppress("]"))
is_minor = named_parameter("is_minor", boolean_value)
person_end = Suppress(")")
comma = Literal(",").suppress()

parameter = first | last | dob | hobbies | is_minor
my_data = person_start + delimitedList(parameter) + person_end