高级多重搜索替换

Question

问题：我想以高级方式批量替换文件中的模式，所以我不能使用任何标准的搜索和替换工具：

假设有文件1：

B
B
A
  B
B
B
A
  B
B
A
  B

我想用其他方式代替B。 但是只有每个B，在A之后。

这是文件2，其中包含“规则”以及如何搜索和替换：

A;B;C1
A;B;C2
A;B;C3

“;” 应该是分隔线。 可以是其他任何东西。 脚本应搜索和A。然后继续搜索B。并将该B替换为C1。 之后，继续执行下一个出现的A。搜索下一个B，并将其替换为C2。 等等。 当脚本用C3替换B后，它应该停止，因为没有其他规则了。

最终文件应如下所示：

B
B
A
  C1
B
B
A
  C2
B
A
  C3

我想为其使用python，但如果有更简单的方法，则它不是强制性的。

Answer 1

您可以使用正则表达式实现类似的功能。 re.finditer返回match的开始/结束位置，并且re.sub接受参数应进行多少次替换。 您可以从这里开始：

import re

data = '''B
B
A
  B
B
B
A
  B
B
A
  B'''

rules = [
    (r'A.*?(B)', r'C1'),
    (r'A.*?(B)', r'C2'),
    (r'A.*?(B)', r'C3'),
]

startpos = 0
while rules:
    rule = rules.pop(0)
    for g in re.finditer(rule[0], data[startpos:], flags=re.DOTALL):
        data = data[:startpos + g.start(1)] + re.sub(g.group(1), rule[1], data[startpos + g.start(1):], count=1)
        startpos += g.start(1)
        break

print(data)

印刷品：

B
B
A
  C1
B
B
A
  C2
B
A
  C3

Answer 2

我开始写一个基于正则表达式的解决方案，但是@Andrej首先到达那里！ 因此，我向您展示了一种不使用正则表达式的更“幼稚”的方法。

#!/usr/bin/env python3
import sys


def read_rules(fpath="/tmp/test.rules", sep=";"):
    rules = []
    with open(fpath) as f:
        for line in f:
            rules.append(line.strip().split(sep))

    return rules


def parse_data(rules, fpath="/tmp/test.data"):
    cur_rule = rules[0]
    rule_idx = 0
    data = []
    state = None

    with open(fpath) as f:
        for line in f:
            line = line.strip('\n')
            if not cur_rule:
                data.append(line)
                continue

            # We match start
            if cur_rule[0] in line and not state:
                # End matches in the same line and start < end
                # This case is not in your data
                if (
                    cur_rule[1] in line
                    and line.index(cur_rule[0]) < line.index(cur_rule[1])
                ):
                    new_line = line.replace(cur_rule[1], cur_rule[2], 1)
                    data.append(new_line)
                    rule_idx += 1

                    # We reached the end of rules
                    if len(rules) == rule_idx:
                        cur_rule = None
                    else:
                        cur_rule = rules[rule_idx]
                else:
                    # Set state to looking for end
                    state = 1
                    data.append(line)

                continue

            # Now, if here we are looking for end...
            if state == 1:
                # Nope... not found... move on
                if cur_rule[1] not in line:
                    data.append(line)
                    continue

                # replace
                data.append(
                    line.replace(cur_rule[1], cur_rule[2], 1)
                )

                # Reset state
                state = None

                rule_idx += 1

                # We reached the end of rules
                if len(rules) == rule_idx:
                    cur_rule = None
                else:
                    cur_rule = rules[rule_idx]
                continue

            # Here, no line matched
            data.append(line)


    return data


def main():
    rules = read_rules()
    print(rules)
    data = parse_data(rules)
    print("\n".join(data))


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())

说明：

• 这是一种逐行算法，可有效处理大型数据集
• 它基于“状态”：我们要么寻找“开始”（第一个字符），要么寻找“结束”（第二个字符匹配）
• 如果找到开始：
  • 如果我们在同一行中结束，请执行替换并前进至下一条规则
  • 如果我们没有在同一行中结束，请更改状态并移至下一行
• 如果我们处于状态= 1（查找“结束”），并且在当前行中找到它，则执行替换并移至下一条规则
• 在任何时候我们都会推进规则，如果到达规则末尾，请将cur_rule设置为None。 超过该点的所有行仅从输入复制到输出，而无需任何处理

优点：

• 对于大量输入，这应该更快。 输出也可以优化为“即时”且不存储在内存中
• 我认为更容易遵循

缺点：

• 它不能处理所有情况，这就是为什么我称其为“天真”。 一个示例是，如果您在同一行中有2个匹配项，或者在同一行中（按此顺序-先结束）匹配“结束”和“开始”。 可以根据需要对这种情况进行调整，但可能会变得复杂，并且正则表达式解决方案变得更具吸引力

输出（请注意，我添加了一个额外的匹配项以检查规则完成后是否停止）：

B
B
A
  C1
B
B
A
  C2
B
A
  C3
A
  B