Python：YACC遇到麻烦

Question

我正在使用PLY来解析句子，如：

“CS 2310或同等经验”

所需的输出：

[[("CS", 2310)], ["equivalent experience"]]

YACC tokenizer符号：

tokens = [
    'DEPT_CODE',
    'COURSE_NUMBER',
    'OR_CONJ',
    'MISC_TEXT',
]

t_DEPT_CODE = r'[A-Z]{2,}'
t_COURSE_NUMBER  = r'[0-9]{4}'

t_OR_CONJ = r'or'

t_ignore = ' \t'

terms = {'DEPT_CODE': t_DEPT_CODE,
         'COURSE_NUMBER': t_COURSE_NUMBER,
         'OR_CONJ': t_OR_CONJ}

for name, regex in terms.items():
    terms[name] = "^%s$" % regex

def t_MISC_TEXT(t):
    r'\S+'
    for name, regex in terms.items():
        # print "trying to match %s with regex %s" % (t.value, regex)
        if re.match(regex, t.value):
            t.type = name
            return t

    return t

（MISC_TEXT旨在匹配其他条款未捕获的任何内容。）

解析器的一些相关规则：

precedence = (
    ('left', 'MISC_TEXT'),
)


def p_statement_course_data(p):
    'statement : course_data'
    p[0] = p[1]

def p_course_data(p):
    'course_data : course'
    p[0] = p[1]


def p_course(p):
    'course : DEPT_CODE COURSE_NUMBER'
    p[0] = make_course(p[1], int(p[2]))


def p_or_phrase(p):
    'or_phrase : statement OR_CONJ statement'
    p[0] = [[p[1]], [p[3]]] 


def p_misc_text(p):
    '''text_aggregate : MISC_TEXT MISC_TEXT
                      | MISC_TEXT text_aggregate
                      | text_aggregate MISC_TEXT '''
    p[0] = "%s %s" % (p[0], [1])

def p_text_aggregate_statement(p):
    'statement : text_aggregate'
    p[0] = p[1]

不幸的是，这失败了：

# works as it should
>>> token_list("CS 2110 or equivalent experience")
[LexToken(DEPT_CODE,'CS',1,0), LexToken(COURSE_NUMBER,'2110',1,3), LexToken(OR_CONJ,'or',1,8), LexToken(MISC_TEXT,'equivalent',1,11), LexToken(MISC_TEXT,'experience',1,22)]

# fails. bummer.
>>> parser.parse("CS 2110 or equivalent experience")
Syntax error in input: LexToken(MISC_TEXT,'equivalent',1,11)

我究竟做错了什么？ 我不完全了解如何设置优先规则。

另外，这是我的错误功能：

def p_error(p):
    print "Syntax error in input: %s" % p

有没有办法看到解析器在失败时尝试了哪​​条规则？ 或者其他一些方法来使解析器打印规则它的尝试？

UPDATE token_list()只是一个辅助函数：

def token_list(string):
    lexer.input(string)
    result = []
    for tok in lexer:
        result.append(tok)
    return result

更新2：这是我想要发生的解析：

Symbol Stack                                Input Tokens                                                Action
                                            DEPT_CODE COURSE_NUMBER OR_CONJ MISC_TEXT MISC_TEXT
DEPT_CODE                                   COURSE_NUMBER OR_CONJ MISC_TEXT MISC_TEXT                   Shift DEPT_CODE
DEPT_CODE COURSE_NUMBER                     OR_CONJ MISC_TEXT MISC_TEXT                                 Shift COURSE_NUMBER
course                                      OR_CONJ MISC_TEXT MISC_TEXT                                 Reduce course : DEPT_CODE COURSE_NUMBER
course_data                                 OR_CONJ MISC_TEXT MISC_TEXT                                 Reduce course_data : course
statement                                   OR_CONJ MISC_TEXT MISC_TEXT                                 Reduce statement : course_data
statement OR_CONJ                           MISC_TEXT MISC_TEXT                                         Shift OR_CONJ

statement OR_CONJ MISC_TEXT                 MISC_TEXT                                                   Shift MISC_TEXT
statement OR_CONJ text_aggregate            MISC_TEXT                                                   Reduce text_aggregate : MISC_TEXT
statement OR_CONJ text_aggregate MISC_TEXT                                                              Shift MISC_TEXT
statement OR_CONJ text_aggergate                                                                        Reduce text_aggregate : text_aggregate MISC_TEXT

statement OR_CONJ statement                                                                             Reduce statement : TEXT_AGGREGATE
or_phrase                                                                                               Reduce or_phrase : statement OR_CONJ statement
statement                                                                                               Reduce statement : or_phrase

我添加了这个解析操作：

def p_misc_text_singleton(p):
    'text_aggregate : MISC_TEXT'
    p[0] = p[1]

当我尝试构建解析器时，我得到了这个输出：

Generating LALR tables
WARNING: 2 shift/reduce conflicts
WARNING: 3 reduce/reduce conflicts
WARNING: reduce/reduce conflict in state 8 resolved using rule (text_aggregate -> MISC_TEXT MISC_TEXT)
WARNING: rejected rule (text_aggregate -> MISC_TEXT) in state 8

如上所述，解析仍然会出现语法错误。

Answer 1

我无法重现您的错误，而是在“或”上出现语法错误。 您没有包含使用or_phrase的规则。 当我包含一个时，我没有错误。

我不认为这是一个优先问题。 如果您应该设置日志记录，这将有所帮助，以便您可以看到PLY正在采取的步骤，并将其与您想要发生的事情进行比较。 为此，将debug=1传递给解析函数（您可能还必须将其传递给yacc ）。 如果无法进行调试，请查看PLY的yacc.py

发生减少/减少冲突是因为它是否应该将MISC_TEXT MISC_TEXT减少到text_aggregate MISC_TEXT或者是否应该将MISC_TEXT MISC_TEXT减少MISC_TEXT MISC_TEXT是不text_aggregate 。

无法重现问题，我最好的猜测是什么能解决你的错误是将p_misc_text规则更改为：

'''text_aggregate : MISC_TEXT | text_aggregate MISC_TEXT'''

我想你也可以删除precedence元组。