Привет! Меня зовут Алекс, и сегодня я хочу поделиться своим опытом использования лексического анализатора на Python.
Лексический анализатор ⎻ это инструмент, который помогает разбивать текст на лексемы или токены. Лексемы ⎻ это минимальные смысловые единицы, из которых состоит текст. Лексический анализатор помогает разбить текст на слова, числа, знаки препинания и другие лексемы.В моем проекте я использовал библиотеку Ply, которая предоставляет инструменты для создания лексических анализаторов на языке Python. Она достаточно проста в использовании и позволяет быстро создавать лексические анализаторы для различных задач.Для начала я импортировал необходимые модули Ply⁚
python
from ply import lex
Затем я определил список токенов, которые я хотел распознавать. Токены определяются с помощью регулярных выражений и функций Python. Например, следующий код распознает числа и идентификаторы⁚
python
tokens (
‘NUMBER’,
‘ID’,
)
Далее для каждого токена я определил соответствующую функцию, которая будет вызываться при распознавании токена. В этой функции я возвращал значения, которые хотел сохранить для дальнейшей обработки. Например, вот функция для распознавания чисел⁚
python
def t_NUMBER(t)⁚
r’\d ‘
t.value int(t.value)
return t
Затем я определил регулярные выражения для токенов. Для чисел это может быть просто ‘\d ‘, а для идентификаторов ‘\w ‘. Например⁚
python
t_ignore ‘ \t’ # игнорирование пробелов и табуляций
def t_ID(t)⁚
r’\w ‘
t.type reserved.get(t.value, ‘ID’)
return t
Также я добавил поддержку зарезервированных слов или операторов, если они были необходимы в моем проекте. Для этого я создал словарь reserved, где ключами являлись зарезервированные слова, а значениями — их тип токена.После того, как все токены были определены, я создал лексический анализатор с помощью функции lex.lex. Вот пример создания лексического анализатора⁚
python
lexer lex.lex
Теперь я мог использовать созданный лексический анализатор для распознавания токенов в тексте. Для этого я вызывал метод lexer.input с текстом, который я хотел анализировать, и затем вызывал метод lexer.token для получения следующего токена. Вот пример использования лексического анализатора⁚
python
lexer.input(’10 20′)
for tok in lexer⁚
print(tok)
LexToken(NUMBER,10,1,0)
LexToken( ,’ ‘,1٫3)
LexToken(NUMBER,20,1,5)
Таким образом, использование лексического анализатора помогло мне разбить текст на лексемы и дало возможность дальнейшей обработки и анализа. Библиотека Ply была очень полезна и сделала процесс создания лексического анализатора на Python гораздо более простым и эффективным.