Pyparsing - где порядок маркеров в непредсказуемом
Я хочу смочь вытащить тип и количество букв от части текста, где буквы могли быть в любом порядке. Существует некоторое другое продолжение парсинга, которое у меня есть работа, но этому биту озадачили меня!
input -> result
"abc" -> [['a',1], ['b',1],['c',1]]
"bbbc" -> [['b',3],['c',1]]
"cccaa" -> [['a',2],['c',3]]
Я мог использовать поиск или просканировать и повториться для каждой возможной буквы, но являюсь там очевидным способом выполнения его?
Это - насколько я добрался:
from pyparsing import *
def handleStuff(string, location, tokens):
return [tokens[0][0], len(tokens[0])]
stype = Word("abc").setParseAction(handleStuff)
section = ZeroOrMore(stype("stype"))
print section.parseString("abc").dump()
print section.parseString("aabcc").dump()
print section.parseString("bbaaa").dump()
5 ответов
Убедитесь, что элемент непосредственно вложен под тэг тела, используйте css с абсолютным положением и верхом: 0;
По путь фиксированный используется подавляющим большинством браузеров.
-121--4904055-Вы можете попробовать HTML-WikiConverter
-121--1858928-Мне не было ясно из вашего описания, можно ли смешивать входные символы, как «ababc», поскольку во всех ваших тестовых случаях буквы всегда группировались вместе. Если буквы всегда сгруппированы вместе , можно использовать этот код анализа:
def makeExpr(ch):
expr = Word(ch).setParseAction(lambda tokens: [ch,len(tokens[0])])
return expr
expr = Each([Optional(makeExpr(ch)) for ch in "abc"])
for t in tests:
print t,expr.parseString(t).asList()
Каждая конструкция заботится о совпадении не в порядке, и Word (ch) обрабатывает повторение 1 к n. Действие синтаксического анализа обеспечивает преобразование проанализированных токенов в кортежи (символ, счет).
Если вы хотите, если вы хотите чистоципарировать подход, это ощущается вправо:
from pyparsing import *
# lambda to define expressions
def makeExpr(ch):
expr = Literal(ch).setResultsName(ch, listAllMatches=True)
return expr
expr = OneOrMore(MatchFirst(makeExpr(c) for c in "abc"))
expr.setParseAction(lambda tokens: [[a,len(b)] for a,b in tokens.items()])
tests = """\
abc
bbbc
cccaa
""".splitlines()
for t in tests:
print t,expr.parseString(t).asList()
Отпечатки:
abc [['a', 1], ['c', 1], ['b', 1]]
bbbc [['c', 1], ['b', 3]]
cccaa [['a', 2], ['c', 3]]
, но это начинает попасть в непонятный код кода, поскольку она зависит от некоторых из Больше тайных особенностей Pyparding. В общем, мне нравятся счетчики частоты, которые используют defaultdict (еще не пробовали счетчик), так как это довольно ясно, что вы делаете.
Мне нравится однострочное решение Леннарта .
Алекс упоминает еще один отличный вариант , если вы используете 3.1
, еще один вариант - это коллекции .Defaultdict :
>>> from collections import defaultdict
>>> mydict = defaultdict(int)
>>> for c in 'bbbc':
... mydict[c] += 1
...
>>> mydict
defaultdict(<type 'int'>, {'c': 1, 'b': 3})
Одно решение:
text = 'sufja srfjhvlasfjkhv lasjfvhslfjkv hlskjfvh slfkjvhslk'
print([(x,text.count(x)) for x in set(text)])
Никакой обработки, но, похоже, это перебор.
Pyparding Apart - в Python 3.1, Collections.counter делает такие подсчетные задачи действительно легкими. Хорошая версия Counter для Python 2 можно найти здесь .