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Los analizadores léxicos son bastante fáciles de escribir cuando tiene expresiones regulares. Hoy quería escribir un analizador simple y general en Python, y se acercó con:Empareje eficazmente múltiples expresiones regulares en Python
import re
import sys
class Token(object):
""" A simple Token structure.
Contains the token type, value and position.
"""
def __init__(self, type, val, pos):
self.type = type
self.val = val
self.pos = pos
def __str__(self):
return '%s(%s) at %s' % (self.type, self.val, self.pos)
class LexerError(Exception):
""" Lexer error exception.
pos:
Position in the input line where the error occurred.
"""
def __init__(self, pos):
self.pos = pos
class Lexer(object):
""" A simple regex-based lexer/tokenizer.
See below for an example of usage.
"""
def __init__(self, rules, skip_whitespace=True):
""" Create a lexer.
rules:
A list of rules. Each rule is a `regex, type`
pair, where `regex` is the regular expression used
to recognize the token and `type` is the type
of the token to return when it's recognized.
skip_whitespace:
If True, whitespace (\s+) will be skipped and not
reported by the lexer. Otherwise, you have to
specify your rules for whitespace, or it will be
flagged as an error.
"""
self.rules = []
for regex, type in rules:
self.rules.append((re.compile(regex), type))
self.skip_whitespace = skip_whitespace
self.re_ws_skip = re.compile('\S')
def input(self, buf):
""" Initialize the lexer with a buffer as input.
"""
self.buf = buf
self.pos = 0
def token(self):
""" Return the next token (a Token object) found in the
input buffer. None is returned if the end of the
buffer was reached.
In case of a lexing error (the current chunk of the
buffer matches no rule), a LexerError is raised with
the position of the error.
"""
if self.pos >= len(self.buf):
return None
else:
if self.skip_whitespace:
m = self.re_ws_skip.search(self.buf[self.pos:])
if m:
self.pos += m.start()
else:
return None
for token_regex, token_type in self.rules:
m = token_regex.match(self.buf[self.pos:])
if m:
value = self.buf[self.pos + m.start():self.pos + m.end()]
tok = Token(token_type, value, self.pos)
self.pos += m.end()
return tok
# if we're here, no rule matched
raise LexerError(self.pos)
def tokens(self):
""" Returns an iterator to the tokens found in the buffer.
"""
while 1:
tok = self.token()
if tok is None: break
yield tok
if __name__ == '__main__':
rules = [
('\d+', 'NUMBER'),
('[a-zA-Z_]\w+', 'IDENTIFIER'),
('\+', 'PLUS'),
('\-', 'MINUS'),
('\*', 'MULTIPLY'),
('\/', 'DIVIDE'),
('\(', 'LP'),
('\)', 'RP'),
('=', 'EQUALS'),
]
lx = Lexer(rules, skip_whitespace=True)
lx.input('erw = _abc + 12*(R4-623902) ')
try:
for tok in lx.tokens():
print tok
except LexerError, err:
print 'LexerError at position', err.pos
Funciona muy bien, pero estoy un poco preocupado de que sea demasiado ineficiente. ¿Hay algún truco de expresiones regulares que me permita escribirlo de una manera más eficiente/elegante?
Específicamente, ¿hay alguna forma de evitar alternar linealmente todas las reglas de expresiones regulares para encontrar una que encaje?
¿Cómo hago que devuelva el tipo correcto para cada una de las opciones? –
Usa grupos de captura. Encerrar una parte de una expresión regular entre paréntesis la convierte en un grupo de captura que se puede recuperar del objeto de coincidencia, por ejemplo re.match ("(a) | (b)", "b"). Groups() = (Ninguno, "segundo"). El primer grupo no coincidía, el segundo correspondía con "b". –
Pero aún tendré que caminar linealmente sobre los grupos de captura? –