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安裝Python 解析器函數(shù)聲明

開發(fā) 后端
假如你安裝了Python 解析器,這些功能都是可用的除了標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)以外,還有許多其他高質(zhì)量的庫(kù),如wxPython、Twisted和Python圖形庫(kù)等等數(shù)不勝數(shù)。

在標(biāo)準(zhǔn)Python 解析器中,有關(guān)缺省變量值的限制非常模糊。基于此,很多編譯器允許開發(fā)人員將缺省變量值包含在函數(shù)聲明,指向函數(shù)的指針和引用,成員函數(shù)的指針,以及typedef聲明中。

首先初步了解 DParser 這一由 J. Plevyak 編寫的簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的解析工具。然后了解用于 Python 的 DParser,它為 Python 程序員提供了一個(gè)訪問(wèn) DParser 的無(wú)縫接口,并看看它與上一期中介紹的解析器的比較。語(yǔ)法規(guī)則以類似于 Spark 或 PLY 的方式通過(guò) Python 函數(shù)文檔字符串加入到 DParser 中。 有很多可用的 Python 解析器程序庫(kù)。

DParser 與所有其他解析器的不同之處是什么?是這樣,類似于 PLY 和 Spark,用于 Python 的 DParser 使用函數(shù)文檔字符串來(lái)表示其結(jié)果(productions)。這種風(fēng)格使得您可以將動(dòng)作代碼直接插入到一個(gè)結(jié)果中,以處理當(dāng)一個(gè)特定的語(yǔ)法規(guī)則得到滿足時(shí)將發(fā)生的事件。

與 PLY 或 Spark 相反,DParser 本身是用 C 編寫的,因而可能會(huì)比純粹的 Python 解析器快得多。用于 Python 的 DParser 是底層的 C 程序庫(kù)之外的一個(gè)非常精簡(jiǎn)的包裝器(wrapper) —— 對(duì) Python 的回調(diào)需要一些額外的時(shí)間。

但是基本的解析是以 C 語(yǔ)言的速度來(lái)進(jìn)行的。不過(guò),就本文而言,我沒(méi)有嘗試進(jìn)行任何具體的基準(zhǔn)測(cè)試。所以,相對(duì)于其他解析器來(lái)說(shuō),DParser 到底有多快或多慢不是我所能直接評(píng)論的。有很多讀者推薦說(shuō)用于 Python DParaser 值得關(guān)注。順便提一句,如您將在示例中所看到的,DParser 不使用任何單獨(dú)的標(biāo)記傳遞。

而只是直接解析。您可以通過(guò)定義保留的 d_whitespace() 函數(shù)來(lái)控制空格的識(shí)別(它分離解析符號(hào));這樣就使得您可以隨意使用標(biāo)記。 后面跟有問(wèn)號(hào)的結(jié)果是推測(cè)性的嘗試;那些后面其實(shí)沒(méi)有最終的結(jié)果。與此相關(guān), DParser 讓您有能力當(dāng)結(jié)果成為推測(cè)的或者是最終解析時(shí)采取不同的動(dòng)作。

默認(rèn)情況下,函數(shù)體中的動(dòng)作只作用于最終解析。不過(guò),您可以向結(jié)果指定兩個(gè)額外參數(shù)中的一個(gè)來(lái)處理推測(cè)性解析。(還有很多本文中沒(méi)有討論的選項(xiàng)參數(shù)。) 盡管得到了一些讀者的建議,我還是不太看重 DParser。它有很多可以作用于結(jié)果的強(qiáng)大的開關(guān)和選項(xiàng),我還沒(méi)有討論到 —— 比如指定關(guān)聯(lián)性。

大體上,DParser 語(yǔ)言非常健壯,我非常懷疑用于 Python 的 DParser 是否會(huì)比純粹的 Python 解析器運(yùn)行速度快得非常多。 無(wú)論如何,我仍然不能對(duì)函數(shù)文檔字符串風(fēng)格的解析器具有太多熱情。顯然,關(guān)于這一點(diǎn),很多優(yōu)秀的 Python 程序員不會(huì)贊同我。

此外我還發(fā)現(xiàn)一些解析結(jié)果有些令人不解:為什么調(diào)試模式下可以成功,而標(biāo)準(zhǔn)模式下卻不能成功?含糊問(wèn)題確切是什么時(shí)候發(fā)生的?使用任何解析工具開發(fā)語(yǔ)法都會(huì)有類似的意外,但是我發(fā)現(xiàn) DParser 不知何故尤其出乎意料;例如 SimpleParse,就不會(huì)讓我那么感到驚訝。

可能,如果我了解了底層算法的更多復(fù)雜細(xì)節(jié),它將會(huì)更具意義;不過(guò),就我相對(duì)淺薄的學(xué)識(shí)而言,我可能與 95% 以上的讀者差不多。有人比我更加熟悉解析;但是實(shí)際上大部分程序員懂得更少。

Python是一門功能強(qiáng)大的高級(jí)腳本語(yǔ)言,它的強(qiáng)大不僅表現(xiàn)在其自身的功能上,而且還表現(xiàn)在其良好的可擴(kuò)展性上,正因如此,Python已經(jīng)開始受到越來(lái)越多人的青睞,并且被屢屢成功地應(yīng)用于各類大型軟件系統(tǒng)的開發(fā)過(guò)程中。

與其它普通腳本語(yǔ)言有所不同,Python程序員可以借助Python語(yǔ)言提供的API,使用C或者C++來(lái)對(duì)Python進(jìn)行功能性擴(kuò)展,從而即可以利用Python方便靈活的語(yǔ)法和功能,又可以獲得與C或者C++幾乎相同的執(zhí)行性能。

執(zhí)行速度慢是幾乎所有腳本語(yǔ)言都具有的共性,也是倍受人們指責(zé)的一個(gè)重要因素,Python則通過(guò)與C語(yǔ)言的有機(jī)結(jié)合巧妙地解決了這一問(wèn)題,從而使腳本語(yǔ)言的應(yīng)用范圍得到了很大擴(kuò)展。

在用Python 解析器開發(fā)實(shí)際軟件系統(tǒng)時(shí),很多時(shí)候都需要使用C/C++來(lái)對(duì)Python進(jìn)行擴(kuò)展。最常見的情況是目前已經(jīng)存在一個(gè)用C編寫的庫(kù),需要在Python語(yǔ)言中使用該庫(kù)的某些功能。

此時(shí)就可以借助Python提供的擴(kuò)展功能來(lái)實(shí)現(xiàn)。此外,由于Python從本質(zhì)上講還是一種腳本語(yǔ)言,某些功能用Python實(shí)現(xiàn)可能很難滿足實(shí)際軟件系統(tǒng)對(duì)執(zhí)行效率的要求,此時(shí)也可以借助Python提供的擴(kuò)展功能,將這些關(guān)鍵代碼段用C或者C++實(shí)現(xiàn),從而提供程序的執(zhí)行性能。

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