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我正在使用pyparsing解析表单的表达式：

"and(or(eq(x,1), eq(x,2)), eq(y,3))"

我的测试代码如下所示：

from pyparsing import Word, alphanums, Literal, Forward, Suppress, ZeroOrMore, CaselessLiteral, Group

field = Word(alphanums)
value = Word(alphanums)
eq_ = CaselessLiteral('eq') + Group(Suppress('(') + field + Literal(',').suppress() + value + Suppress(')'))
ne_ = CaselessLiteral('ne') + Group(Suppress('(') + field + Literal(',').suppress() + value + Suppress(')'))
function = ( eq_ | ne_ )

arg = Forward()
and_ = Forward()
or_ = Forward()

arg << (and_ | or_ |  function) + Suppress(",") + (and_ | or_ | function) + ZeroOrMore(Suppress(",") + (and_ | function))

and_ << Literal("and") + Suppress("(") + Group(arg) + Suppress(")")
or_ << Literal("or") + Suppress("(") + Group(arg) + Suppress(")")

exp = (and_ | or_ | function)

print(exp.parseString("and(or(eq(x,1), eq(x,2)), eq(y,3))"))

我有以下形式的输出：

['and', ['or', ['eq', ['x', '1'], 'eq', ['x', '2']], 'eq', ['y', '3']]]

列表输出看起来不错。但是对于后续处理，我希望以嵌套字典的形式输出：

{
    name: 'and',
    args: [
        {
            name: 'or',
            args: [
                {
                    name: 'eq',
                    args: ['x','1']
                },
                {
                    name: 'eq',
                    args: ['x','2']
                }
            ]
        },
        {
            name: 'eq',
            args: ['y','3']
        }
    ]
}

我试过Dict上课，但没有成功。

是否可以在pyparsing中做到这一点？或者我应该手动格式化列表输出？

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您正在寻找的功能是 pyparsing 中的一项重要功能，即设置结果名称。对于大多数 pyparsing 应用程序，建议使用结果名称。此功能自 0.9 版以来就已存在，如

expr.setResultsName("abc")

这允许我以res["abc"]or的形式访问整个解析结果的这个特定字段res.abc（res从 中返回的值在哪里parser.parseString）。您还可以调用res.dump()以查看结果的嵌套视图。

但仍然注意让解析器一目了然，我在 1.4.6 中添加了对这种形式的 setResultsName 的支持：

expr("abc")

这是您的解析器，进行了一些清理，并添加了结果名称：

COMMA,LPAR,RPAR = map(Suppress,",()")
field = Word(alphanums)
value = Word(alphanums)
eq_ = CaselessLiteral('eq')("name") + Group(LPAR + field + COMMA + value + RPAR)("args")
ne_ = CaselessLiteral('ne')("name") + Group(LPAR + field + COMMA + value + RPAR)("args")
function = ( eq_ | ne_ )

arg = Forward()
and_ = Forward()
or_ = Forward()
exp = Group(and_ | or_ | function)

arg << delimitedList(exp)

and_ << Literal("and")("name") + LPAR + Group(arg)("args") + RPAR
or_ << Literal("or")("name") + LPAR + Group(arg)("args") + RPAR

不幸的是，dump() 只处理结果的嵌套，而不是值的列表，所以它不如 json.dumps 好（也许这将是对 dump 的一个很好的增强？）。因此，这是一个自定义方法来转储嵌套的 name-args 结果：

ob = exp.parseString("and(or(eq(x,1), eq(x,2)), eq(y,3))")[0]

INDENT_SPACES = '    '
def dumpExpr(ob, level=0):
    indent = level * INDENT_SPACES
    print (indent + '{')
    print ("%s%s: %r," % (indent+INDENT_SPACES, 'name', ob['name']))
    if ob.name in ('eq','ne'):
        print ("%s%s: %s"   % (indent+INDENT_SPACES, 'args', ob.args.asList()))
    else:
        print ("%s%s: ["   % (indent+INDENT_SPACES, 'args'))
        for arg in ob.args:
            dumpExpr(arg, level+2)
        print ("%s]"   % (indent+INDENT_SPACES))
    print (indent + '}' + (',' if level > 0 else ''))
dumpExpr(ob)

给予：

{
    name: 'and',
    args: [
        {
            name: 'or',
            args: [
                {
                    name: 'eq',
                    args: ['x', '1']
                },
                {
                    name: 'eq',
                    args: ['x', '2']
                },
            ]
        },
        {
            name: 'eq',
            args: ['y', '3']
        },
    ]
}
于 2014-08-11T10:55:06.437 回答
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我不认为pyparsing有这样的东西，但你可以递归地创建数据结构：

def toDict(lst):
    if not isinstance(lst[1], list):
        return lst
    return [{'name': name, 'args': toDict(args)}
            for name, args in zip(lst[::2], lst[1::2])]

args您的示例在孩子的数量上表现不同。如果它只是一个你只需使用 a dict，否则它是一个字典列表。这将导致复杂的使用。即使只有一个孩子，也最好使用字典列表。这样，您总是知道如何在不进行类型检查的情况下迭代子代。

例子

我们可以使用json.dumps漂亮地打印输出（注意这里我们打印parsedict[0]是因为我们知道根有一个子节点，但我们总是返回之前指定的列表）：

import json
parsed = ['and', ['or', ['eq', ['x', '1'], 'eq', ['x', '2']], 'eq', ['y', '3']]]
parsedict = toDict(parsed)
print json.dumps(parsedict[0], indent=4, separators=(',', ': '))

输出

{
    "name": "and",
    "args": [
        {
            "name": "or",
            "args": [
                {
                    "name": "eq",
                    "args": [
                        "x",
                        "1"
                    ]
                },
                {
                    "name": "eq",
                    "args": [
                        "x",
                        "2"
                    ]
                }
            ]
        },
        {
            "name": "eq",
            "args": [
                "y",
                "3"
            ]
        }
    ]
}

为了获得该输出，我将 functin 中dict的collections.OrderedDicttoDict替换为，只是为了保留namebefore args。

于 2014-08-11T08:42:27.790 回答