我有一个人为问题的实例:
import pyparsing as pp
fname = pp.OneOrMore( pp.Word("Max") ).setResultsName("fname")
mname = pp.OneOrMore(s pp.Word("Joseph") ).setResultsName("mname")
lname = pp.OneOrMore( pp.Word("Andrews") ).setResultsName("lname")
another_mname = pp.OneOrMore(pp.Word("Miller")).setResultsName("mname")
full = fname + mname + lname + another_mname
output = full.parseString("Max Joseph Joseph Andrews Miller Miller").asDict()
# current output
{'fname': ['Max'], 'lname': ['Andrews'], 'mname': ['Miller', 'Miller']}
很明显,为什么输出是这样。但是,我也想收集“约瑟夫”作为另一个价值。例如
# desired output
{'fname': ['Max'], 'lname': ['Andrews'], 'mname': ['Joseph', 'Joseph', 'Miller', 'Miller']}
谢谢。
最佳答案
您的代码无效,因为您将结果的名称设置为相同。
这导致在结果"mname"
中与mname
关联的dict()
条目被与"mname"
关联的another_mname
条目替换。
解决此问题的一种方法是将名称收集到两个单独的结果中,然后将它们加入:
import pyparsing as pp
fname = pp.OneOrMore(pp.Word("Max"))("fname")
mname = pp.OneOrMore(pp.Word("Joseph"))("mname")
lname = pp.OneOrMore(pp.Word("Andrews"))("lname")
another_mname = pp.OneOrMore(pp.Word("Miller"))("mname2")
full = fname + mname + lname + another_mname
output = full.parseString("Max Joseph Joseph Andrews Miller Miller").asDict()
print(output)
# {'fname': ['Max'], 'mname': ['Joseph', 'Joseph'], 'lname': ['Andrews'], 'mname2': ['Miller', 'Miller']}
# clean-up dict
output['mname'] = output['mname'] + output['mname2']
del output['mname2']
print(output)
# {'fname': ['Max'], 'mname': ['Joseph', 'Joseph', 'Miller', 'Miller'], 'lname': ['Andrews']}
请注意,您不能简单地将
mname
定义为:mname = pp.OneOrMore(pp.Word("Joseph") | pp.Word("Miller"))("mname")
这将导致类似的问题:
import pyparsing as pp
fname = pp.OneOrMore(pp.Word("Max"))("fname")
mname = pp.OneOrMore(pp.Word("Joseph") | pp.Word("Miller"))("mname")
lname = pp.OneOrMore(pp.Word("Andrews"))("lname")
full = fname + mname + lname + mname
output = full.parseString("Max Joseph Joseph Andrews Miller Miller").asDict()
print(output)
# {'fname': ['Max'], 'mname': ['Miller', 'Miller'], 'lname': ['Andrews']}
但由于另一个原因:
mname
末尾的full
替换了mname
的先前值。也可以自动执行此操作,例如
import pyparsing as pp
fname = pp.OneOrMore(pp.Word("Max"))("fname")
mname = pp.OneOrMore(pp.Word("Joseph"))("mname:0")
lname = pp.OneOrMore(pp.Word("Andrews"))("lname")
another_mname = pp.OneOrMore(pp.Word("Miller"))("mname:1")
full = fname + mname + lname + another_mname
output = full.parseString("Max Max Joseph Joseph Andrews Miller Miller").asDict()
print(output)
# {'fname': ['Max', 'Max'], 'mname:0': ['Joseph', 'Joseph'], 'lname': ['Andrews'], 'mname:1': ['Miller', 'Miller']}
def quench(pp_dict, mapping=lambda k: k.split(':')[0]):
result = {}
to_remove = []
for k, v in pp_dict.items():
new_k = mapping(k)
if k != new_k:
if new_k not in result:
result[new_k] = []
result[new_k].extend(v)
else:
result[k] = v
return result
print(quench(output))
# {'fname': ['Max', 'Max'], 'mname': ['Joseph', 'Joseph', 'Miller', 'Miller'], 'lname': ['Andrews']}
或者,通过自动将多个
full
实例转换为编号实例(例如"mname"
)以待稍后淬火,甚至可以对"mname:0"
进行预处理。编辑
(由@PaulMcG指出)
此机制直接在
pyparsing
中实现:import pyparsing as pp
fname = pp.OneOrMore(pp.Word("Max")).setResultsName("fname")
mname = pp.OneOrMore(pp.Word("Joseph")).setResultsName("mname", listAllMatches=True)
lname = pp.OneOrMore(pp.Word("Andrews")).setResultsName("lname")
another_mname = pp.OneOrMore(pp.Word("Miller")).setResultsName("mname", listAllMatches=True)
full = fname + mname + lname + another_mname
output = full.parseString("Max Joseph Joseph Andrews Miller Miller").asDict()
print(output)
# {'fname': ['Max'], 'mname': [['Joseph', 'Joseph'], ['Miller', 'Miller']], 'lname': ['Andrews']}
甚至像这样:
import pyparsing as pp
fname = pp.OneOrMore(pp.Word("Max")).setResultsName("fname")
mname = pp.OneOrMore(pp.Word("Joseph") | pp.Word("Miller")).setResultsName("mname", listAllMatches=True)
lname = pp.OneOrMore(pp.Word("Andrews")).setResultsName("lname")
full = fname + mname + lname + mname
output = full.parseString("Max Joseph Joseph Andrews Miller Miller").asDict()
print(output)
# {'fname': ['Max'], 'mname': [['Joseph', 'Joseph'], ['Miller', 'Miller']], 'lname': ['Andrews']}
尽管结果是
list
的list
而不是一个扁平的。关于python - pyparsing中的asDict方法将覆盖先前的键,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/56936801/