Разбор слов по составу

Разбор слова по составу

Тип лингвистического анализа, в результате которого определяется структура слова, а также его состав, называется морфемным анализом.

Виды морфем

В русском языке используются следующие морфемы:

— Корень. В нем заключается значение самого слова. Слова, у которых есть общий корень, считаются однокоренными. Иногда слово может иметь два и даже три корня.
— Суффикс. Обычно идет после корня и служит инструментом для образования других слов. К примеру, «гриб» и «грибник». В слове может быть несколько суффиксов, а может не быть совсем.
— Приставка. Находится перед корнем. Может отсутствовать.
— Окончание. Та часть слова, которая изменяется при склонении или спряжении.
— Основа. Часть слова, к которой относятся все морфемы, кроме окончания.

Важность морфемного разбора

В русском языке разбор слова по составу очень важен, ведь нередко для правильного написания слова необходимо точно знать, частью какой морфемы является проверяемая буква.

Пример

В качестве примера можно взять два слова: «чёрный» и «червячок». Почему в первом случае на месте ударной гласной мы пишем «ё», а не «о», как в слове «червячок»? Нужно вспомнить правило написания букв «ё», «е», «о» после шипящих, стоящих в корне слова. Если возможно поменять форму слова либо подобрать родственное ему так, чтобы «ё» чередовалась с «е», тогда следует ставить букву «ё» (чёрный — чернеть). Если чередование отсутствует, тогда ставится буква «о» (например, чокаться, шорты).

В случае же со словом «червячок» «-ок-» — это суффикс. Правило заключается в том, что в суффиксах, если стоящая после шипящих букв гласная находится под ударением, всегда пишется «о» (зрачок, снежок), в безударном случае — «е» (платочек, кармашек).

Как разобрать слово по составу

Для помощи начинающим существуют морфемно-орфографические словари. Можно выделить книги таких авторов, как Тихонов А.Н.

В любом слове непременно должны присутствовать корень и основа. Остальных морфем может и не быть. Иногда слово целиком может состоять из корня (или основы): «гриб», «чай» и т.д.

Этапы морфемного анализа

Чтобы морфемный разбор слов было легче осуществить, следует придерживаться определенного алгоритма:

— Сначала нужно определить часть речи, задав вопрос к слову. Для прилагательного это будет вопрос «какой?», для существительного — «что?» или «кто?».
— Затем нужно выделить окончание. Чтобы его найти, слово нужно просклонять по падежам, если часть речи это позволяет. Например, наречие изменить никак нельзя, поэтому у него не будет окончания.
— Далее нужно выделить основу у слова. Все, кроме окончания, — основа.
— Потом следует определить корень, подобрав родственные однокоренные слова.
— Определяется приставка, а потом суффиксы (при их наличии).

Особенности разбора

Иногда подход к морфемному разбору в программах университета и школы может отличаться. Во всех случаях различия аргументированы и имеют право на существование. Поэтому стоит ориентироваться на морфемный словарь, рекомендованный в конкретном учебном заведении.

Только что искали: блоьгу сейчас евскатр сейчас курица сейчас зара ф б сейчас п а д и в н а сейчас даингрт сейчас бесиловз 1 секунда назад б у з и н а 1 секунда назад к д о а б л а 1 секунда назад т д с е з м о п и 1 секунда назад тпкоснаэ 1 секунда назад у и ч р е н а ж 1 секунда назад с в а л к а 1 секунда назад пастель 1 секунда назад м о о т с л 1 секунда назад

Годовой контрольный диктант в 10 классе № 9 | Сборник диктантов по Русскому языку в 10 классе с русским языком обучения

Цель: проверить уровень усвоения стандарта на конец года, практические навыки учащихся в усвоении  тем по русскому языку.

 Содержание контрольного диктанта направлено на выявление качества усвоения учебного материала:

  — правописание проверяемых безударных  гласных;

  — правописание  непроверяемых  безударных  гласных;

  — правописание  окончаний  прилагательных  и  причастий;

  -написание сложных  прилагательных;

  — написание  н-нн  в прилагательных  и  причастиях;    

  -написание   о-е  после  шипящих;

  — написание  -тся  —  ться  в  глаголах;

  — написание  не-ни  в  местоимениях.

Знаки  препинания:

  — запятая при  однородных  членах  предложения;

  — запятые  в  сложных  предложениях;

  — запятые  при  обособленных  членах  предложения;

 — запятые  при  сравнении.

Грамматические  задания  направлены  на  выявление  уровня  сформированности  практических  умений  и  навыков  учащихся:

  — синтаксического  разбора  предложения;

  — фонетического  разбора слова;

  -разбора  слова  по  составу;

  — разбора  словосочетаний.    

Критерии оценки знаний учащихся

Диктант

• «5» – за работу, в которой нет ошибок.

• «4» – за работу, в которой допущено 1 – 2 ошибки.

• «3» – за работу, в которой допущено 3 – 5 ошибок.

• «2» – за работу, в которой допущено более 5 ошибок.

Грамматическое задание

«5» — безошибочное выполнение всех заданий;

«4» — если учеником выполнено все  задания с небольшими погрешностями;

«3» — выполнил не менее з-х  заданий с негрубыми ошибками;

«2» — если ученик не справляется с большинством грамматических заданий.

Вечер

            Солнце,  похожее  на  золотое  блюдце,  остановилось,  одним своим краем  упираясь  в  далёкую  черту  горизонта.  Словно  красивая  ткачиха,  разбросавшая  золотую  пряжу  свою,  солнце,  уходя  на  покой,  собирало  тучи.  От  этого  переменчивой  и  чарующей  была  степь.  Травы  катились  вдаль,  как  морские  волны,  лучи  заходящего солнца  играли  на  них   тысячами  цветов.  Тучи  покрывали  степь  то  лёгкой  позолотой,  то  ярко-красным  тончайшим  шёлком,  то  мельчайшей  пылью,  то  полупрозрачным  сиреневым  платком.  Безбрежная,  необъятная  степь  походила  на  океан,  и казалось,  что  этому  океану  нет  ни  конца,  ни  начала.  И  вот  уже  океан  стал  тёмно-синим,  вот  он  нахмурился,  и  волны  трав,  раскрашенных   последними  лучами  солнца,  стали  едва  заметными  в  густеющем  тёплом  мареве  сумерек.  Тёмно-синее  море  стало  чернеть.  Тоненький  краешек  солнечного  диска, как  дорогой  расплавленный  металл,  засиял  на  тёмном  рубеже  горизонта.

  (170  слов)                                                                                                    (По  С. Сейфулину)

Грамматические  задания

1.Выписать  из  текста  по  два  словосочетания  на  все  виды подчинительной  связи  и  разобрать  их.

2. Выполнить  фонетический  разбор  слова:

Упираясь  —  1-й  вариант                                                       деревья  —  2-й  вариант

3. Разобрать  слова  по  составу:

Разбросавшая,  тончайшим,  казалось

Заходящего,  мельчайшей,  упираясь  —  2-й  вариант

4. Сделать  синтаксический  разбор  предложения:

 Безбрежная,  необъятная  степь  походила  на  океан,  и казалось,  что  этому  океану  нет  ни  конца,  ни  начала.  – 1-й  вариант

И  вот  уже  океан  стал  тёмно-синим,  вот  он  нахмурился,  и  волны  трав,  раскрашенных   последними  лучами  солнца,  стали  едва  заметными  в  густеющем  тёплом  мареве  сумерек.  —  2-й  вариант

Написание синтаксического анализатора — Часть I: Начало работы | by Supun Setunga

В этой статье обсуждается простой подход к реализации рукописного синтаксического анализатора с нуля и некоторые основные принципы, связанные с ним. Это больше фокусируется на объяснении практических аспектов реализации, а не на формальных определениях синтаксических анализаторов.

Синтаксический анализатор — это самое первое, что приходит нам на ум, когда мы говорим о разработке-компиляторе/конструкции-компилятора. Правильно, синтаксический анализатор играет ключевую роль в архитектуре компилятора, а также может рассматриваться как точка входа в компилятор. Прежде чем мы углубимся в детали того, как написать синтаксический анализатор, давайте посмотрим, что на самом деле означает синтаксический анализ.

Что такое синтаксический анализ

Синтаксический анализ по существу означает преобразование исходного кода в древовидное представление объекта, которое называется «деревом синтаксического анализа» (также иногда называемым «синтаксическим деревом»). Часто абстрактное синтаксическое дерево (AST) путают с деревом разбора/синтаксиса. Дерево синтаксического анализа — это конкретное представление исходного кода. Он сохраняет всю информацию об исходном коде, включая тривиальную информацию, такую ​​как разделители, пробелы, комментарии и т. д. Принимая во внимание, что AST является абстрактным представлением исходного кода и может не содержать часть информации, которая есть в исходном коде. .

В дереве синтаксического анализа каждый элемент называется «узлом». Листовые узлы или конечные узлы рассматриваются как узлы особого типа, которые называются «токенами». Нетерминальные узлы обычно называют просто «узел».

Зачем рукописный парсер?

Если вы осмотритесь, то увидите, что существует довольно много доступных генераторов синтаксических анализаторов, таких как ANTLR, Bison, Yacc и т. д. С помощью этих генераторов синтаксических анализаторов мы можем просто определить грамматику и автоматически сгенерировать синтаксический анализатор в соответствии с этой грамматикой. . Это звучит довольно просто! Если да, то зачем писать парсер с нуля?

Распространенная ошибка при построении компилятора — думать, что нам нужно написать синтаксический анализатор с нуля, или думать, что нам не нужен собственный синтаксический анализатор. Что ж, звучит противоречиво! Загвоздка в том, что оба подхода имеют свои плюсы и минусы. Поэтому важно знать, когда писать парсер вручную или использовать генератор парсеров:

Сгенерированный парсер:

• Простота реализации — Определите грамматику в нужном формате и сгенерируйте парсер. например: Для ANTLR все, что нам нужно, это определить грамматику в .g4 формат. Затем сгенерировать синтаксический анализатор так же просто, как запустить одну команду.
• Простота обслуживания — все, что вам нужно сделать, это обновить правило грамматики и заново сгенерировать синтаксический анализатор.
• Может быть компактного размера.
• Однако у него нет преимуществ рукописного парсера (см. ниже).

Написанный от руки синтаксический анализатор:

• Написание синтаксического анализатора вручную является умеренно сложной задачей. Сложность может увеличиться, если языковая грамматика сложна. Однако он имеет следующие преимущества.
• Могут быть улучшенные и содержательные сообщения об ошибках. Автоматически сгенерированные парсеры могут иногда приводить к совершенно бесполезным ошибкам.
• Может поддерживать отказоустойчивый синтаксический анализ. Другими словами, он может создать правильное дерево синтаксического анализа даже при синтаксической ошибке. Это также означает, что рукописный синтаксический анализатор может обнаруживать и обрабатывать несколько синтаксических ошибок одновременно. В сгенерированных синтаксических анализаторах это может быть достигнуто в определенной степени с помощью обширных настроек, но может быть не в состоянии полностью поддерживать отказоустойчивый синтаксический анализ.
• Может поддерживать добавочный анализ — анализировать только часть кода при обновлении исходного кода.
• Обычно лучше с точки зрения производительности.
• Легко настроить. Вы владеете кодом и имеете полный контроль над ним — например: в ANTLR4, если вы хотите настроить логику синтаксического анализа, вам придется либо расширить и немного взломать сгенерированный синтаксический анализатор, либо написать некоторую пользовательскую логику в сам файл грамматики на другом языке. Иногда это может быть запутанно, а уровень настройки, который можно сделать, очень ограничен.
• Может легко обрабатывать контекстно-зависимые грамматики. Не все языки на 100% контекстно-свободны. Могут быть ситуации, когда вы хотите токенизировать входные данные или построить дерево синтаксического анализа по-разному в зависимости от контекста. Это очень сложная или почти невыполнимая задача, когда речь идет о сгенерированных парсерах.

Итак, в общем, если вы хотите получить высокооптимизированный синтаксический анализатор производственного уровня, который является отказоустойчивым, и если у вас достаточно времени, то рукописный синтаксический анализатор — это то, что вам нужно. С другой стороны, вам нужен достаточно приличный синтаксический анализатор за очень короткое время, а производительность или отказоустойчивость не являются одним из ваших требований, сгенерированный синтаксический анализатор справится с задачей.

Независимо от того, следует ли реализовать рукописный синтаксический анализатор или использовать сгенерированный синтаксический анализатор, всегда будет необходима одна вещь: четко определенная грамматика (формальная грамматика) для языка, который мы собираемся реализовать. Грамматика определяет лексическую и синтаксическую структуру программы на этом языке. Очень популярным и простым форматом для определения контекстно-свободной грамматики является форма Бэкуса-Наура (BNF) или один из ее вариантов, например расширенная форма Бэкуса-Наура (EBNF).

Несмотря на то, что синтаксический анализатор часто называют отдельным компонентом в архитектуре компилятора, он состоит из нескольких компонентов, включая, помимо прочего, лексер, синтаксический анализатор и несколько других абстракций, таких как устройство(а) чтения ввода/символов и обработчик ошибок. На приведенной ниже диаграмме показаны компоненты и то, как они связаны друг с другом в нашей реализации парсера.

Считыватель символов / Считыватель ввода

Считыватель символов, также называемый устройством чтения ввода, считывает исходный код и предоставляет символы/кодовые точки лексеру по запросу. Исходным кодом может быть что угодно: файл, входной поток или даже строка.

Также возможно встроить возможности чтения ввода в сам лексер. Однако преимущество абстрагирования считывателя от лексера состоит в том, что, в зависимости от входных данных, мы можем подключать разные считыватели к одному и тому же лексеру. И лексеру не нужно беспокоиться об обработке различных типов входных данных.

Считыватель ввода состоит из трех наборов важных методов:

• peek()/peek(k) — Получить следующий символ /следующий k-й символ из ввода. Это используется для просмотра символов без их использования/удаления из входного потока. Вызов метода peek() более одного раза вернет один и тот же символ.
• потреблять()/consume(k) — Получить следующий символ /следующий k-й токен из ввода и удалить его из ввода. Это означает, что вызов метод Consumer() несколько раз будет возвращать новый символ при каждом вызове. Иногда этот метод Consumer() также называют read() или next() .
• isEOF() — Проверяет, достиг ли читатель конца ввода.

Лексер

Лексер считывает символы из устройства ввода/считывания символов и создает токены. Другими словами, он преобразует поток символов в поток маркеров. Поэтому его иногда также называют токенизатором. Эти токены создаются в соответствии с определенной грамматикой. Обычно реализация лексера несколько сложнее, чем у считывателя символов, но намного проще, чем у синтаксического анализатора.

Важным аспектом лексера является обработка пробелов и комментариев. В большинстве языков языковая семантика не зависит от пробелов. Пробелы требуются только для обозначения конца токена и, следовательно, также называются «пустяками» или «мелоциями», поскольку они не имеют большого значения для AST. Однако это не относится ко всем языкам, потому что в некоторых языках, таких как python, пробелы могут иметь семантическое значение. Разные лексеры по-разному обрабатывают эти пробелы и комментарии:

• Отбросить их в лексере — Недостаток этого подхода в том, что он не сможет воспроизвести исходный код из дерева синтаксиса/анализа. Это может стать проблемой, если вы планируете использовать дерево синтаксического анализа для таких целей, как форматирование кода и т. д.
• Выдавать пробелы как отдельные токены, но в поток/канал, отличный от обычного токена. Это хороший подход для языков, в которых пробелы имеют семантическое значение.
• Сохранить их в дереве синтаксического анализа, присоединив их к ближайшему токену. В нашей реализации мы будем использовать этот подход.

Как и считыватель символов, lexer состоит из двух методов:

• peek()/peek(k) — Получить следующий токен /следующий k-й токен. Это используется для просмотра токенов без их использования/удаления из входного потока. Вызов метода peek() более одного раза вернет один и тот же токен.
• потреблять()/consume(k) — Получить следующий токен/следующий k-й токен и удалить его из потока токенов. Это означает, что вызов Consumer() 9Метод 0025 несколько раз будет возвращать новый токен при каждом вызове. Иногда этот метод Consumer() также называют read() или next() .

Как только лексер достигает конца ввода от устройства чтения символов, он выдает специальный токен, называемый «EOFToken» (маркер конца файла). Синтаксический анализатор использует этот EOFToken для завершения синтаксического анализа.

Анализатор

Анализатор отвечает за чтение токенов из лексера и создание дерева разбора. Он получает следующий токен от лексера, анализирует его и сравнивает с определенной грамматикой. Затем решает, какое из грамматических правил следует учитывать, и продолжает разбор в соответствии с грамматикой. Однако это не всегда очень просто, так как иногда невозможно определить, какой путь выбрать, только взглянув на следующий токен. Таким образом, синтаксическому анализатору, возможно, придется проверить несколько токенов в будущем, чтобы решить, какой путь или правило грамматики следует учитывать. Об этом мы подробно поговорим в следующей статье. Однако из-за такой сложности парсер также является наиболее сложным компонентом для реализации в архитектуре парсера.

Как правило, синтаксическому анализатору требуется только один метод — метод parse() , который выполняет весь синтаксический анализ и возвращает дерево синтаксического анализатора.

Учитывая тот факт, что наша цель состоит в том, чтобы реализовать синтаксический анализатор, который одновременно является устойчивым и выдает правильные сообщения об ошибках, очень важным аспектом синтаксического анализатора является правильная обработка синтаксических ошибок. Синтаксическая ошибка — это случай, когда во время синтаксического анализа достигается неожиданный токен или, другими словами, следующий токен не соответствует определенной грамматике. В таких случаях синтаксический анализатор запрашивает «обработчик ошибок» (см. следующий раздел) исправить эту синтаксическую ошибку, и как только обработчик ошибок восстанавливается, синтаксический анализатор продолжает анализировать остальную часть ввода.

Обработчик ошибок

Как обсуждалось в предыдущем разделе, целью обработчика ошибок является восстановление после синтаксической ошибки. Он играет ключевую роль в современном отказоустойчивом синтаксическом анализаторе, особенно для создания правильного дерева синтаксического анализа даже с синтаксическими ошибками и выдачи правильных и содержательных сообщений об ошибках.

Возможности обработки ошибок также могут быть встроены в сам синтаксический анализатор. Преимущество этого заключается в том, что, поскольку ошибки будут обрабатываться тут же в синтаксическом анализаторе, в момент восстановления доступно много контекстной информации. Однако недостатков у встраивания возможностей восстановления в сам парсер больше, чем достоинств:

• Попытка восстановить каждое место приведет к большому количеству повторяющихся задач и повторяющихся кодов
• Логика синтаксического анализатора будет загромождена логикой обработки ошибок, что в конечном итоге сделает кодовую базу трудной для чтения и понимания.
• Имея отдельный обработчик ошибок, можно также подключать разные обработчики ошибок для разных вариантов использования. Например, можно использовать один подход к обработке ошибок для инструментов CLI и другой подход к обработке ошибок для интерактивных IDE. Потому что IDE могут захотеть облегчить завершение кода и т. д., и, следовательно, шаблон восстановления будет более близок к шаблону письма пользователя.

В этой статье мы обсудили базовую архитектуру парсера, некоторые термины, а также когда следует использовать рукописный парсер, а когда нет. Мы также обсудили некоторые высокоуровневые детали различных компонентов парсера и их требования. В следующей статье я подробно расскажу о каждом из этих компонентов и алгоритмах, которым необходимо следовать, включая некоторые детали реализации.

разбор - Как написать грамматику для выражения, когда оно может иметь много возможных форм

У меня есть несколько предложений, которые мне нужно преобразовать в код регулярного выражения, и я пытался использовать для этого Pyparsing. Предложения — это, по сути, правила поиска, говорящие нам, что искать.

Примеры предложений -

1. LINE_CONTAINS это фраза - это пример правила поиска, указывающего, что строка, в которой вы ищете, должна содержать фразу

   , это фраза

2. LINE_STARTSWITH Однако мы - это пример правила поиска, указывающего, что строка, которую вы ищете, должна начинаться с фразы Однако мы

3. Правила также можно комбинировать, например- LINE_CONTAINS фраза один ПЕРЕД {фразой2 И фразой3} И СТРОКА_STARTSWITH Однако мы

Список всех актуальных приговоров (при необходимости) можно найти здесь.
Все строки начинаются с любого из двух упомянутых выше символов (назовем их line_directives). Теперь я пытаюсь разобрать эти предложения, а затем преобразовать их в код регулярного выражения. Я начал писать БНФ для своей грамматики и вот что у меня получилось -

 лпар ::= '{'
рпар ::= '}'
line_directive ::= LINE_CONTAINS | LINE_STARTSWITH
фраза ::= lpar(?) + (word+) + rpar(?) # означает, что если фраза заключена в скобки, она останется прежней
upto_N_words ::= lpar + 'UPTO' + число + 'WORDS' + rpar
N_words ::= lpar + num + 'WORDS' + rpar
upto_N_characters ::= lpar + 'UPTO' + число + 'CHARACTERS' + rpar
N_characters ::= lpar + num + 'СИМВОЛЫ' + rpar
JOIN_phrase ::= фраза + JOIN + фраза
AND_phrase ::= фраза (+ ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ + фраза)+
OR_phrase ::= фраза (+ ИЛИ + фраза)+
BEFORE_phrase ::= фраза (+ BEFORE + фраза)+
AFTER_phrase ::= фраза (+ ПОСЛЕ + фраза)+
braced_OR_phrase ::= lpar + OR_phrase + rpar
braced_AND_phrase ::= lpar + AND_phrase + rpar
braced_BEFORE_phrase ::= lpar + BEFORE_phrase + rpar
braced_AFTER_phrase ::= lpar + AFTER_phrase + rpar
braced_JOIN_phrase ::= lpar + JOIN_phrase + rpar
правило ::= line_directive + субправило
final_expr ::= правило (+ И/ИЛИ + правило)+
 

 субправило ::= фраза
        ::= ИЛИ_фраза
        ::= JOIN_phrase
        ::= BEFORE_phrase
        ::= AFTER_phrase
        ::= И_фраза
        ::= фраза + upto_N_words + фраза
        ::= braced_OR_phrase + фраза
        ::= фраза + braced_OR_phrase
        ::= фраза + braced_OR_phrase + фраза
        ::= фраза + upto_N_words + braced_OR_phrase
        ::= фраза + до_N_символов + фраза
        ::= braced_OR_phrase + фраза + upto_N_words + фраза
        ::= фраза + braced_OR_phrase + upto_N_words + фраза
 

 из pyparsing import *
импортировать повторно
def parse_hrr (hrrsents):
 ДО, И, ИЛИ, СЛОВА, СИМВОЛОВ = карта (Литерал, "ДО И ИЛИ СЛОВА СИМВОЛОВ".split())
 LBRACE,RBRACE = карта (подавить, "{}")
 целое число = pyparsing_common.integer()
 LINE_CONTAINS, PARA_STARTSWITH, LINE_ENDSWITH = карта (буквальное,
 """LINE_CONTAINS PARA_STARTSWITH LINE_ENDSWITH""". split()) # опцион пут для LINE_ENDSWITH. Пользователи могут использовать, я в настоящее время не
 ДО, ПОСЛЕ, ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ = map (буквально, "ДО ПОСЛЕ ПРИСОЕДИНЕНИЯ".split())
 ключевое слово = ДО | СЛОВА | И | ИЛИ | ДО | ПОСЛЕ | ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ | LINE_CONTAINS | PARA_STARTSWITH
 узел класса (объект):
 def __init__(я, токены):
 self.tokens = токены
 деф сгенерировать (сам):
 проходить
 класс LiteralNode (узел):
 деф сгенерировать (сам):
 return "(%s)" %(re.escape(''.join(self.tokens[0]))) # здесь объединены элементы, так что re.escape не нужно делать escape для всего списка
 класс ConsecutivePhrases (узел):
 деф сгенерировать (сам):
 присоединиться к_этим=[]
 токены = self.tokens[0]
 для t в токенах:
 tg = t.генерировать ()
 join_these.append(tg)
 последовательность = []
 для слова в join_these[:-1]:
 if (r"(([\w]+\s*)" в слове) или (r"((\w){0," в слове): #или если первая часть регулярного выражения в слове:
 seq. append (слово + "")
 еще:
 seq.append(слово + "\s+")
 seq.append(join_these[-1])
 результат = "".присоединиться(последовательность)
 вернуть результат
 класс AndNode (узел):
 деф сгенерировать (сам):
 токены = self.tokens[0]
 присоединиться к_этим=[]
 для t в токенах[::2]:
 tg = t.генерировать ()
 tg_mod = tg[0]+r'?=.*\b'+tg[1:][:-1]+r'\b)' # чтобы разместить команды регулярного выражения в нужном месте
 join_these.append(tg_mod)
 присоединился = ''.join(ele для ele в join_these)
 полный = '('+ присоединился+')'
 вернуться полный
 класс OrNode (узел):
 деф сгенерировать (сам):
 токены = self.tokens[0]
 join = '|'.join(t.generate() для t в токенах[::2])
 полный = '('+ присоединился+')'
 вернуться полный
 класс LineTermNode (узел):
 деф сгенерировать (сам):
 токены = self. " + a + r"(?=[\W_]|$))458")}
 для line_dir, phr_term в zip(токены[0::2], токены[1::2]):
 ret = dir_phr_map[line_dir](phr_term.generate())
 вернуться обратно
 класс LineAndNode (узел):
 деф сгенерировать (сам):
 токены = self.tokens[0]
 вернуть '&&&'.join(t.generate() для t в токенах[::2])
 класс LineOrNode (узел):
 деф сгенерировать (сам):
 токены = self.tokens[0]
 return '@@@'.join(t.generate() для t в токенах[::2])
 класс UpToWordsNode (узел):
 деф сгенерировать (сам):
 токены = self.tokens[0]
 рет = ''
 word_re = r"([\w]+\s*)"
 для op, операнд в zip(токены[1::2], токены[2::2]):
 # op содержит проанализированное выражение "upto"
 ret += "(%s{0,%d})" % (word_re, op)
 вернуться обратно
 класс UpToCharactersNode (узел):
 деф сгенерировать (сам):
 токены = self.tokens[0]
 рет = ''
 char_re = г"\ш"
 для op, операнд в zip(токены[1::2], токены[2::2]):
 # op содержит проанализированное выражение "upto"
 ret += "((%s){0,%d})" % (char_re, op)
 вернуться обратно
 класс BeforeAfterJoinNode (узел):
 деф сгенерировать (сам):
 токены = self. tokens[0]
 operator_opn_map = {'ДО': лямбда a,b: a + '.*?' + b, 'ПОСЛЕ': лямбда a,b: b + '.*?' + a, 'JOIN': лямбда a,b: a + '[-]?' + б}
 рет = токены[0].генерировать()
 для оператора, операнд в zip(токены[1::2], токены[2::2]):
 ret = operator_opn_map[operator](ret, operand.generate()) # по сути, это вызов элемента dict, и для каждого такого элемента требуются 2 переменные (a&b), поэтому их нужно предоставить как ret и op.generate
 вернуться обратно
## ГРАММАТИКА
 слово = ~ключевое слово + слово (альфа, буквенное обозначение+'-_+/()')
 uptowords_expr = Group(LBRACE + UPTO + integer("число слов") + WORDS + RBRACE).setParseAction(UpToWordsNode)
 uptochars_expr = Group(LBRACE + UPTO + integer("numberofchars") + CHARACTERS + RBRACE).setParseAction(UpToCharactersNode)
 некоторые_слова = OneOrMore(слово).setParseAction(' '.join, LiteralNode)
 фраза_элемент = некоторые_слова | uptowords_expr | uptochars_expr
 фраза_выражение = infixNotation(фраза_элемент,
 [
 ((BEFORE | AFTER | JOIN), 2, opAssoc. LEFT, BeforeAfterJoinNode), # ранее не работало, потому что BEFORE и т. д. не были ключевыми словами и, следовательно, анализировались как слова
 (Нет, 2, opAssoc.LEFT, ConsecutivePhrases),
 (И, 2, opAssoc.LEFT, AndNode),
 (OR, 2, opAssoc.LEFT, OrNode),
 ],
 lpar=Подавить('{'), rpar=Подавить('}')
 ) # структура отдельной фразы с ее операторами
 line_term = Группа((LINE_CONTAINS|PARA_STARTSWITH)("line_directive") +
 (phrase_expr)("phrases")) # в основном придание структуры одному подправилу, имеющему строчный термин и фразу
 #
 line_contents_expr = infixNotation(line_term.setParseAction(LineTermNode),
 [(И, 2, opAssoc.LEFT, LineAndNode),
 (OR, 2, opAssoc.LEFT, LineOrNode),
 ]
 ) # грамматика для всего правила/предложения
#######################################
 мррлист=[]
 для t в часах:
 т = т.