Разбор слова по составу старался: «старался» — корень слова, разбор по составу (морфемный разбор слова)

Содержание

Морфологический разбор слова «старался»

Часть речи: Глагол в личной форме

СТАРАЛСЯ — слово может быть как одушевленное так и неодушевленное, смотрите по предложению в котором оно используется.

Начальная форма слова: «СТАРАТЬСЯ»

Слово	Морфологические признаки
СТАРАЛСЯ	Действительный залог; Единственное число; Мужской род; Непереходный; Несовершенный вид; Прошедшее время;

Все формы слова СТАРАЛСЯ

СТАРАТЬСЯ, СТАРАЮСЬ, СТАРАЕМСЯ, СТАРАЕШЬСЯ, СТАРАЕТЕСЬ, СТАРАЕТСЯ, СТАРАЮТСЯ, СТАРАЛСЯ, СТАРАЛАСЬ, СТАРАЛОСЬ, СТАРАЛИСЬ, СТАРАЯСЬ, СТАРАВШИСЬ, СТАРАЙСЯ, СТАРАЙТЕСЬ, СТАРАЮЩИЙСЯ, СТАРАЮЩЕГОСЯ, СТАРАЮЩЕМУСЯ, СТАРАЮЩИМСЯ, СТАРАЮЩЕМСЯ, СТАРАЮЩАЯСЯ, СТАРАЮЩЕЙСЯ, СТАРАЮЩУЮСЯ, СТАРАЮЩЕЮСЯ, СТАРАЮЩЕЕСЯ, СТАРАЮЩИЕСЯ, СТАРАЮЩИХСЯ, СТАРАЮЩИМИСЯ, СТАРАВШИЙСЯ, СТАРАВШЕГОСЯ, СТАРАВШЕМУСЯ, СТАРАВШИМСЯ, СТАРАВШЕМСЯ, СТАРАВШАЯСЯ, СТАРАВШЕЙСЯ, СТАРАВШУЮСЯ, СТАРАВШЕЮСЯ, СТАРАВШЕЕСЯ, СТАРАВШИЕСЯ, СТАРАВШИХСЯ, СТАРАВШИМИСЯ

Разбор слова в тексте или предложении

Если вы хотите разобрать слово «СТАРАЛСЯ» в конкретном предложении или тексте, то лучше использовать морфологический разбор текста.

Примеры предложений со словом «старался»

я старался совершенствовать свою волю – составлял себе правила, которым старался следовать;

Исповедь, Лев Толстой, 1882г.
2
К тому же и не находил ничего в обществе людей, как ни старался, а я старался;
Подросток, Федор Достоевский, 1875г.
3

Фабий Максим старался успокоить людей словами утешения, старался внушить им надежду;
Опимия, Рафаэлло Джованьоли, 1875г.
4
Но главное – он старался, старался подействовать не только на меня, но и на себя самого, и это было очень трогательно.
Как все было, Джулиан Барнс, 1991г.
5
В такие дни Ваня старался поменьше бывать дома, хотя отец сына любил и, даже когда был пьян,
старался не трогать.
Банкротство мнимых ценностей, Олег Рой, 2009г.
Найти еще примеры предложений со словом СТАРАЛСЯ
Слова «старались» морфологический и фонетический разбор
1. усердствовать
2. лезть из кожи вон
3. пытаться
4. силиться
5. стремиться
6. тщиться
7. норовить
8. биться
9. добиваться
10. домогаться
11. тесниться
12. напруживаться
13. напрягать силы
14. налегать
15. прилагать старание
16. надрываться
17. трудиться
18. из сил выбиваться
19. преследовать
20. метить
21. целить
22. употреблять все усилия
23. всячески
24. всеми силами
25. только этого и хотеть
26. бить на чин
27. приналегать
28. удариться
29. класть жизнь
30. охота что-то делать
31. расстилаться
32. желать
33. искать
34. намереваться
35. хлопотать
36. пробовать
37. прилагать усилия
38. проявлять рвение
39. прилагать все усилия
40. не жалеть усилий
41. проявлять усердие
42. прилагать старания
43. прилагать все старания
44. вкладывать много труда
45. прилагать все силы
46. проявлять старание
47. ловчиться
48. сноровить
49. вкладывать всю душу
50. выкладываться
51. пыжиться
52. слаживаться
53. колыхаться
54. уродоваться
55. тужиться
56. землю носом рыть
57. пластаться
58. отдавать все силы
59. жилиться
60. нажимать
61. землю рыть
62. лезть из шкуры вон
63. разбиваться в лепешку
64. лезть из кожи вон
65. расшибаться в лепешку
66. землю рыть носом
67. делать невозможное
68. лезть из шкуры
69. выбиваться из сил
70. вкладывать много сил
71. поднатуживаться
72. не жалеть стараний
73. рвать жопу
74. надсаживаться
75. рубиться
76. прилагать силы
77. не щадить усилий
78. вкладывать много стараний
79. делать все возможное
80. не щадить сил
81. не жалеть сил
Частицы отличие НЕ от НИ — Правила русского языка
Отличие не от ни — наиболее трудная для правописания тема и в VI классе, где она изучается впервые, и в старших классах, где повторяется не раз. Поэтому остановимся на ней подробно, используя все возможные сопоставления.
Учащиеся должны запомнить:
Не может стоять перед различными частями речи и передавать полное отрицание. Особенно четко выражено значение полного отрицания у частицы не при наличии противопоставления: Не куст, а с листочками, не рубашка, а сшита, не человек, а рассказывает (загадка).
Не во значению равняется нет: Я не был в театре. (Был?— Нет.) Здесь не место и не время вести эти разговоры. (Место?— Нет. Время?— Нет.)
Частицу не нельзя опустить, не разрушив смысла высказывания (в нем исчезает отрицательный смысл, т. е. высказывание приобретает противоположное значение): Не упреки, не наказание ждали его, а счастливые глаза матери.

Ни — частица усилительная, она употребляется в двух основных значениях: усиливает утверждение и усиливает отрицание.
Остановимся на первом значении ни.
Ни усиливает утверждение, т. е. имеет утвердительный смысл, употребляется в придаточных предложениях с уступительным оттенком. Сопоставим предложения: Уснуть доктор не мог и не старался. Уснуть доктор не мог, как ни старался (Пан.).
В первом предложении оба сказуемых отрицательные. (Мог?— Нет. Старался?— Нет.) Во втором предложении сказуемое главного предложения отрицательное (не мог), а в придаточном предложении уступительном ни усиливает утвердительное значение. Здесь ни по значению равняется да. (Уснуть мог?— Нет. Старался?— Да.)
В этом случае ни можно выпустить из предложения, не нарушив смысла, так как ни само по себе не отрицает, а только усиливает отрицание (Уснуть доктор не мог, хотя старался).

Здесь полезно сопоставить предложения с не и ни: Кто не отвечал сегодня, ответит завтра и кто ни отвечал сегодня, ответил хорошо. Из первого предложения частицу не выпустить нельзя, так как получится бессмыслица, из второго предложения утвердительную частицу ни легко выпустить, не изменив при этом его смысла (Кто отвечал сегодня, ответил хорошо).
После анализа достаточного количества примеров можно провести такие тренировочные упражнения.
1. Переделать текст, чтобы вместо не было ни и наоборот; Чтобы он не делал ошибок, с ним много работали.— Чтобы он ни делал, все делал с большим старанием.
1) Кто ни слышал его, всех поражало его красноречие.
2) Кто ни приезжал в эти места, все мечтали приехать сюда снова.
3) Кто не приезжал в город, тот ничего не знал о событиях.
4) Кто не посетил выставку, может пожалеть об этом.
5) Чтобы он не говорил на эту тему, мы старались отвлечь его,

2. Дополнить предложения.
1) Куда не пойду… . Куда ни пойду… .
2) Что (бы) ни случилось… . Что (бы) не случилось,.. .
3) Где бы ни был… , Где бы не был… .
4) Кто с ним не работал… , Кто с ним ни работал… .
5) Кого не просил… . Кого ни просил… .
6) Когда он не обращался… . Когда он ни обращался… .
7) Кому ни… . Кому не… .
Где ни… . Где не… .
9) Кто ни… . Кто не… .
10) Кого не… .Кого ни… .
11) Куда не… . Куда ни… ,
12) Когда не… . Когда ни… .
3. Перестроить следующие предложения, вставив в них частицу ни: Много сплю, а все спать хочется.— Сколько ни сплю, а все спать хочется.
1) Вглядывался, но в тумане не мог разглядеть ничего.
2) Он торопился, но все равно опаздывал.
3) Что он задумает, ему все удается.
4) О чем ты попросишь, я все выполню.
Второе назначение ни усиливать отрицание, которое выражено частицей не, стоящей перед сказуемым. Отрицательное сказуемое может выражаться так же словом нег. На небе ни звездочки не видно. На небе нет ни звездочки; У меня не было ни минуты свободного времени. У меня нет ни минуты свободного времени.

Отрицательное сказуемое в таких предложениях может вообще отсутствовать, но его очень легко восстановить, и тогда ни усиливает подразумевающееся отрицание: На небе ни звездочки. У меня ни минуты свободного времени.
В этих предложениях ни можно заменить усилительной частицей даже или союзом и: На небе даже звездочки не видно; На небе и звездочки не видно. Если опустить ни, смысл предложения не изменится: На небе звездочки не видно; У меня минуты свободного времени не было.
Итак, ни — даже — и. Ни можно опустить.
Несколько упражнений на закрепление правописания частицы ни, усиливающей отрицание.
1. В приведенных предложениях там, где возможно:
1) опустить сказуемое.
2) заменить ни усилительной частицей даже.
3) союзом и.

4) выпустить ни из предложения.
1) Он от меня ни на шаг не отстает.
2) Вокруг не было ни души.
3) Его нельзя оставить ни на секунду.
4) Дождь не прекращался ни на час.
2. Вставить существительное с ни.
1) Кругом не было ….
2) Отступать нельзя … .
3) Во рту не было…..
4) В его рассказе правды нет … .
5) Свободного времени у меня нет ….
Часто встречаются предложения с повторяющейся частицей ни, которая употребляется в качестве соединительного союза при однородных членах и усиливает не только отрицание, но и перечисление. Здесь, так же как и в предыдущем случае, ни – даже — и и ни можно опустить. Чтобы учащиеся уяснили это, следует сопоставить предложения:
1) Ни под деревом, ни под кустом зверька не было. — Он оказался не под деревом, не под кустом, а на открытом месте.
2) Этой картины не было ни в музее, ни на выставке.— Эта картина была не в музее, не на выставке, а в запасном фонде.

При решении вопроса о написании не или ни мы приучаем школьников рассуждать. Возьмем в качестве примера предложение Как Алексей ни старался, не мог он разглядеть на их лицах ни радости, ни удивления. Учащиеся будут рассуждать так: «Алексей старался? — Да, старался (ни- да). Он мог разглядеть? — Нет, не мог (не—нет). Ни радости, ни удивления (даже радости, даже удивления; и радости, и удивления; радости и удивления). Можно опустить ни: Алексей старался, но не мог разглядеть на их лицах радости и удивления.
Для подобного разбора можно использовать следующие предложения.
1) Какая бы жара ни стояла, как бы ни трещали морозы, работа ни на минуту не прекращалась.
2) Казалось, уже никогда не будет на свете ни солнца, ни блеска, ни красок (Т.).
3) Куда ни посмотришь, нигде не увидишь ни кустика, ни деревца.
ВЫДЕЛИТЕ обособленные члены предложения и произведите пунктуационный разбор. Я старался вообразить себе капитана Миронова, моего будущего начальника, и представлял его строгим, сердитым стариком.
при проведении строительных работ застройщики применяют разнообразные строительные материалы. современные строительные технологии предоставляют любому строителю огромное количество разных вариантов технологии возведения жилых строений, от здания до внутренней отделки стен и наружной отделки фасада полностью готового сооружения.при строительстве стен и внутренних межкомнатных перегородок также используются разнообразные виды стройматериалов, в зависимости от целевого предназначения помещения и выдвигаемых требований к его техническим характеристикам. самым популярным материалом, используемым для сооружения внешних, фасадных стен и внутренних перегородок домов, до сих пор остается классический красный кирпич. а раз так, то рассмотрим, как класть кирпичные стены. важно помнить, что работы с кирпичом можно начинать только при наличии ровного и прочного основания. это может быть или (при сооружении внешних стен и несущих перегородок), или бетонный пол (при возведении межкомнатных перегородок). перед началом укладывания необходимо провести разметку на или на полу реконструируемого помещения. если вы возводите внутренние перегородки, в данном случае можно провести вертикальную разметку прямо на стене. для этой процедуры вам понадобится уровень или отвес. как правильно класть кирпичную стену.ровность укладки первого ряда кирпичной кладки вы сверяете прямо по разметке. ровность укладки последующих рядов можно контролировать путем использования натянутого вдоль возводимой стены шнура. горизонтальность кладки уточнить уровень.
начинать укладывать кирпичи надо одновременно с двух краев сооружаемой стены. если стена внешняя – то с двух углов. после начала укладки натяните над крайними кирпичами контрольный шнур. толщина шва между двумя кирпичами должна составлять, примерно, один сантиметр. чтобы убрать лишний раствор, постучите по кирпичу мастерком. излишки цементного раствора кладутся под следующий кирпич. после этого не забудьте проверить горизонтальность кирпичной кладки при уровня.
ну и конечно всегда помните о перевязке! то есть швы между любыми двумя кирпичами любого ряда должны всегда находится примерно посередине кирпича, лежащего под ними. вот мы и рассмотрели, как класть стену из кирпича. знайте, если соблюдать перечисленные выше простые правила, то выложенные вами стены будет всегда ровными и прочными!
Разбор по составу слова школьница
Состав слова «школьницей»: корень [школь] + суффикс [ниц] + окончание [ей] Основа(ы) слова: школьниц Способ образования слова: суффиксальный. Обратите внимание: разбор слова вычисляется алгоритмически, поэтому может быть недостоверным. Сравнили списки и нашли ваши две фамилии на обоих рейсах

Морфемный разбор слова школьница, или разбор слова школь ниц а по составу доступен на данной странице, с аналогичными примерами слов имеющими схожее морфемное строение. Разбор слова по составу — «школьница» (морфемный разбор). При этих словах глаза уходили куда-то в сторону, правая рука дергалась, и сам он старался говорить скороговоркой
Как выполнить разбор слова школьники по составу? Выделения корня слова, основы и его строения. Морфемный разбор, его схема и части словаСхема разбора по составу: школь ники Строение слова по морфемам: школь/ник/и Структура слова по морфемам. Этот человек, который сдает информацию по клубу, сдал и меня
Примите во внимание: разбор слова школьницей по составу определён по специальному алгоритму с минимальным участием человека и может быть неточным. – Некоторое время назад мне поручили расследование возможной утечки информации в вашем банке, – начал Дронго, – и дали список некоторых фамилий, на которые я должен обратить внимание

Разбор по составу слова УЧЕНИЧЕСКИЙ: уч/е/нич/еск/ий. Подробный разбор, графическую схему и сходные по морфемному строению слова выДелаем Карту слов лучше вместе. Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать Карту слов. То, что она жива, это более чем приятная неожиданность
Полный морфологический разбор слова «школьница» часть речи: существительное, а также все морфологические признаки, род, числоЧасть речи: Существительное. ШКОЛЬНИЦА — слово может быть как одушевленное так и неодушевленное, смотрите по предложению в. – Его не отправят в тюрьму, – уверенно произнес Албертсон, – скорее всего, он вернется к себе домой
* Полный разбор «школьница» по составу, мopфeмный paзбop и анализ слова, а так же его мopфeм, словообразование, графическое отображение, cxeмa и конструкция слова (по частям): приставка, кopeнь, суффикс и окончание. – Мы с тобой тоже в его списке подозреваемых, – проскрипел своим смехом Дэвид, – посоветуй ему не валять дурака
Состав слов школьница одноклассницы строители прибрежный теплоход самокат рассказчики. Разбор по составу слова комнатка школьница переплыву закладка пригородный пробежка. Помогите найти окончания в словах доска,ученица,кисточка, школьница, обложка, учебники. – Они все так или иначе связаны с масонскими ложами, – пояснил Дронго
План разбора слова ученица по составу с выделением корня и основы. Морфемный разбор со схемой и частями слова (морфемами) — корнем, суффиксом, окончанием. ученица. Состав слова: корень — уч, суффикс — е, суффикс — ниц, окончание — а , основа слова — учениц. – Ваш отец на момент вашего рождения уже был главой банка?
Состав слова «ученицы»: корень [уч] + суффикс [ени] + суффикс [ц] + окончание [ы] Основа(ы) слова: учениц Способ образования слова: суффиксальный. Обратите внимание: разбор слова вычисляется алгоритмически, поэтому может быть недостоверным. Уточнив его фамилию в рейсе, прилетевшем в Лондон с Багамских островов, они начали поиски на возможный отъезд эксперта и выяснили, что вчера он был зарегистрирован на рейс, вылетавший в Москву
«школьницу» — морфемный разбор слова, разбор по составу (корень суффикс, приставка, окончание). Разбор слова по составу на сайте aznaetelivy произведен согласно словарю морфемных разборов. Наверняка какая-нибудь из них зафиксировала номер этого мотоциклиста
Состав слова «школьники»: корень [школь] + суффикс [ник] + окончание [и] Основа(ы) слова: школьник Способ образования слова: суффиксальный. Обратите внимание: разбор слова вычисляется алгоритмически, поэтому может быть недостоверным. Либо вы мне все рассказываете, либо я ухожу отсюда, и вы остаетесь наедине со своими проблемами
Что такое ШКОЛЬНИЦА? корень — ШКОЛЬ; суффикс — НИЦ; окончание — А; Основа слова: ШКОЛЬНИЦВычисленныйшко́льница, шко́льницы, шко́льницы, шко́льниц, шко́льнице, шко́льницам, шко́льницу, шко́льниц, шко́льницей, шко́льницею, шко́льницами. – Кто-то был готов даже к такому развитию событий, – усмехнулся Дронго
Состав слова «школьницами»: корень [школь] + суффикс [ниц] + окончание [ами] Основа(ы) слова: школьниц Способ образования слова: суффиксальный. Обратите внимание: разбор слова вычисляется алгоритмически, поэтому может быть недостоверным. Его можно было запомнить только по глубоко посаженным глазам
Состав слов школьница одноклассницы строители прибрежный теплоход самокат рассказчики. Разбор по составу слова комнатка школьница переплыву закладка пригородный пробежка. Перемножив четыре числа, школьница получила в результате число, цифра единиц которого. Может, ее хотели пристрелить, а убийца не сумел укротить свой мотоцикл?
Как разобрать слово школьница по составу? Какой корень слова, его основа и строение? Морфемный разбор слова школьница, егоШкольница — как сделать фонетический разбор слова звуко-буквенный анализ слова, его произношение, цветовая схема, характеристика букв. Мортон привез им оружие и несколько папок с документами, которые Дронго должен был просмотреть в его присутствии
Состав слова «школьнице»: корень [школь] + суффикс [ниц] + окончание [е] Основа(ы) слова: школьниц Способ образования слова: суффиксальный. Обратите внимание: разбор слова вычисляется алгоритмически, поэтому может быть недостоверным. Трое остальных членов Совета смотрели на четвертого
Склонение существительного ШКОЛЬНИЦА: шкОльница, шкОльницы, шкОльнице. Полную таблицу склонения смотрите на сайте. Самой себе казалась вчерашней школьницей, которой едва-едва сравнялось пятнадцать лет, незнакомой со взрослой опасной жизнью. – Я не могу ответить на этот вопрос, – мрачно признался Штельмахер, – просто не знаю, что именно вам сказать
десятиклассница. ученица. Очевидно, пуля прошла по касательной, вырвав кусок мяса и кожи
Разбор по составу слова ДОШКОЛЬНИЦА: до/школь/ниц/а. Подробный разбор, графическую схему и сходные по морфемному строению слова выДелаем Карту слов лучше вместе. Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать Карту слов. «Кадиллак» Мортона стоял в нескольких метрах от них, когда рядом припарковался другой автомобиль
Что такое ШКОЛЬНИЦ? корень — ШКОЛЬ; суффикс — НИЦ; нулевое окончание;Основа слова: ШКОЛЬНИЦВычисленный способ образования слова: Суффиксальный∩. Слово Школьниц содержит следующие морфемы или части. Важно, чтобы об истинной деятельности банкиров или людей, входящих в семерку, не узнали другие
«школьницы» — морфемный разбор слова, разбор по составу (корень суффикс, приставка, окончание). Разбор слова по составу на сайте aznaetelivy произведен согласно словарю морфемных разборов. Он понимал, что у него в запасе есть только несколько минут
Как разобрать слово школьницы по составу? Какой корень слова, его основа и строение? Морфемный разбор слова школьницы, его схема и части слова (морфемы). Но обвинять одного из самых известных политиков и финансистов мира в сутенерстве как минимум глупо и неправдоподобно
Школьник -корень-школ, н-суф, ик-суф. ь , окончание нулевое школьница -ШКОЛЬ; суффикс — НИЦ; окончание — а. Для них герр Штельмахер – это почти Зевс, которого некоторые из них не видели никогда в жизни, а трое иностранцев требуют срочной встречи именно с ним
Разбор по составу школьница. Самый большой морфемный словарь русского языка: насчитывает 536420 разобранных словоформ. Тогда в клубе начали самостоятельную проверку, а мне выдали уже возможных подозреваемых
Синтаксический разброр предложений с обособленными членами! 1)я старался вообразить себе капитана миронова моего будущего начальника и представляя его строгим сердитым стариком. 2)василий поленов один из популярнейших художников создал картины ставшие любимыми представителями многих поколений
1. правдивость — основа
правд — корень
ив — суффикс
ость — суффикс
ю — окончание
2. Запятая ставится перед как, т.к. это разобщенное словосочетание «такие, как». Запятые ставятся в перечислении («Московский дворик», «Бабушкин сад», «Заросший пруд»).
Причастный оборот обособляется запятыми (…полотна, наполненные тонким лиризмом, привлекают…).
3. Василий Поленов (подлежащее, выраженное цельным словосочетанием), один из популярнейших русских художников (все, начиная от «один из» до «художников» — определение-приложение, относится к подлежащему «Василий Поленов»), создал (сказуемое) картины (дополнение), ставшие любимыми представителями многих поколений (все от «ставшие» до «поколений» — определение, т.к. это причастный оборот, относится к слову «картины»). Всеобщее (определение) признание (дополнение) принесли (сказуемое) ему (дополнение) такие хорошо (обстоятельство) известные (определения) картины (подлежащее), как «Московский дворик» (подлежащее), «Бабушкин сад» (подлежащее), «Заросший пруд» (подлежащее). Эти (определение) полотна (поддежащее), наполненные тонким лиризмом (от «наполненные» до «лиризмом» — определение, т.к. это причастный оборот), привлекают (сказуемое) своей (определение) простотой (дополнение) и правдивостью (дополнение).
Поленова (дополнение) отличала (сказуемое) удивительная (определение) разносторонность (подлежащее) интересов (дополнение). Незаурядный (определение) архитектор (подлежащее), музыкант (подлежащее) и композитор (подлежащее), он (подлежащее) обладал (сказуемое) и вокальным (определение) дарованием (дополнение), пробовал себя (дополнение) на любительской (определение) сцене (дополнение с предлогом «на») как актер (пробовал как актер — составное сказуемое), был талантливым (определение) педагогом (составное сказуемое с глаголом-связкой «был». Был педагогом — сказуемое).
Широта (подлежащее) взглядов (дополнение) Поленова (дополнение), позволявшая ему легко входить в разные области искусства (от «позволявшая» до «искусства» — определение, выраженное причастным оборотом), заложена (сказуемое) в детстве (обстоятельство). Его (дополнение) мать (подлежащее) — художница-любительница (художница — сказуемое, любительница — определение, это приложение), отец (подлежащее) — известный (определение) археолог (сказуемое), страстный (определение) любитель (сказуемое) и ценитель (сказуемое) искусства (дополнение). С теплотой (дополнение) вспоминал (сказуемое) впоследствии (обстоятельство) художник (подлежащее) об атмосфере преклонения (об атмосфере преклонения — цельное дополнение) перед образованными (определение) людьми (дополнение), царившей в доме Поленовых (от «царившей» до «Поленовых» — определение, выраженное причастным оборотом).
С раннего (определение) детства (дополнение) мальчику (дополнение) прививалась (сказуемое) любовь (дополнение) к природе (дополнение). Уже (обстоятельство) первые (определение) зарисовки (подлежащее), сделанные шестнадцатилетним юношей во время путешествия по древним русским городам (от «сделанные до «городам» — определение, выраженное причастным оборотом), свидетельствовали (сказуемое) о таланте (дополнение) будущего (определение) художника (дополнение).
4. Разобрать по составу слова: пребольшой. 3) Ро…кий луч солнца уже бл…стит на полосах пад…ющего как скво(з,с)ь сито дождя. 4. Сделать морфемный разбор слов: ЖЁЛТЕНЬКИЙ, ПРЕДОБРЫЙ, БЕСШУМНО.

Индивидуальная работа по русскому языку в 9 классе
Из опыта работы
Составитель: учитель русского языка и литературы Чаповская И.П.
МБОУСОШ №8 г.Конаково
Карточка №1.
1Вставить пропущенные буквы, выделить морфемы частей слова с пропусками. Расставить знаки препинания.
Н…когда на ш…пот искушенья (не)пр…клонился я хоть я не трус хоть обиду чувствую хоть мало ж…знь ц…ню.2) Как только зан…малась з…ря и двери заводили свой разн…голосый к…нцерт старички уже с…дели за стол…ком и пили кофе.3) Возгл…сы мальчика дол…тали ещё до м…его слуха когда уже стало совсем т…мно и я ог…бал край леса.
Подчеркнуть грамматическую основу в следующих предложениях и указать, какими частями речи выражены главные члены предложения.
Я теперь всё больше и больше становлюсь горожанином.2) А моя родина – северное село. 3) В лесу воздух чист и прозрачен.4) Ваше завтра мне надоело.
3)Разобрать по составу слова: изгородь, сестрёнка, осмотреть, русский ,предобрый.
4)На какие группы делятся сложные предложения? Дать письменный ответ и привести примеры.
Карточка №2
1.Вставить пропущенные буквы, выделить морфемы тех частей слова, в которых пропущены буквы. Расставить знаки препинания.
1)Направляясь (в)перёд мы скоро п…ресекли Певучую д…лину в (северо)зап…дном направлен… вдруг перед нами открылась древняя речная те(р,рр)а(с,сс)а ни…ходящая в другую д…лину покрытую другой р…стительностью.2) Было тепло и озимая рожь плавно в…лновалась от полуде(н,нн)ого ветерка. 3) Ехал сюда рожь начинала ж…лтеть теперь уезжаю обратно эту рожь люди едят.
2.Сделать синтаксический разбор предложения.
Зарница начинала ярко блестеть на востоке.
3. Из 1-го задания выписать по одному примеру на тип подчинительной связи, указав главное слово (согласование, управление, примыкание).
4. Разобрать по составу слова: пребольшой сучок
подросток
домик
5. Какие предложения называются сложноподчинёнными. Дать полный ответ и привести 4-5 примеров.
Карточка №3
Вставить пропущенные буквы. Выделить ту часть слова, в которой пропущены буквы. Расставить знаки препинания.
Читатель д…г…дался что на другой день Лиза (не)замедлила явит?ся в рощ…. 2) З…ря сияла на восток… и з…лотые р…ды обл…ков к…залось ож…дали солнца.3) Лиза вышла из лесу п…р…бралась через поля пр…кралась в сад и опрометью поб…жала в ферму где Настя ож…дала её. 4) Одно з…трудняло её п…проб…вала было пройти по двору босая но дёрн к…лол её нежные ноги.
2.Сделать синтаксический разбор предложения.
Как стройный тополь, носился он на буланом коне своём.
3.Указать все части речи 2-го предложения из 1-го задания.
4.Из записанных выше предложений выписать словосочетания, указав главное слово (согласование, управление, примыкание).
5.Какие сложные предложения называются бессоюзными? Привести 3-4 примера БСП.
Карточка№4
1.Вставить пропущенные буквы. Выделить морфемы. Расставить знаки препинания.
1) Павел Петрович старался (не)глядеть на Базарова пом…риться с ним он всё(таки) (не)хотел он стыдился св…ей заносч…вости св…ей неудачи стыдился всего затея(н,нн)ого им дела хоя и чувствовал что более благопр…ятным обр…зом оно кончит?ся (не)могло.2) За мной гнались я духом (не)смутился.3) Уля (по)пыталась поймать во(ж,жж)и но не смогла дот…нут?ся кони едва (не)налетев грудью на брич?ку (в)переди взмыли на дыбы и рванули в сторону чуть (не)оборвав постромки.
2.Сделать синтаксический разбор предложения.
Охотничьи заботы и мечты овладели моим воображением.
3.Четвёртый «лишний». Почему? Докажи.
А) бунтарский, узкий, киргизский, детский
Б) а, если, и, но
4.Какие сложные предложения называются бессоюзными? Привести примеры 3-4 предложений.
Карточка №5
1.Вставить пропущенные буквы. Указать графически ту часть слова, в которой пропущены буквы. Расставить знаки препинания.
1) Неж…сь и пр…ж…маясь ближе к берегам от ноч?ного холода д…ёт Днепр по себе серебря(н,нн)ую струю и она вспых…вает будто п…лоса дамасской сабли. 2) Днепр спёртый дотоле п…рогами брал св…ё и шумел как море р…злившись по вол…. 3) Ро…кий луч солнца уже бл…стит на полосах пад…ющего как скво(з,с)ь сито дождя. 4) Хотел кр..чать язык сухой бе(з,зз)вучен и недвижим был.
2. Сделать синтаксический разбор предложения.
Пугачёв весело со мной поздоровался.
3.Указать все части речи 2-го предложения из 1-го задания.
4. Сделать морфемный разбор слов: ЖЁЛТЕНЬКИЙ, ПРЕДОБРЫЙ, БЕСШУМНО
5. В каких случаях между частями сложного предложения ставится запятая? Точка с запятой? Привести 2-3 примера.
Карточка №6.
Вставить пропущенные буквы, выделить морфемы. Расставить знаки препинания.
1)Пор…внявшись с нами ю(н,нн)оша улыбнулся к…внул г…ловой к…питану.2) Пр…бл…жалась осень и в старом саду было тихо грус…но и на а(л,лл)еях л…жали тёмные тени. 3) К концу дня дождь перестал и ветер стал заметно ст…хать. 4) Там, где глаз (не)мог отличить в п…тёмках поле от неба ярко м…рцал ог…нёк.
2. Сделать синтаксический разбор предложения.
Вскоре пули начали свистать около наших ушей.
3.Четвёртый «лишний».Почему «лишний»? Докажи.
а) смотрит, говорит, видит, ненавидит
б) дорогой, близкий, иной, добрый
4. Сделать морфемный разбор слов: УТРЕННИЙ, БЛИЗКИЙ, МОРОЗЕЦ, ПЕСЕНКА.
5. Как делятся ССП по союзам и значению?
Литература.
1.Русский язык. Теория. 5-9 классы.ÂÂ ÂÂ Бабайцева В.В, Чеснокова Л.Д.
2.Пособие для занятий по русскому языку в старших классах/В.Ф.Греков, С.Е.Крючков, Л.А.Чешко.-М.:Просвещение, 2007.
Попытка разобрать файл Word docx как zip-документ с использованием Python xml.elementtree
Я пытаюсь разобрать файл Windows docx как zip-файл с помощью модуля Python xml.elementtree. Я сохранил файл docx в виде zip-архива. Вот как выглядит документ:
- - + + - - - - - - <ш: г> Глянец: - <ш: г> - - дверь - - <ш: г> База: - <ш: г> - - слова - <ш: г>
Как видите, я свернул несколько элементов, чтобы сэкономить место.Меня интересует то, что есть в

элементов, в частности:

, вот где данные, которые я хочу проанализировать. Кажется, я не могу пройти мимо первого элемента. Ниже приведены попытки добиться этого:
импортировать xml.etree.ElementTree как ET дерево = ET.parse ('document.xml') body = tree.getroot (). findall ("ш") #body = tree.getroot (). findall (w: t) #body = дерево.getroot ()
а также:
для ребенка в корне: напечатать child.tag, child.attrib
Я пробовал это, просто чтобы увидеть, смогу ли я увидеть какие-либо элементы, которые я мог бы затем изучить, но это ничего не вернуло. Я также пробовал другой код, но не могу добраться до того, что хочу. Я много программировал на Python, но никогда не использовал этот модуль для синтаксического анализа XML. Я использую VS studio 2012 с pytools, и когда я устанавливаю точку останова и смотрю на «корневую» структуру, мне кажется, что я не могу углубиться в элемент, который хочу получить.Кажется, я не могу пройти мимо «pkg: package». Моя конечная цель — создать цикл for для работы с «» вещами, которые будут повторяться по всему документу. Я изучаю это некоторое время и пытаюсь проработать несколько руководств, поэтому любая помощь приветствуется! Спасибо.
Как импортировать отформатированную библиографию из документов MS Word, PDF-файлов и других текстовых файлов в Zotero
Примечание: я пробовал text2bib, немного больно, но работает!
https: // www.zotero.org/support/kb/importing_formatted_bibliographies
У меня есть библиографии в документах Microsoft Word, PDF-файлах и других текстовых файлах. Могу ли я импортировать их в свою библиотеку Zotero?
Для документов Microsoft Word «.docx» с полями цитирования Zotero или Mendeley, которые были вставлены с помощью подключаемых модулей Word из этих менеджеров ссылок, вы можете использовать Reference Extractor.
Если у вас все еще есть ссылки в диспетчере ссылок, вы можете экспортировать их из этой программы в формат файла для обмена библиографическими метаданными, такой как RIS или BibTeX, а затем импортировать этот файл в Zotero.
Если ссылки имеют номера ISBN, DOI или идентификаторы PubMed, вы также можете использовать функцию «Добавить элемент по идентификатору» в Zotero, чтобы быстро добавить эти элементы в свою библиотеку Zotero.
В случаях, когда у вас есть доступ только к цитатам и библиографии в виде простого текста, вы можете использовать сторонние инструменты для извлечения библиографических данных из форматированных библиографий. Возможно, лучшим и самым простым вариантом является AnyStyle, анализатор онлайн-библиографии, который можно обучить для улучшения результатов. Альтернативные варианты включают:
cb2Bib — это инструмент, который берет отформатированные ссылки, скопированные в буфер обмена, и пытается проанализировать отдельные поля библиографии в формате BibTeX, который вы затем можете импортировать в Zotero.См. Соответствующие темы форума для обсуждения сложности проблемы, а также некоторых историй успеха с cb2Bib.
text2bib Веб-сервис экономического факультета Университета Торонто, аналогичный cb2bib. Преобразует ссылки в BibTeX, который Zotero может импортировать. Пользователи сообщают о хороших результатах.
FreeCite — это инструмент с открытым исходным кодом, размещенный в Университете Брауна, который преобразует отформатированные библиографии в XML-представление ContextObjects. Обнаруженные цитаты можно импортировать в Zotero, просто щелкнув значок захвата в адресной строке.
Простой текстовый запрос, инструмент от CrossRef, пытается найти идентификаторы цифровых объектов (DOI) журнальных статей, книг или глав, цитируемых в библиографии. Рабочий процесс здесь будет заключаться в том, чтобы вставить библиографию в текстовое поле на этом веб-сайте, проверить полученные DOI, чтобы убедиться, что ссылки были правильно идентифицированы, а затем импортировать эти ссылки с веб-сайтов издателя в Zotero.
Wizfolio, онлайн-сервис управления ссылками. Он работает аналогично cb2Bib и инструменту Simple Text Query от CrossRef в том, что он пытается анализировать библиографические поля и искать идентификаторы цифровых объектов (DOI).Рабочий процесс будет выглядеть следующим образом: С помощью импорта из буфера обмена Wizfolio можно копировать цитаты из статьи, создавать категоризированный список ссылок (просматриваемый, например, в Pubmed), экспортировать список и импортировать этот список в Zotero. Он не идеален (например: работал с 1/3 ссылок в наборе цитат без заголовков). Однако он сочетает в себе импорт нескольких цитирований с поиском в базе данных библиографических полей. Бесплатная регистрация ограничена 50 цитированием в месяц. При использовании функции буфера обмена в Wizfolio ссылки должны быть разделены пустой строкой.См. Также эту связанную ветку форума.
В противном случае лучше всего найти элементы в Интернете в репозитории, поддерживаемом Zotero, или, в крайнем случае, вручную ввести ссылки.
разговоров о значении слов и метафор в южной части Африки девятнадцатого века в JSTOR
Abstract
В первой половине девятнадцатого века европейские миссионеры на юге Африки стремились установить свой интеллектуальный и моральный авторитет над африканцами и пропагандировать принципы христианства.Такие люди, как Джейкоб Дон, Роберт Моффат, Джон Коленсо, Генри Каллауэй и другие, рассматривали знание африканских языков как ключ к раскрытию «секретов национального характера», к переводу и передаче идей о христианском «Боге» и к принятию «буквальная истина» Библии. Африканцы, особенно царь зулусов Дингане, оспаривали эти учения в дискуссиях о существовании Бога, подходящих аборигенных именах для такого существа (включая uThixo, modimo и unkulunkulu) и его атрибутах (всемогущество или просто старые). аргументируя важность метафоры, а не буквальности в понимании мира.
Информация о журнале
Журнал африканской истории публикует статьи и рецензии на книги. широко распространены в африканском прошлом, от позднего каменного века до настоящего времени. В последние годы все большее внимание уделяется экономическим, культурным и культурным вопросам. и социальной истории, и несколько статей исследуют темы, которые также вызывает растущий интерес у историков из других регионов, таких как: гендерные роли, демография, здоровье и гигиена, пропаганда, правовая идеология, трудовая история, национализм и сопротивление, экологическая история, построение этничности, рабство работорговля и фотографии как исторические источники.Взносы с доколониальными историческими отношениями между Африкой и африканской диаспорой особенно приветствуются, как и исторические подходы к постколониальному периоду. инструкции для авторов Cambridge Journals Online
Информация для издателей
Cambridge University Press (www.cambridge.org) — издательское подразделение Кембриджского университета, одного из ведущих исследовательских институтов мира и лауреата 81 Нобелевской премии.В соответствии со своим уставом издательство Cambridge University Press стремится максимально широко распространять знания по всему миру. Он издает более 2500 книг в год для распространения в более чем 200 странах. Cambridge Journals издает более 250 рецензируемых научных журналов по широкому спектру предметных областей в печатных и онлайн-версиях. Многие из этих журналов являются ведущими научными публикациями в своих областях, и вместе они образуют одну из наиболее ценных и всеобъемлющих областей исследований, доступных сегодня.Для получения дополнительной информации посетите http://journals.cambridge.org.
Building Recursive Descent Parsers: The Definitive Guide
Синтаксические анализаторы — это программы, которые помогают обрабатывать текст. Компиляторы и интерпретаторы используют синтаксические анализаторы для анализа программ перед их дальнейшей обработкой, а синтаксические анализаторы для таких форматов, как JSON и YAML, преобразуют текст в собственные структуры данных языка программирования.
В этой статье мы рассмотрим, как создавать «синтаксические анализаторы рекурсивного спуска».Синтаксические анализаторы с рекурсивным спуском — это простой, но мощный способ создания синтаксических анализаторов: для каждой «сущности» текста, который вы хотите обработать, вы определяете функцию.
Сначала мы рассмотрим некоторые теории, лежащие в основе синтаксического анализа. Затем, используя Python, мы создадим калькулятор и парсер JSON, который поддерживает комментарии, запятые и строки без кавычек. Наконец, мы собираемся обсудить, как вы можете создавать синтаксические анализаторы для других языков, которые ведут себя иначе, чем приведенные выше примеры.
Если вы уже знакомы с теорией, вы можете сразу перейти к тем частям, в которых мы создаем синтаксический анализатор.
Как работает парсинг?
Для обработки фрагмента текста программа выполняет три задачи. В процессе, называемом «лексированием» или «токенизацией», программа перебирает символы в тексте и извлекает логические группы, называемые «токенами». Например, в таком выражении, как «3 + 5-10», программа для обработки арифметических выражений может извлекать следующие токены:
[{"Тип": "Число", "Текст": "3"}, {"Тип": "Оператор", "Текст": "+"}, {"Тип": "Число", "Текст": "5"}, {"Тип": "Оператор", "Текст": "-"}, {"Тип": "Число", "Текст": "10"}]
Затем программа использует правила для определения значимых последовательностей токенов, и это называется «синтаксическим анализом».Правила, используемые для этого, называются «грамматиками» — примерно так же, как слова естественного языка, такого как английский, соединяются в значимые последовательности с использованием английской грамматики. Индивидуальные правила грамматики называются «постановками».
Представьте, что мы создаем программу для обработки математических выражений, и нас интересуют только сложение и вычитание. В выражении должно быть число (например, «3»), за которым следует любое количество операторов и чисел (например, «+ 5»). Правило синтаксического анализа можно представить так:
Значок указывает, что группа может повторяться любое количество раз (включая ноль).
Наконец, программа выполняет набор действий для грамматического правила. Например, после синтаксического анализа нашей математической программе потребуется вычислить значение выражения.
Хотя мы описали это как отдельные шаги, программа может выполнять все это одновременно. Выполнение всех шагов одновременно дает несколько преимуществ, и именно этот подход мы собираемся применить в этой статье.
Написание производственных правил
В оставшейся части этой статьи мы будем использовать производственные правила для визуализации грамматик.Поэтому в этой статье мы объяснили, как мы пишем производственные правила. Если вы ранее читали учебник по синтаксическому анализу, обозначения, которые мы использовали здесь, немного отличаются.
Ранее мы видели пример простого производства. Когда правило грамматики содержит имя токена, а токен довольно простой, принято писать текст токена в грамматике. Если мы рассмотрим предыдущий пример, мы получим + или - , поэтому мы могли бы переписать правило так:
Мы также видели, как мы можем использовать, чтобы указать, что что-то повторяется любое количество раз.Точно так же a означает, что что-то повторяется, но это должно произойти хотя бы один раз. A указывает на то, что не является обязательным.
В качестве примера предположим, что мы создаем синтаксический анализатор для обработки списка условий, например «x> 10 и y> 30». Предположим, что и не являются обязательными, поэтому мы могли бы переписать это условие как «x> 10 y> 30». Вы можете разработать грамматику для вышеупомянутого следующим образом:
Когда есть несколько альтернатив, порядок альтернатив имеет значение.Для такого правила, как, мы должны сначала попытаться сопоставить «+», а затем «-». Хотя в этом тривиальном примере может показаться, что порядок не имеет значения, позже мы увидим примеры, когда порядок становится важным.
Наконец, производственное правило фокусируется только на токенах и других грамматических символах — оно игнорирует пробелы и комментарии.
Соображения при создании синтаксических анализаторов
Ранее мы видели несколько простых грамматик. Однако при попытке разобрать что-то более сложное может возникнуть ряд проблем.Мы собираемся их здесь обсудить.
Обработка приоритета в грамматиках
Ранее мы видели грамматику, которая может обрабатывать математические выражения, состоящие из сложений и вычитаний. К сожалению, вы не можете расширить ту же грамматику для умножения (и деления), поскольку эти операции имеют более высокий приоритет, чем сложение (и вычитание).
Чтобы справиться с этим сценарием, мы должны разработать нашу грамматику так, чтобы синтаксический анализатор откладывал любые добавления, но выполнял умножения, как только они встречаются.Для этого мы разделили грамматику на два отдельных правила, как показано ниже:
Давайте возьмем выражение (например, «3 + 2 * 5»), чтобы убедиться, что это действительно работает. Предположим, что как только наш синтаксический анализатор завершит сопоставление грамматического правила, он автоматически вычислит выражение. Мы также будем использовать подчеркнутый текст, чтобы указать, что ищет синтаксический анализатор. Кроме того, для ясности мы опустили цитаты.
Когда анализируется 2 * 5 , синтаксический анализатор немедленно возвращает результат 10.Этот результат получается на шаге, и в конце выполняется сложение, в результате чего получается 13.
Таким образом, вы должны организовать свои правила так, чтобы операторы с самым низким приоритетом были вверху, а операторы с самым высоким приоритетом — внизу.
Избегание левой рекурсии
Ранее мы упоминали, что рекурсивный анализатор спуска состоит из функций, которые обрабатывают «сущности» в тексте. Теперь, когда мы знаем о токенах и производственных правилах, давайте переопределим это немного более формально: каждая функция в анализаторе извлекает токен или реализует логику производственного правила.
Давайте возьмем простую грамматику, например, чтобы увидеть, что это на самом деле означает. Если бы вы написали псевдокод для этой грамматики, он выглядел бы примерно так:
def expression (): first_number = число () читать ('+') второе_число = число () # обрабатываем эти два числа, например добавляя их
Затем рассмотрим грамматику, которая анализирует список чисел, разделенных запятыми. Обычно вы пишете это как:
Теперь представьте, что по какой-то причине вы хотите избежать подстановочного знака и переписать его так:
Эта грамматика теоретически верна — она либо выбирает одно число из текст, либо он расширяется до списка с числом в конце.Второй список, в свою очередь, может расширяться до другого числа или списка, пока синтаксический анализатор не закончит просмотр текста.
Однако у этого подхода есть проблема — вы вводите бесконечную рекурсию! Если вы попытаетесь вызвать функцию list () один раз, вы вызовете ее снова и так далее. Вы можете подумать, что переписывание грамматики может помочь. Однако если вы попытаетесь написать функцию, вы прочитаете одно число и прекратите синтаксический анализ. Число, которое вы читаете, может быть частью списка, такого как «2, 4, 6», и вы не сможете прочитать другие числа.
При синтаксическом анализе это называется левой рекурсией. Случай, который мы видели выше, включает «прямую левую рекурсию», но есть также «косвенная левая рекурсия», когда A вызывает B, B вызывает A и так далее. В любом случае вам следует переписать грамматику другим способом, чтобы избежать этой проблемы.
Предотвращение поиска с возвратом
Предположим, вы пытаетесь создать синтаксический анализатор, который анализирует операцию с двумя числами, например «2 + 4», и записывает грамматику следующим образом:
Эта грамматика верна, и он также будет вести себя так, как вы ожидаете, и будет давать правильные результаты.Однако эта грамматика - не то, что вам нужно.
Чтобы понять, почему это так, рассмотрим входную строку «5 - 2». Сначала мы воспользуемся правилом сложения и проанализируем число. Тогда мы ожидаем «+», но при чтении строки мы получим «-», что означает, что нам нужно вернуться назад и применить правило вычитания. При этом мы потратили время и циклы ЦП на синтаксический анализ числа только для того, чтобы отбросить его и снова проанализировать как часть правила вычитания.
Кроме того, при создании синтаксических анализаторов, которые напрямую работают с потоками данных, например, сетевой сокет, перемотка потока часто не является вариантом.В этой статье мы будем иметь дело только с парсерами, у которых весь текст находится в памяти. Тем не менее рекомендуется избегать возврата и для этого следует вычленить общие части слева. Вот как наше правило будет выглядеть после факторинга:
Этап факторинга завершен и позволит избежать обратного отслеживания. Однако из эстетических соображений мы просто запишем это как:
Создание базы для синтаксического анализатора рекурсивного спуска в Python
Теперь, когда мы обсудили различные аспекты синтаксического анализа, мы создадим калькулятор и Парсер JSON.Однако, прежде чем мы это сделаем, мы напишем базовый класс Parser, у которого есть несколько методов для общих функций, таких как распознавание символов и обработка ошибок.
Этот раздел может показаться слишком длинным, но он того стоит. После завершения этого раздела вы получите все инструменты для создания сложных синтаксических анализаторов с очень небольшим объемом кода, необходимого для распознавания токенов и реализации производственных правил.
Класс исключения
Поскольку это самая простая задача, мы займемся ею в первую очередь.Мы определим наш собственный класс исключения с именем ParseError следующим образом:
class ParseError (Exception): def __init __ (self, pos, msg, * args): self.pos = pos self.msg = msg self.args = args def __str __ (сам): вернуть '% s в позиции% s'% (self.msg% self.args, self.pos)
Класс принимает текстовую позицию, в которой произошла ошибка, сообщение об ошибке (в виде строки формата) и аргументы строки формата. Давайте посмотрим, как вы можете использовать этот тип исключения:
e = ParseError (13, 'Ожидается "{", но найдено "% s"', "[")
При попытке распечатать исключение вы получите сообщение форматированное сообщение следующим образом:
Ожидается "{", но найдено "[" в позиции 13
Обратите внимание, что мы не использовали символ % в строке формата и ее аргументах (например, '"Ожидается" {" но нашел "% s" '% "[" ).Это обрабатывается в методе класса __str__ , где мы отформатировали self.msg с элементами в self.pos .
Теперь вы можете спросить, почему мы хотим отформатировать его в методе __str__ , вместо того, чтобы записывать его с помощью % ? Оказывается, использование оператора % для форматирования строки занимает довольно много времени. При синтаксическом анализе строки возникает множество исключений, поскольку синтаксический анализатор пытается применить различные правила. Следовательно, мы отложили форматирование строки до того момента, когда оно действительно необходимо.
Базовый класс синтаксического анализатора
Теперь, когда у нас есть класс ошибок, следующим шагом будет написание класса синтаксического анализатора. Определим его следующим образом:
class Parser: def __init __ (сам): self.cache = {} def parse (self, text): self.text = текст self.pos = -1 self.len = len (текст) - 1 rv = self.start () self.assert_end () return rv
Здесь вы заметите элемент cache в методе __init__ - мы вернемся к тому, зачем это нужно, когда будем обсуждать распознавание символов.
Метод parse довольно прост - во-первых, он сохраняет строку. Поскольку мы еще не сканировали ни одну часть строки, мы установим позицию на -1. Кроме того, мы сохраним максимальный индекс строки в self.len . (Максимальный индекс всегда на единицу меньше длины строки.)
Затем мы начнем синтаксический анализ строки и проверим, достигли ли мы конца строки. Это сделано для того, чтобы наш синтаксический анализатор смог обработать весь текст, не оставив ничего в конце.После этого возвращаем результат.
Метод assert_end прост: мы проверим, меньше ли текущая позиция максимального индекса. Имейте в виду, что эти методы находятся внутри класса, хотя для простоты мы опустили отступ.
def assert_end (сам): если self.pos На протяжении всего синтаксического анализатора мы будем смотреть на символ, который на единицу больше текущего индекса ( self.поз ). Чтобы понять, почему это так, представьте, что мы начинаем с self.pos = -1 , поэтому мы будем смотреть на индекс 0. После успешного распознавания символа self.pos переходит в 0, и мы будем смотреть на символ с индексом 1, и так далее. Вот почему в ошибке используется self.pos + 1 . В большинстве языков можно безопасно отказаться от пробелов между токенами. Поэтому кажется логичным включить метод, который проверяет, является ли следующий символ пробельным, и если да, то «отбрасывает» его, переходя к следующей позиции. def eat_whitespace (сам): в то время как self.pos Обработка диапазонов символов Теперь мы напишем функцию, которая поможет нам распознавать символы в тексте. Однако, прежде чем мы это сделаем, мы рассмотрим нашу функцию с точки зрения пользователя - мы дадим ей набор символов для сопоставления с текстом. Например, если вы хотите распознать алфавит или знак подчеркивания, вы можете написать что-то вроде: self.char ('A-Za-z_') Мы дадим метод char , содержащий список символов или диапазонов (например, A – Z в приведенном выше примере). Диапазоны обозначаются двумя символами, разделенными цифрами –. У первого символа числовое значение меньше, чем у правого. Теперь, если символ в self.text [self.pos + 1] совпадает с чем-то в аргументе self.char , мы его вернем. В противном случае мы вызовем исключение. Внутренне мы преобразуем строку в нечто более простое для обработки - список с отдельными символами или диапазонами, например ['A-Z', 'a-z', '_'] . Итак, мы напишем функцию для разделения диапазонов: def split_char_ranges (self, chars): пытаться: вернуть self.cache [символы] кроме KeyError: проходить rv = [] индекс = 0 длина = len (символы) пока индекс <длина: если index + 2 = символы [индекс + 2]: Raise ValueError ('Плохой диапазон символов') rv.добавить (символы [индекс: индекс + 3]) индекс + = 3 еще: rv.append (символы [индекс]) индекс + = 1 self.cache [chars] = rv return rv Здесь мы перебираем строку chars в поисках –, за которым следует другой символ. Если это условие совпадает и первый символ меньше последнего, мы добавляем весь диапазон (например, A – Z ) в список rv . В противном случае мы добавляем символ с символами [index] до rv . Затем мы добавляем список в rv его в кеш. Если мы увидим эту строку во второй раз, мы вернем ее из кеша с помощью try ... за исключением блока KeyError: ... вверху. По общему признанию, мы могли бы просто предоставить список вроде ['A-Z', 'a-z', '_'] методу char . Однако, на наш взгляд, такой способ делает вызовы char () немного чище. Теперь, когда у нас есть метод, который дает список, содержащий диапазоны и символы, мы можем написать нашу функцию для извлечения символа из текста.Вот код метода char : def char (self, chars = None): если self.pos> = self.len: поднять ParseError ( self.pos + 1, 'Ожидается% s, но есть конец строки', 'character', если chars - None else '[% s]'% chars ) next_char = self.text [self.pos + 1] если символы == Нет: self.pos + = 1 вернуть next_char для char_range в self.split_char_ranges (chars): если len (char_range) == 1: если next_char == char_range: себя.поз + = 1 вернуть next_char elif char_range [0] <= next_char <= char_range [2]: self.pos + = 1 вернуть next_char поднять ParseError ( self.pos + 1, 'Ожидается% s, но есть% s', 'character', если chars - None else '[% s]'% chars, next_char ) Давайте сначала сосредоточимся на аргументе символов = None . Это позволяет вызывать self.char () без указания набора символов. Это полезно, когда вы хотите просто извлечь символ, не ограничивая его определенным набором.В противном случае вы можете вызвать его с помощью ряда символов, как мы видели в предыдущем разделе. Эта функция довольно проста - сначала мы проверяем, не закончился ли текст. Затем мы выбираем следующий символ и проверяем, равно ли chars None , и в этом случае мы можем увеличить позицию и немедленно вернуть символ. Однако, если есть набор символов в символов , мы разбиваем его на список отдельных символов и диапазонов, например ['A-Z', 'a-z', '_'] .В этом списке строка длиной 1 является символом, а все остальное - диапазоном. Он проверяет, соответствует ли следующий символ этому символу или диапазону, и если это так, мы возвращаем его. Если нам не удалось сопоставить его с чем-либо, он выходит из цикла, который вызывает ParseError , заявляя, что мы не можем получить ожидаемый символ. 'character' if chars is None else '[% s]'% chars - это просто способ предоставления более удобочитаемого исключения. Если символов равно Нет , сообщение об исключении будет читать Ожидаемый символ, но получено... , но если для char было задано что-то вроде A-Za-z_ , мы получили бы Expected [A-Za-z_], но получили бы ... . Позже мы увидим, как использовать эту функцию для распознавания токенов. Извлечение ключевых слов и символов Помимо извлечения отдельных символов, распознание ключевых слов является общей задачей при создании синтаксического анализатора. Мы используем «ключевые слова», чтобы обозначить любую непрерывную строку, которая является «собственной сущностью», и перед ней и после нее могут быть пробелы.Например, в JSON { может быть ключевым словом, а в языке программирования , если , , иначе может быть ключевым словом и т. Д. Это код для распознавания ключевых слов: def keyword (self, * keywords): self.eat_whitespace () если self.pos> = self.len: поднять ParseError ( self.pos + 1, 'Ожидается% s, но есть конец строки', ','. join (ключевые слова) ) для ключевого слова в ключевых словах: низкий = сам.позиция + 1 high = low + len (ключевое слово) if self.text [low: high] == ключевое слово: self.pos + = len (ключевое слово) self.eat_whitespace () вернуть ключевое слово поднять ParseError ( self.pos + 1, 'Ожидается% s, но есть% s', ','. join (ключевые слова), self.text [self.pos + 1], ) Этот метод принимает ключевые слова, например self.keyword ('if', 'и', 'or') . Метод удаляет пробелы, а затем проверяет, не закончился ли текст для синтаксического анализа.Затем он выполняет итерацию по каждому ключевому слову, проверяя, существует ли ключевое слово в тексте. Если он что-то найдет, мы удалим пробелы после ключевого слова, а затем вернем ключевое слово. Однако, если он чего-то не находит, он выходит из цикла, который вызывает ParseError , указывая на то, что ключевые слова не могут быть найдены. Помощник для сопоставления нескольких продуктов В предыдущих разделах вы заметили, что мы используем исключения для сообщения об ошибках. Мы также знаем, что для написания парсера рекурсивного спуска вы пишете функции, распознающие токен или производственное правило.Теперь представьте, что вы хотите проанализировать простой текст, ожидая числа или слова. Производственное правило может выглядеть так: Мы также предполагаем, что текст содержит слово. Когда синтаксический анализатор пытается найти цифру (возможно, используя char () ), он не находит ее, и это вызывает исключение. Кроме того, вы должны удалить пробелы до и после соответствия производственному правилу. Итак, код для item () может выглядеть так: def item (self): себя.eat_whitespace () пытаться: rv = self.number () кроме ParseError: rv = self.word () self.eat_whitespace () вернуть фургон Это уже много для реализации простого правила! Представьте, каково было бы реализовать сложное правило - вам нужно было бы использовать попыток ... кроме блоков повсюду. Итак, мы напишем функцию match () , которая удалит пробелы и попытается сопоставить несколько правил. Функция выглядит следующим образом: def match (self, * rules): себя.eat_whitespace () last_error_pos = -1 last_exception = Нет last_error_rules = [] для правила в правилах: initial_pos = self.pos пытаться: rv = getattr (сам, правило) () self.eat_whitespace () вернуть фургон кроме ParseError как e: self.pos = initial_pos если e.pos> last_error_pos: last_exception = e last_error_pos = e.pos last_error_rules.clear () last_error_rules.добавить (правило) elif e.pos == last_error_pos: last_error_rules.append (правило) если len (last_error_rules) == 1: поднять last_exception еще: поднять ParseError ( last_error_pos, 'Ожидается% s, но есть% s', ','. join (last_error_rules), self.text [last_error_pos] ) Прежде чем обсуждать, как это работает, давайте посмотрим, насколько просто переписать наш предыдущий пример, используя match () : def item (self): вернуть себя.совпадение ('число', 'слово') Итак, как это работает? match () принимает имя метода для запуска (например, number или word в приведенном выше примере). Во-первых, он избавляется от пробелов в начале. Затем он перебирает все имена методов и выбирает каждый метод, используя его имя через getattr () . Затем он пытается вызвать метод и, если все идет хорошо, также удаляет пробелы после текста. Наконец, он возвращает значение, полученное при вызове метода . Однако, если возникает ошибка, он сбрасывает self.pos к значению, которое было до попытки сопоставления с правилом. Затем он пытается выбрать хорошее сообщение об ошибке, используя следующие правила: При сопоставлении нескольких правил многие из них могут генерировать ошибку. Ошибка, возникшая после синтаксического анализа большей части текста, вероятно, является тем сообщением об ошибке, которое нам нужно. Чтобы понять, почему это так, рассмотрим строку «abc1». Попытка вызвать number () завершится ошибкой в позиции 0, тогда как word () завершится ошибкой в позиции 2.Глядя на строку, вполне вероятно, что пользователь хотел ввести слово, но допустил опечатку. Если два или более ошибочных правила заканчиваются «ничьей», мы предпочитаем сообщить пользователю обо всех правилах, которые не дали результата. last_error_pos и last_exception отслеживают позицию и исключение последней ошибки соответственно. Кроме того, мы ведем список last_error_rules , чтобы в случае ничьей мы могли сообщить пользователю обо всех правилах, которые мы пытались сопоставить. В блоке , кроме ParseError , мы сравниваем позицию последней ошибки и текущую ошибку. Если текущая ошибка совпадает, мы считаем это ничьей и добавляем в список. В противном случае мы обновляем позицию ошибки, исключение и список ошибочных правил. В конце проверяем, сколько правил не удалось. Если есть только один, last_exception будет лучшим сообщением об ошибке. В противном случае это будет ничья, и мы сообщим пользователю об этом сообщением типа Ожидаемое число, слово, но найдено... . Забегая вперед, посмотрим, что будет дальше - вспомогательные функции На данный момент у нас есть все необходимое в нашем синтаксическом анализаторе, и все сбои вызывают исключения. Однако иногда мы хотим сопоставить только символ, ключевое слово или правило, если они есть, без неудобств обработки исключений. Для этого мы представим трех маленьких помощников. В случае исключения при поиске материала они вернут None : def might_char (self, chars = None): пытаться: вернуть себя.char (символы) кроме ParseError: return None def might_match (self, * rules): пытаться: вернуть self.match (* правила) кроме ParseError: return None def might_keyword (self, * ключевые слова): пытаться: вернуть self.keyword (* ключевые слова) кроме ParseError: return None Использовать эти функции очень просто. Вот как вы можете их использовать: operator = self.maybe_keyword ('+', '-'): если оператор == '+': # складываем два числа elif operator == '-': # вычесть два числа else: # оператор None # сделай что-нибудь еще Первый пример синтаксического анализатора: калькулятор Теперь, когда мы создали основу для написания синтаксического анализатора, мы создадим наш первый синтаксический анализатор.Он сможет анализировать математические выражения с помощью сложения, вычитания, умножения, деления, а также обрабатывать такие выражения в скобках, как «(2 + 3) * 5». Начнем с визуализации грамматики в виде производственных правил. Производственные правила для грамматики калькулятора Ранее мы видели грамматику для обработки всего, кроме выражений в скобках: Теперь давайте подумаем, насколько выражения в скобках подходят для этой грамматики.При вычислении «(2 + 3) * 5» нам нужно будет вычислить «(2 + 3)» и уменьшить его до числа. Это означает, что в приведенной выше грамматике термин «Число» может относиться либо к выражению в скобках, либо к чему-то, что на самом деле является числом, например «5». Итак, мы изменим наши правила, чтобы учесть и то, и другое. В правиле «Срок» мы заменим «Число» на более подходящий термин, например «Фактор». Тогда «Фактор» может относиться либо к выражению в скобках, либо к «Числу». Модифицированная грамматика выглядит так: После этого давайте реализуем производственные правила! Реализация синтаксического анализатора Мы реализуем наш синтаксический анализатор Calculator, расширив базовый класс Parser.Мы начинаем определение класса так: class CalcParser (Parser): def start (self): вернуть self.expression () Раньше при реализации базового класса парсера у нас был метод start () для запуска синтаксического анализа. Мы просто вызовем здесь метод expression () , который мы определим следующим образом: def expression (self): rv = self.match ('термин') в то время как True: op = self.maybe_keyword ('+', '-') если op равно None: перерыв термин = сам.совпадение ('термин') если op == '+': rv + = срок еще: rv - = срок вернуть фургон Грамматическое правило для. Итак, начнем с чтения термина из текста. Затем мы устанавливаем бесконечный цикл и ищем «+» или «-». Если мы не найдем ни того, ни другого, это означает, что мы закончили читать список дополнительных терминов, предоставленный, так что мы можем выйти из цикла. Иначе читаем другой термин из текста. Затем, в зависимости от оператора, мы либо добавляем, либо вычитаем его из начального значения.Мы продолжаем этот процесс до тех пор, пока не получим «+» или «-» и не вернем значение в конце. Мы реализуем term () таким же образом: def term (self): rv = self.match ('коэффициент') в то время как True: op = self.maybe_keyword ('*', '/') если op равно None: перерыв термин = self.match ('коэффициент') если op == '*': rv * = срок еще: rv / = срок return rv Далее мы реализуем «Фактор».Сначала мы попытаемся прочитать левую скобку, что означает, что есть выражение в скобках. Если мы действительно находим круглую скобку, мы читаем выражение и закрывающую круглую скобку и возвращаем значение выражения. В противном случае мы просто читаем и возвращаем число. деф-фактор (сам): если self.maybe_keyword ('('): rv = self.match ('выражение') self.keyword (')') вернуть фургон вернуть self.match ('число') В следующем разделе мы заставим наш синтаксический анализатор распознавать число. Распознавание чисел Чтобы распознать число, нам нужно посмотреть на отдельные символы в нашем тексте. Числа состоят из одной или нескольких цифр, за которыми может следовать десятичная часть. Десятичная часть имеет точку (.), За которой следует как минимум одна цифра. Кроме того, перед числами может стоять знак «+» или «-», например «-124,33». Мы реализуем метод number () следующим образом: def number (self): chars = [] знак = себя.возможно_ключевое слово ('+', '-') если знак не Нет: chars.append (знак) chars.append (self.char ('0-9')) в то время как True: char = self.maybe_char ('0-9') если char равно None: перерыв chars.append (символ) если self.maybe_char ('.'): chars.append ('.') chars.append (self.char ('0-9')) в то время как True: char = self.maybe_char ('0-9') если char равно None: перерыв chars.append (символ) rv = float (''. join (символы)) вернуть фургон Хотя функция длинная, она довольно проста.У нас есть список из символов и , в который мы помещаем символы числа. Сначала мы смотрим на любые символы «+» или «-», которые могут присутствовать перед числом. Если он присутствует, мы добавляем его в список. Затем мы ищем первую обязательную цифру числа и продолжаем поиск других цифр с помощью метода might_char () . Как только мы получим None – might_char , мы знаем, что прошли набор цифр, и завершаем цикл. Аналогично ищем десятичную часть и ее цифры.Наконец, мы конвертируем все символы в строку, которую, в свою очередь, преобразуем в число с плавающей запятой. Интерфейс для нашего парсера Мы закончили построение нашего парсера. В качестве последнего шага мы добавим немного кода в глобальную область видимости, который позволит нам вводить выражения и видеть результаты: if __name__ == '__main__': parser = CalcParser () в то время как True: пытаться: print (parser.parse (ввод ('>'))) кроме KeyboardInterrupt: Распечатать() кроме (EOFError, SystemExit): Распечатать() перерыв кроме (ParseError, ZeroDivisionError) как e: print ('Ошибка:% s'% e) Если вы до сих пор следили за мной, поздравляем! Вы создали свой первый парсер рекурсивного спуска! Если вы используете локальную среду IDE, вы можете запустить свой код на этом этапе.В качестве альтернативы вы можете использовать игровую площадку ниже для запуска парсера. Вы можете вводить выражения через вкладку «Ввод» ниже: Вы также можете найти полный код здесь. Пример второго анализатора: «расширенный» анализатор JSON JSON - это формат обмена данными, который поддерживает базовые структуры данных, такие как числа, строки и списки. Это очень широко используемый формат, хотя его простота означает отсутствие таких вещей, как комментарии, и строгость в отношении того, что он принимает. Например, у вас не может быть конечной запятой в списке или иметь явный знак «+» перед числом для обозначения его знака. Поскольку в Python уже есть модуль JSON, мы собираемся сделать его немного выше и создать парсер JSON, который поддерживает комментарии, запятые в конце и строки без кавычек. Реализация этого синтаксического анализатора научит вас обрабатывать комментарии. Это также покажет, как создание простого в использовании языка может усложнить синтаксический анализ и как можно справляться с такими ситуациями. Прежде чем мы реализуем нашу грамматику, давайте познакомимся с нашим расширенным форматом JSON: { # Комментарии начинаются с символа "#" и продолжаются до конца строки.# Вы можете пропускать кавычки в строках, если у них нет хешей, # скобки или запятые. Размер: 1,5x, # В списках и картах разрешены завершающие запятые. Что купить: { Яйца: 6, Хлеб: 4, Мясо: 2, }, # И, конечно же, поддерживаются простые файлы JSON! «Имена»: [«Джон», «Мэри»], "Небо голубое?": Правда } Производственные правила для грамматики JSON Наш расширенный JSON привязан к тем же типам данных, которые поддерживает JSON. JSON имеет четыре примитивных типа данных - null, логические значения, числа и строки и два сложных типа данных - списки (или массивы) и карты (также называемые хешами или словарями).Списки и хэши выглядят так же, как в Python. Поскольку данные JSON будут состоять из одного из этих типов, вы можете написать производственные правила следующим образом: Затем вы можете разбить эти два типа на типы JSON: Эта грамматика отлично подходит для синтаксического анализа обычного JSON, но для нашего случая требуется небольшая настройка. Поскольку мы собираемся поддерживать строки без кавычек, это означает, что «1,5» (без кавычек) - это число, а «1.5x ”(опять же без кавычек) - это строка. Наша текущая грамматика будет читать «1,5» от «1,5x», а затем вызовет ошибку, потому что «x» не стоит после числа. Это означает, что сначала нам нужно получить полный набор символов без кавычек. Затем мы проанализируем символы и определим, является ли это числом или строкой. Итак, мы объединим числа и строки без кавычек в одну категорию «Без кавычек». Строки в кавычках подходят, поэтому мы разделим их на другую категорию - QuotedString.Наше модифицированное производственное правило для «PrimitiveType» теперь выглядит так: Кроме того, важен порядок правил. Поскольку у нас есть ключи без кавычек, мы должны сначала попробовать разобрать текст как нулевое или логическое. В противном случае мы можем признать «null» или «true» как строку без кавычек. Реализация синтаксического анализатора и обработка комментариев Чтобы реализовать синтаксический анализатор JSON, мы начнем с расширения базового класса синтаксического анализатора следующим образом: class JSONParser (Parser): #... Сначала мы займемся проблемой работы с комментариями. Если задуматься, комментарии действительно похожи на пробелы - они встречаются в тех же местах, где могут встречаться пробелы, и их можно отбросить так же, как пробелы. Итак, мы повторно реализуем eat_whitespace () для работы с комментариями, например: def eat_whitespace (self): is_processing_comment = Ложь пока self.pos Здесь нам нужно отслеживать, обрабатываем ли мы пробелы или комментарий. Мы перебираем текст посимвольно, проверяя, есть ли у нас пробелы или # . Когда есть # , мы обновляем is_processing_comment до True , а в следующих итерациях цикла while мы можем безопасно отбрасывать все символы, пока не дойдем до конца строки. Однако при обработке пробельных символов мы должны останавливаться, когда появляется непробельный символ. Далее мы реализуем производственные правила и метод start () . Во входном тексте будет содержаться тип JSON, поэтому мы просто вызовем any_type () в методе start () : def start (self): вернуть self.match ('any_type') def any_type (сам): return self.match ('сложный_тип', 'примитивный_тип') def примитивный_тип (сам): return self.match ('null', 'boolean', 'quoted_string', 'без кавычек') def комплексный_тип (сам): вернуть себя.match ('список', 'карта') Анализ списков и карт Ранее мы видели, как анализировать списки, разделенные запятыми. Списки JSON представляют собой просто список, разделенный запятыми, с прикрепленными к ним квадратными скобками, и список может содержать ноль или более элементов. Давайте посмотрим, как вы реализуете синтаксический анализ списка: def list (self): rv = [] self.keyword ('[') в то время как True: item = self.maybe_match ('любой_тип') если элемент None: перерыв rv.append (элемент) если не сам.возможно_ключевое слово (','): перерыв self.keyword (']') return rv Мы начинаем с считывания начальной квадратной скобки, за которой следует элемент из списка, используя self.maybe_match ('any_type') . Если нам не удалось получить элемент, это означает, что мы, вероятно, закончили просмотр всех элементов, поэтому мы выходим из цикла. В противном случае мы добавляем элемент в список. Затем мы пытаемся прочитать запятую из списка, и отсутствие запятой также означает, что мы закончили со списком. Точно так же карты представляют собой просто разделенные запятыми списки «пар» с фигурными скобками, где пара - это строковый ключ, за которым следует двоеточие (:) и значение. В отличие от Python dict s, который может иметь любой «хешируемый» тип в качестве ключа (который включает int s и tuple s), JSON поддерживает только строковые ключи. Вот как вы реализуете правила для карт и пар: def map (self): rv = {} self.keyword ('{') в то время как True: item = self.maybe_match ('пара') если элемент None: перерыв rv [элемент [0]] = элемент [1] если не сам.возможно_ключевое слово (','): перерыв self.keyword ('}') вернуть фургон def пара (self): ключ = self.match ('цитируемая_строка', 'без кавычек') если тип (ключ) не str: поднять ParseError ( self.pos + 1, 'Ожидаемая строка, но есть номер', self.text [self.pos + 1] ) self.keyword (':') значение = self.match ('любой_тип') return key, value В pair () мы пытаемся прочитать «QuotedString» или «Unquoted» для ключа. Как мы упоминали ранее, «Без кавычек» может возвращать либо число, либо строку, поэтому мы явно проверяем, является ли прочитанный нами ключ строкой. pair () затем возвращает кортеж с ключом и значением, а map () вызывает pair () и добавляет их в Python dict. Распознавание нулевых и логических значений Теперь, когда реализованы основные части нашего синтаксического анализатора, давайте начнем с распознавания простых токенов, таких как null и логические значения: def null (self): self.keyword ('нуль') return None def boolean (сам): логическое = self.keyword ('истина', 'ложь') return boolean [0] == 't' Python None является ближайшим аналогом null в JSON.В случае с логическими значениями первых символов достаточно, чтобы определить, истинно или ложно , и мы возвращаем результат сравнения. Распознавание строк и чисел без кавычек Прежде чем переходить к распознаванию строк без кавычек, давайте сначала определим набор допустимых символов. Мы опустим все, что считается особенным, например фигурные скобки, кавычки, двоеточия, хеши (поскольку они используются в комментариях) и обратную косую черту (поскольку они используются для escape-последовательностей)._`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz | ~ ' Следующий вопрос: как определить, является ли текст, который вы читаете, числом или строкой? Ответ - мы обманываем! Поскольку функции Python int () и float () могут принимать строку и возвращать число, мы будем использовать их, и если это приведет к ошибке ValueError , мы вернем строку. Что касается того, когда использовать int () или float () , мы воспользуемся простым правилом. Если текст содержит «E», «e» или «.» (Например, «12.3» или «2e10»), мы вызовем float () ; в противном случае мы будем использовать int () ._` | ~ - ' number_type = int chars = [self.char (accept_chars)] в то время как True: char = self.maybe_char (accept_chars) если char равно None: перерыв если символ в 'Ee.': number_type = float chars.append (символ) rv = '' .join (символы) .rstrip ('\ t') пытаться: вернуть number_type (rv) кроме ValueError: return rv Поскольку правила сопоставления обрабатываются функцией match () , она устраняет все начальные пробелы перед запуском unquoted () .Таким образом, мы можем быть уверены, что unquoted () не вернет строку, состоящую только из пробелов. Любые пробелы в конце удаляются, прежде чем мы проанализируем его как число или вернем саму строку. Распознавание строк в кавычках Строки в кавычках довольно просто реализовать. Большинство языков программирования (включая Python) имеют одинарные и двойные кавычки, которые ведут себя одинаково, и мы реализуем их оба. Мы будем поддерживать следующие escape-последовательности - \ b (возврат), \ f (перевод строки), \ n (перевод строки), \ r (возврат каретки), \ t ( tab) и \ u (четыре шестнадцатеричных цифры) , где эти цифры используются для представления «кодовой точки» Unicode.Для всего остального, за которым следует символ обратной косой черты, мы игнорируем обратную косую черту. Это обрабатывает такие случаи, как использование обратной косой черты для экранирования себя ( \\ ) или экранирование кавычек ( \ "). Вот его код: def quoted_string (self): quote = self.char ('"\' ') chars = [] escape_sequences = { 'b': '\ b', 'f': '\ f', 'n': '\ n', 'г': '\ г', 'т': '\ т' } в то время как True: char = self.char () если char == цитата: перерыв elif char == '\\': escape = self.char () если escape == 'u': code_point = [] для i в диапазоне (4): code_point.append (self.char ('0-9a-fA-F')) chars.append (chr (int (''. join (code_point), 16))) еще: chars.append (escape_sequences.get (символ, символ)) еще: chars.append (символ) return '' .join (символы) Сначала мы читаем цитату, а затем читаем дополнительные символы в цикле. Если этот символ представляет собой тот же тип кавычек, что и первый прочитанный символ, мы можем прекратить дальнейшее чтение и вернуть строку, соединив элементы символов . В противном случае мы проверяем, является ли это escape-последовательностью, обрабатываем ее вышеупомянутым способом и добавляем ее к символам . Наконец, если он не соответствует ни одному из них, мы рассматриваем его как обычный символ и добавляем в наш список символов. Интерфейс для нашего парсера JSON Чтобы убедиться, что мы можем взаимодействовать с нашим парсером, мы добавим несколько строк кода, который принимает ввод и анализирует его как JSON. Опять же, этот код будет в глобальной области: , если __name__ == '__main__': import sys из pprint импорт pprint parser = JSONParser () пытаться: pprint (parser.анализ (sys.stdin.read ())) кроме ParseError как e: print ('Ошибка:' + str (e)) Чтобы мы могли читать несколько строк, мы использовали sys.stdin.read () . Если вы собираетесь запускать это локально, вы можете ввести текст и использовать Ctrl + D, чтобы программа не запрашивала дополнительные данные. В противном случае вы можете использовать этот исполняемый фрагмент: . Полный код можно найти здесь. Создание других типов синтаксических анализаторов Теперь, когда мы построили два синтаксических анализатора, у вас, возможно, есть неплохое представление о том, как развернуть свой собственный для решения текущей задачи.Хотя каждый язык уникален (и, следовательно, их синтаксические анализаторы), есть некоторые распространенные ситуации, которые мы не рассмотрели. Для краткости мы не будем рассматривать какой-либо код в этих разделах. Языки, чувствительные к пробелам Прежде чем мы начнем, позвольте пояснить, что мы не имеем в виду языки, использующие отступы на основе пробелов - мы рассмотрим их в следующем разделе. Здесь мы обсудим языки, в которых значение вещей меняется в зависимости от пробелов, которые вы помещаете между элементами. Примером такого языка может быть где «a = 10» отличается от «a = 10». В bash и некоторых других оболочках «a = 10» устанавливает переменную среды, тогда как «a = 10» запускает программу «a» с «=» и «10» в качестве аргументов командной строки. Вы даже можете комбинировать их! Рассмотрим это: a = 10 b = 20 c = 30 Это устанавливает переменные среды «a» и «b» только для программы «c». Единственный способ разобрать такой язык - обработать пробелы вручную, и вам придется удалить все вызовы eat_whitespace () в ключевых словах () и match () .Вот как можно написать производственные правила: Отступ на основе пробелов В таких языках, как C и Javascript, фигурные скобки используются для обозначения тела циклов и операторов if. Однако Python использует отступы для той же цели, что усложняет синтаксический анализ. Один из способов справиться с этим - ввести такой термин, как «INDENT», чтобы отслеживать операторы с отступом. Чтобы увидеть, как это будет работать, рассмотрим следующее производственное правило: После сопоставления условия наш синтаксический анализатор будет искать INDENT.Поскольку это первая попытка сопоставления INDENT, он берет любые пробелы (кроме символов новой строки), которые появляются вместе с непробельным символом (поскольку это будет частью оператора). В последующих итерациях он ищет такие же пробелы в тексте. Если он встречает другой пробел, это может вызвать ошибку. Однако, если пробелов нет вообще, это означает, что цикл while завершен. Для вложенных отступов вам нужно будет вести список всех отступов, которые вы в настоящее время обрабатываете.Когда синтаксический анализатор обрабатывает новый блок с отступом, он должен добавить новую строку с отступом в список. Вы можете определить, закончили ли вы синтаксический анализ блока, проверив, что вы смогли получить меньше пробелов, чем раньше. На этом этапе вы должны удалить последний отступ из списка. сообщить об этом объявлении Если вам понравился этот пост, поделитесь им 🙂 Анализ текста с помощью Python · vipinajayakumar Я ненавижу парсинг файлов, но это то, что мне приходилось делать в начале почти каждого проекта.Разбор - дело непростое, и он может стать камнем преткновения для новичков. Однако, как только вы освоитесь с синтаксическим анализом файлов, вам больше не придется беспокоиться об этой части проблемы. Вот почему я рекомендую новичкам освоиться с анализом файлов на ранних этапах обучения программированию. Эта статья предназначена для начинающих Python, которым интересно научиться анализировать текстовые файлы. В этой статье я познакомлю вас со своей системой парсинга файлов. Я кратко коснусь синтаксического анализа файлов в стандартных форматах, но я хочу сосредоточиться на синтаксическом анализе сложных текстовых файлов.Что я имею в виду под сложным? Что ж, мы до этого доберемся, молодой падаван. Для справки, здесь можно найти набор слайдов, который я использую для презентации по этой теме. Весь код и образец текста, которые я использую, доступны в моем репозитории Github здесь. Во-первых, давайте разберемся, в чем проблема. Зачем вообще нужно разбирать файлы? В воображаемом мире, где все данные существовали в одном формате, можно было ожидать, что все программы будут вводить и выводить эти данные. Не было бы необходимости разбирать файлы.Однако мы живем в мире, где существует большое разнообразие форматов данных. Некоторые форматы данных лучше подходят для разных приложений. Можно ожидать, что отдельная программа будет обслуживать только некоторые из этих форматов данных. Таким образом, неизбежно возникает необходимость конвертировать данные из одного формата в другой для использования различными программами. Иногда данные даже не в стандартном формате, что немного усложняет задачу. Итак, что такое парсинг? Разбор Анализируйте (строку или текст) на логические синтаксические компоненты. Мне не нравится приведенное выше определение из Оксфордского словаря. Итак, вот мое альтернативное определение. Разбор Преобразование данных определенного формата в более удобный формат. Имея в виду это определение, мы можем представить, что наш ввод может быть в любом формате. Итак, первый шаг, когда вы сталкиваетесь с любой проблемой синтаксического анализа, - это понять формат входных данных. Если повезет, будет документация, описывающая формат данных. Если нет, возможно, вам придется расшифровать формат данных самостоятельно.Это всегда весело. После того, как вы разберетесь с входными данными, следующим шагом будет определение более удобного формата. Что ж, это полностью зависит от того, как вы планируете использовать данные. Если программа, в которую вы хотите ввести данные, ожидает формат CSV, то это ваш конечный продукт. Для дальнейшего анализа данных я настоятельно рекомендую прочитать данные в pandas DataFrame . Если вы аналитик данных Python, то, скорее всего, вы знакомы с pandas. Это пакет Python, который предоставляет класс DataFrame и другие функции для безумно мощного анализа данных с минимальными усилиями.Это абстракция поверх Numpy, которая предоставляет многомерные массивы, похожие на Matlab. DataFrame - это 2D-массив, но он может иметь несколько индексов строк и столбцов, которые pandas называет MultiIndex , что по сути позволяет хранить многомерные данные. Операции в стиле SQL или базы данных можно легко выполнять с помощью pandas (сравнение с SQL). Pandas также поставляется с набором инструментов ввода-вывода, который включает функции для работы с CSV, MS Excel, JSON, HDF5 и другими форматами данных. Хотя мы хотели бы считывать данные в многофункциональную структуру данных, такую как pandas DataFrame , было бы очень неэффективно создавать пустой DataFrame и напрямую записывать в него данные. DataFrame представляет собой сложную структуру данных, и запись чего-либо в DataFrame элемент за элементом требует больших вычислительных ресурсов. Намного быстрее читать данные в примитивном типе данных, таком как список или dict . После того, как список или dict создан, pandas позволяет нам легко преобразовать его в DataFrame , как вы увидите позже.На изображении ниже показан стандартный процесс анализа любого файла. Если ваши данные имеют стандартный или достаточно близкий формат, то, вероятно, существует уже существующий пакет, который вы можете использовать для чтения ваших данных с минимальными усилиями. Например, у нас есть файл CSV, data.txt: а, б, в 1,2,3 4,5,6 7,8,9 Вы легко справитесь с этим с помощью pandas. 123 импортировать панд как pd df = pd.read_csv ('данные.txt') df а б в 0 1 2 3 1 4 5 6 2 7 8 9 Python невероятен, когда дело касается строк. Стоит усвоить все стандартные строковые операции. Мы можем использовать эти методы для извлечения данных из строки, как вы можете видеть в простом примере ниже. 1 2 3 4 5 6 7 8 12131415161718192021 my_string = 'Имена: Ромео, Джульетта' # разделить строку на ':' step_0 = моя_строка.расколоть(':') # получаем первый кусок списка step_1 = step_0 [1] # разделить строку на ',' step_2 = step_1.split (',') # удаляем пробелы в начале и конце каждого элемента списка step_3 = [name.strip () для имени на шаге_2] # выполняем все перечисленные выше операции за один раз one_go = [name.strip () для имени в my_string.split (':') [1] .split (',')] для idx, элемент в перечислении ([step_0, step_1, step_2, step_3]): print ("Шаг {}: {}". format (idx, item)) print ("Окончательный результат за один раз: {}". format (one_go)) Шаг 0: [«Имена», «Ромео, Джульетта»] Шаг 1: Ромео, Джульетта Шаг 2: [«Ромео», «Джульетта»] Шаг 3: [«Ромео», «Джульетта»] Конечный результат за раз: [«Ромео», «Джульетта»] Как вы видели в предыдущих двух разделах, если проблема синтаксического анализа проста, мы можем обойтись простым использованием существующего синтаксического анализатора или некоторых строковых методов.Однако жизнь не всегда так проста. Как мы подходим к синтаксическому анализу сложного текстового файла? Шаг 1. Ознакомьтесь с форматом ввода 123 с открытым ('sample.txt') как файл: file_contents = file.read () печать (file_contents) Образец текста В викторине приняли участие некоторые студенты из Ривердейл Хай и Хогвартс. Ниже приведены их результаты. Школа = Средняя школа Ривердейла Оценка = 1 Номер студента, Имя 0, Фиби 1, Рэйчел Номер ученика, Оценка 0, 3 1, 7 Оценка = 2 Номер студента, Имя 0, Анжела 1, Тристан 2, Аврора Номер ученика, Оценка 0, 6 1, 3 2, 9 Школа = Хогвартс Оценка = 1 Номер студента, Имя 0, Джинни 1, Луна Номер ученика, Оценка 0, 8 1, 7 Оценка = 2 Номер студента, Имя 0, Гарри 1, Гермиона Номер ученика, Оценка 0, 5 1, 10 Оценка = 3 Номер студента, Имя 0, Фред 1, Георгий Номер ученика, Оценка 0, 0 1, 0 Это довольно сложный входной файл! Уф! Данные, которые он содержит, довольно просты, как вы можете видеть ниже: Имя Оценка Номер школьного класса Хогвартс 1 0 Джинни 8 1 Луна 7 2 0 Гарри 5 1 Гермиона 10 3 0 Фред 0 1 Георгий 0 Ривердейл Хай 1 0 Фиби 3 1 Рэйчел 7 2 0 Анджела 6 1 Тристан 3 2 Аврора 9 Образец текста похож на CSV в том, что в нем используются запятые для разделения некоторой информации.Вверху файла есть заголовок и некоторые метаданные. Есть пять переменных: школа, оценка, номер ученика, имя и оценка. Ключевыми являются школа, класс и номер ученика. Имя и Оценка - это поля. Для данной школы, класса и номера ученика есть имя и оценка. Другими словами, школа, класс и номер учащегося вместе образуют составной ключ. Данные представлены в иерархическом формате. Сначала объявляется школа, затем оценка. Далее следуют две таблицы, в которых указаны имя и оценка для каждого номера учащегося.Затем оценка увеличивается. Далее следует еще один набор таблиц. Затем образец повторяется для другой Школы. Обратите внимание, что количество учеников в классе или количество классов в школе непостоянны, что добавляет немного сложности к файлу. Это всего лишь небольшой набор данных. Вы можете легко представить, что это огромный файл с множеством школ, оценок и студентов. Само собой разумеется, что формат данных исключительно плохой. Я сделал это специально. Если вы поймете, как с этим справиться, вам будет намного проще освоить более простые форматы.Нет ничего необычного в том, чтобы встретить подобные файлы, если приходится иметь дело с большим количеством устаревших систем. В прошлом, когда эти системы разрабатывались, возможно, не требовалось, чтобы выходные данные были машиночитаемыми. Однако в настоящее время все должно быть машиночитаемым! Шаг 2: Импортируйте необходимые пакеты Нам понадобится модуль регулярных выражений и пакет pandas. Итак, давайте продолжим и импортируем их. 12 импорт ре импортировать панд как pd Шаг 3. Определите регулярные выражения На последнем этапе мы импортировали re, модуль регулярных выражений.Но что это? Итак, ранее мы видели, как использовать строковые методы для извлечения данных из текста. Однако при синтаксическом анализе сложных файлов мы можем столкнуться с большим количеством операций по удалению, разбиению, нарезке и тому подобному, и код может выглядеть довольно нечитабельным. Именно здесь на помощь приходят регулярные выражения. По сути, это крошечный язык, встроенный в Python, который позволяет вам сказать, какой строковый шаблон вы ищете. Между прочим, он не уникален для Python (домик на дереве). Вам не нужно становиться мастером регулярных выражений.Однако некоторые базовые знания регулярных выражений могут быть очень полезны в вашей карьере программиста. В этой статье я научу вас только самым основам, но я призываю вас продолжить изучение. Я также рекомендую regexper для визуализации регулярных выражений. regex101 - еще один отличный ресурс для тестирования вашего регулярного выражения. Нам понадобятся три регулярных выражения. Первый из них, как показано ниже, поможет нам идентифицировать школу. Его регулярное выражение - School = (. *) \ N .Что означают символы? . : любой символ * : 0 или более из предыдущего выражения (. *) : Помещение части регулярного выражения в круглые скобки позволяет сгруппировать эту часть выражения. Итак, в данном случае сгруппированная часть - это название школы. \ n : символ новой строки в конце строки Затем нам понадобится регулярное выражение для оценки. Его регулярное выражение - Grade = (\ d +) \ n .Это очень похоже на предыдущее выражение. Новые символы: \ d : сокращение от [0-9] + : 1 или более из предыдущего выражения Наконец, нам нужно регулярное выражение, чтобы определить, является ли таблица, следующая за выражением в текстовом файле, таблицей имен или оценок. Его регулярное выражение - (Имя | Оценка) . Новый символ: | : логика или утверждение, поэтому в данном случае оно означает «Имя» или «Оценка».’ Нам также необходимо понять несколько функций регулярных выражений: re.compile (шаблон) : скомпилировать шаблон регулярного выражения в RegexObject. RegexObject имеет следующие методы: match (строка) : Если начало строки совпадает с регулярным выражением, вернуть соответствующий экземпляр MatchObject . В противном случае верните Нет . search (строка) : просканировать строку в поисках места, где это регулярное выражение дало совпадение, и вернуть соответствующий экземпляр MatchObject .Вернуть Нет , если совпадений нет. MatchObject всегда имеет логическое значение True . Таким образом, мы можем просто использовать оператор if для определения положительных совпадений. Имеет следующий метод: group () : возвращает одну или несколько подгрупп соответствия. На группы можно ссылаться по их индексу. group (0) возвращает все совпадение. group (1) возвращает первую подгруппу в скобках и так далее.Используемые нами регулярные выражения имеют только одну группу. Легкий! Однако что, если было несколько групп? Было бы сложно вспомнить, к какому номеру принадлежит группа. Специфичное для Python расширение позволяет нам называть группы и вместо этого ссылаться на них по имени. Мы можем указать имя внутри группы в скобках (...) , например: (? P ...) . Давайте сначала определим все регулярные выражения. Обязательно используйте необработанные строки для регулярного выражения, т.е. используйте индекс r перед каждым шаблоном. 1234567 # настроить регулярные выражения # используйте https://regexper.com для визуализации при необходимости rx_dict = { 'школа': re.compile (r'School = (? P . *) \ n '), 'оценка': re.compile (r'Grade = (? P \ d +) \ n '), 'name_score': re.compile (r '(? P Имя | Оценка)'), } Шаг 4. Напишите синтаксический анализатор строки Затем мы можем определить функцию, которая проверяет совпадения регулярных выражений. 1 2 3 4 5 6 7 8 1213 def _parse_line (строка): "" " Выполните поиск регулярных выражений по всем определенным регулярным выражениям и вернуть ключ и результат соответствия первого совпадающего регулярного выражения "" " для ключа, rx в rx_dict.items (): match = rx.search (строка) если совпадение: ключ возврата, совпадение # если совпадений нет return Нет, Нет Шаг 5. Напишите парсер файлов Наконец, для главного события у нас есть функция парсера файлов.Он довольно большой, но, надеюсь, комментарии в коде помогут вам понять логику. 1 2 3 4 5 6 7 8 121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465 def parse_file (путь к файлу): "" " Анализировать текст по заданному пути к файлу Параметры ---------- путь к файлу: str Путь к файлу для анализируемого объекта_файла Возврат ------- данные: pd.DataFrame Проанализированные данные "" " data = [] # создаем пустой список для сбора данных # открыть файл и прочитать его построчно с open (путь к файлу, 'r') как объект_файла: строка = file_object.readline () а строка: # в каждой строке проверять совпадение с регулярным выражением ключ, совпадение = _parse_line (строка) # извлечь название школы если ключ == 'школа': школа = match.group ('школа') # оценка извлечения если ключ == 'оценка': оценка = совпадение.группа ('оценка') grade = int (оценка) # определить заголовок таблицы если key == 'name_score': # извлечь тип таблицы, например, имя или счет value_type = match.group ('name_score') строка = file_object.readline () # читаем каждую строку таблицы до пустой строки в то время как line.strip (): # извлечь число и значение число, значение = line.strip (). split (',') значение = значение.полоска() # создать словарь, содержащий эту строку данных row = { 'Школа': школа, "Оценка": оценка, 'Номер ученика': номер, value_type: значение } # добавить словарь в список данных data.append (строка) строка = file_object.readline () строка = file_object.readline () # создаем DataFrame pandas из списка dicts данные = pd.DataFrame (данные) # установить школу, класс и номер студента в качестве индекса data.set_index (['Школа', 'Оценка', 'Номер учащегося'], inplace = True) # консолидируйте df, чтобы удалить nans data = data.groupby (level = data.index.names) .first () # обновить рейтинг с числа с плавающей точкой до целого числа data = data.apply (pd.to_numeric, errors = 'ignore') вернуть данные Шаг 6: Протестируйте синтаксический анализатор Мы можем использовать наш синтаксический анализатор для нашего образца текста следующим образом: 1234 , если __name__ == '__main__': filepath = 'образец.текст' data = parse (путь к файлу) печать (данные) Имя Оценка Номер школьного класса Хогвартс 1 0 Джинни 8 1 Луна 7 2 0 Гарри 5 1 Гермиона 10 3 0 Фред 0 1 Георгий 0 Ривердейл Хай 1 0 Фиби 3 1 Рэйчел 7 2 0 Анджела 6 1 Тристан 3 2 Аврора 9 Это все хорошо, и вы можете увидеть, сравнив ввод и вывод на глаз, что синтаксический анализатор работает правильно.Однако лучше всего всегда писать модульные тесты, чтобы убедиться, что ваш код выполняет то, что вы хотели. Каждый раз, когда вы пишете синтаксический анализатор, убедитесь, что он хорошо протестирован. У меня возникли проблемы с моими коллегами из-за того, что я использовал парсеры без тестирования ранее. Угу! Также стоит отметить, что это не обязательно должен быть последний шаг. Действительно, многие программисты проповедуют разработку через тестирование. Я не включил сюда набор тестов, так как хотел, чтобы это руководство было кратким. Я разбирал текстовые файлы в течение года и со временем усовершенствовал свой метод. Тем не менее, я провел дополнительное исследование, чтобы узнать, есть ли лучшее решение. В самом деле, я должен поблагодарить различных членов сообщества, которые посоветовали мне оптимизировать мой код. Сообщество также предложило несколько различных способов синтаксического анализа текстового файла. Некоторые из них были умными и интересными. Моим личным фаворитом был этот. Я представил свой пример проблемы и решения на форумах ниже: Сообщение Reddit Сообщение о переполнении стека Сообщение для проверки кода Если ваша проблема еще более сложная и регулярные выражения ее не решают, то следующим шагом будет анализ библиотек.Вот несколько мест для начала: Разбор ужасных вещей с помощью Python: Лекция Эрика Роуза по PyCon, в которой рассматриваются плюсы и минусы различных библиотек синтаксического анализа. Разбор в Python: инструменты и библиотеки: Инструменты и библиотеки, позволяющие создавать парсеры, когда регулярных выражений недостаточно. Теперь, когда вы понимаете, насколько сложным и раздражающим может быть анализ текстовых файлов, если вы когда-нибудь окажетесь в привилегированном положении при выборе формата файла, выбирайте его с осторожностью.Вот лучшие практики Стэнфорда для форматов файлов. Я бы солгал, если бы сказал, что мне понравился мой метод синтаксического анализа, но я не знаю другого способа, быстрого синтаксического анализа текстового файла, который так же удобен для новичков, как то, что я представил выше. Если вы знаете лучшее решение, я всем внимателен! Надеюсь, я дал вам хорошую отправную точку для анализа файла на Python! Я потратил пару месяцев на то, чтобы пробовать множество различных методов и писать какой-то безумно нечитаемый код, прежде чем я наконец понял это, и теперь я не думаю дважды о разборе файла.Итак, я надеюсь, что мне удалось сэкономить вам время. Получайте удовольствие от синтаксического анализа текста с помощью Python! Разбор слова R: Евангелие от Джерри ДЖЕРРИ СТЕРНБЕРГ Я был шокирован и встревожен оптикой, когда, наблюдая за слушаниями в Конгрессе Майкла Коэна, Марк Медоуз, наш собственный представитель 11-го округа, выставил напоказ афроамериканку перед сборкой, как картонный вырез в натуральную величину. Упомянутая женщина, Линн Паттон, молча стояла перед Палатой представителей, пока Медоуз от ее имени утверждал, что она была эмпирическим доказательством того, что президент Дональд Трамп не мог быть расистом, потому что она работала на него, а не на расист. У меня было жуткое видение сцены, подобной этой, происходившей 170 лет назад, когда какая-то несчастная женщина могла стоять на рынке, в то время как аукционист объявлял: «Вот у нас прекрасная черная девка, которая, как вы видите, молода, сильна , имеет хороший костяк и плодовитый. Она будет хорошим работником и произведет много ценных потомков ». Когда Медоуза оспорили его явно расистский поступок, он заявил в свою защиту, что не может быть расистом, потому что у него есть племянницы и племянники, которые являются цветными людьми.Я хотел бы напомнить конгрессмену, что сенатор Стром Турмонд, у которого была дочь наполовину Стром / наполовину чернокожая, был признанным расистом, защищавшим наши законы Джима Кроу всеми фибрами своего существа. Я возвращаюсь достаточно далеко, чтобы вспомнить, когда для некоторых белых мужчин считалось престижным иметь своего собственного «личного негра», который следовал за ними и ездил с ними, выполняя черную работу, ожидая их по рукам и ногам и соглашаясь со всем, что они сказал. На одном из митингов Трампа он стоял у кафедры, глядя на море белых лиц, и сказал: «Посмотрите на моего афроамериканца здесь.Взгляни на него. Вы величайший? » Я думаю, что Трамп считал, что заслуживает уважения, потому что у него был свой «личный афроамериканец». В предыдущих колонках я признался, что я выздоравливающий расист. Я родился здесь, на Юге, и хотя мои родители пытались привить мне терпимость и расовое понимание, я также был воспитан в нашей культуре. Я не смел пить из фонтана с черной водой или сидеть на заднем сиденье автобуса. Я ходил в школу для белых, потому что черные дети почему-то были не так хороши или умны, как мы, и я никогда не задавался вопросом, почему черные люди не могут есть в белом ресторане.Даже церкви были разделены, а некоторые до сих пор остаются, потому что эти темнокожие люди считаются детьми меньшего бога. Многие люди, у которых есть проблемы с наркотиками и алкоголем, в конце концов осознают, насколько разрушительны их проблемы, и хотят что-то изменить. Чтобы помочь этим людям контролировать свои порывы, у нас есть Анонимные Алкоголики и другие 12-ступенчатые программы. И хотя существует 12-ступенчатая программа под названием «Анонимные расисты», по большей части мы должны полагаться на наших учителей, наших родителей и наших политических лидеров, которые будут служить примерами, информировать нас и заставлять нас осознать, что расизм токсичен, непатриотичен и не служит ни себе, ни нашим согражданам-американцам.Чтобы бороться с этим злом, все мы - особенно белые люди - должны непрестанно учить тому, что только потому, что многие люди отличаются от нас, они по-прежнему хотят жить и быть уважаемыми, точно так же, как и мы. К сожалению, в настоящее время мы имеем дело с прямо противоположной ситуацией: некоторые из наших лидеров зашли так далеко, что учредили двухступенчатую программу страха и ненависти. Когда наш президент унижает людей из «дерьмовых стран» и характеризует наших коричневых братьев и сестер на юге как насильников, убийц и контрабандистов наркотиков, мы слышим, как его собака свистит громко и отчетливо.Он считает, что поощрять недоверие и отвращение лучше, чем осуществлять разумный пограничный контроль и действенную иммиграционную программу. Когда член палаты представителей Марк Медоуз заявляет, что мы должны отправить Барака Обаму обратно в Кению или откуда бы он ни приехал, и когда он дает собачий свисток с унизительным и опрометчивым видом на слушаниях в Конгрессе, он не особо Хорошая работа по убеждению нас, что он не расист. Конгрессмен, мы понимаем, что вы были избраны из искусно подстроенного 11-го округа, в котором более 90 процентов составляют белые.Мы понимаем, что вы не боитесь негативной реакции со стороны своего меньшинства. Мы также понимаем, что вы были избраны, чтобы представлять всех людей в вашем районе, независимо от их расы или этнической принадлежности. Я мог бы взять страницу из вашего собственного сценария и предложить, чтобы вас отправили обратно в Кению или Верден, или куда бы вы ни приехали, но я бы предпочел, чтобы вы переосмыслили свое нынешнее отношение, по-настоящему приняли людей, отличных от вас (не только ваши племянницы и племянники), и покажите свою любовь к вашему дорогому другу Rep.Элайджа Каммингс, став ярким выразителем расового признания и разнообразия - не только в 11-м округе, но и во всей нашей Великой Америке. Уроженец Эшвилла Джерри Стернберг, давний наблюдатель местной жизни, можно связаться по адресу [email protected]. Заполнение шаблонов MS Word с помощью Python Введение В предыдущем посте я рассмотрел один подход к созданию документов с использованием HTML-шаблоны для создания PDF-файлов.Хотя PDF великолепен, мир по-прежнему полагается на в Microsoft Word для создания документов. На самом деле это будет намного проще для бизнес-пользователь для создания желаемого шаблона, который поддерживает все настраиваемое форматирование им нужен Word, а не использование HTML + CSS. Благо есть пакет который поддерживает создание рассылки MS Word исключительно в Python. Этот подход имеет преимущество работы в любой системе - даже если Word не установлен. Преимущество использования python для слияния (по сравнению с листом Excel) заключается в том, что вы не ограничены в способах получения или обработки данных.Полная гибкость и мощность экосистема Python у вас под рукой. Это должно быть полезный инструмент, о котором следует помнить каждый раз, когда вам нужно автоматизировать создание документов. Фон Пакет, который делает все это возможным, уместно называется docx-mailmerge. Это зрелый пакет, который может анализировать файл docx MS Word, найдите поля слияния и заполните их любыми значениями, которые вам нужны. Пакет также поддерживают некоторые вспомогательные функции для заполнения таблиц и создания отдельных файлов с несколько разрывов страниц. У меня есть один комментарий по поводу этого пакета: использование термина «mailmerge» вызывает очень простой вариант использования - заполнение нескольких документов почтовыми адресами. Я знаю, что стандартный подход Word - называть этот процесс mailmerge, но этот mailmerge может быть полезной системой шаблонов, которую можно использовать для гораздо более сложного решения, чем просто заполнение имен и адресов в документе. Установка Для пакета требуется lxml, для которого установлены двоичные файлы для конкретной платформы.рекомендую используя conda для установки lxml и зависимостей, затем используя pip для пакета mailmerge сам. Я тестировал это на Linux и Windows и, похоже, отлично работает на обеих платформах. conda установить lxml pip install docx-mailmerge Вот и все. Прежде чем мы покажем, как заполнять поля Word, давайте пройдемся по создание документа Word. Поля слияния слов Для корректной работы docx-mailmerge необходимо создать стандартный Word документ и определите соответствующие поля слияния.Приведенные ниже примеры предназначены для Word 2010. Другие версии Word должны быть аналогичными. На самом деле это заняло у меня некоторое время чтобы понять этот процесс, но если вы проделаете это пару раз, это довольно просто. Запустите Word и создайте основную структуру документа. Затем поместите курсор в место, куда должны быть вставлены объединенные данные, и выберите «Вставка» -> «Быстрые части» -> «Поле» ..: В диалоговом окне «Поле» выберите параметр «MergeField» в списке «Имена полей». В поле «Имя поля» введите желаемое имя для поля.В этом случае мы используя название компании. После того, как вы нажмете ОК, вы должны увидеть что-то вроде этого: << Название компании >> в Word. документ. Вы можете продолжить и создать документ со всеми необходимыми полями. Простое слияние После создания документа Word объединение значений становится простой операцией. Приведенный ниже код содержит стандартный импорт и определяет имя Word файл. В большинстве случаев вам нужно будет указать полный путь к шаблону. но для простоты я предполагаю, что он находится в том же каталоге, что и ваши скрипты python: из __future__ import print_function из mailmerge импортировать MailMerge от даты импорта даты и времени template = "Практический бизнес-Python.docx " Чтобы создать документ mailmerge и просмотреть все поля: документ = MailMerge (шаблон) печать (document.get_merge_fields ()) {'покупки', 'бизнес', 'адрес', 'скидка', 'получатель', 'дата', 'почтовый индекс', 'статус', 'номер_телефона', 'город', 'ограничение_доставки', 'штат'} Для объединения значений и сохранения результатов используйте document.merge со всеми переменным присвоено значение и document.write для сохранения вывода: документ.объединить ( status = 'Золото', city = 'Спрингфилд', phone_number = '800-555-5555', Business = "Классная обувь", zip = '55555', покупки = "500 000 долларов", shipping_limit = '500 долларов', состояние = 'МО', address = 'Мейн-стрит, 1234', date = '{:% d-% b-% Y}'. format (date.today ()), скидка = '5%', получатель = 'Мистер. Джонса) document.write ('test-output.docx') Вот пример того, как будет выглядеть окончательный документ: Это простой документ, но почти все, что вы можете делать в Word. можно превратить в шаблон и заполнить таким образом. Комплексное объединение Если вы хотите воспроизвести результаты на нескольких страницах, есть ярлык позвонил merge_pages который возьмет список словарей пар ключ, значение и создать несколько страниц в одном файле. В реальном сценарии вы извлекаете данные из основного источника (например, из базы данных, Excel, CSV и т. Д.) и преобразовать данные в требуемый формат словаря. Для простоты вот три клиентских словаря, содержащих наши выходные данные: cust_1 = { 'status': 'Золото', 'city': 'Спрингфилд', 'phone_number': '800-555-5555', "Бизнес": "Классная обувь", 'zip': '55555', 'покупки': '500 000 долларов', 'shipping_limit': '500 долларов', 'состояние': 'МО', 'адрес': 'Мейн-стрит, 1234', 'дата': '{:% d-% b-% Y}'.формат (date.today ()), 'скидка': '5%', 'recipient': 'Мистер Джонса } cust_2 = { 'status': 'Серебряный', 'city': 'Колумб', 'phone_number': '800-555-5551', "Бизнес": "Модные штаны", 'zip': '55551', 'покупки': '250 000 долларов', 'shipping_limit': '2000 долларов', 'состояние': 'ОН', 'адрес': 'Эльм, 1234', 'date': '{:% d-% b-% Y}'. format (date.today ()), 'скидка': '2%', 'recipient': 'Миссис Смит } cust_3 = { 'status': 'Бронза', 'город': 'Франклин', 'phone_number': '800-555-5511', "Бизнес": "Tango Tops", 'zip': '55511', 'покупки': '100 000 долларов', 'shipping_limit': '2500 долларов', 'состояние': 'KY', 'адрес': '1234 Adams St', 'дата': '{:% d-% b-% Y}'.формат (date.today ()), 'скидка': '2%', 'recipient': 'Мистер Линкольн } Создание трехстраничного документа выполняется путем передачи списка словарей в merge_pages функция: document.merge_pages ([cust_1, cust_2, cust_3]) document.write ('test-output-mult-custs.docx') Выходной файл отформатирован и готов к печати или дальнейшему редактированию. Заполнение таблиц Еще одна частая потребность при создании шаблонов - эффективное заполнение таблицы ценностей.В нашем примере мы могли бы прикрепить экспонат к письму, которое включает история покупок клиента. При заполнении шаблона мы не знаем, как много строк для включения, и задача наименования каждого поля станет непосильной очень быстро. Используя merge_rows значительно упрощает заполнение таблиц. Чтобы построить шаблон, создайте стандартную таблицу Word с 1 строкой и вставьте поля в соответствующих столбцах. Специального форматирования не требуется. Должно получиться примерно так: Далее нам нужно определить список словарей для каждого элемента в таблице. sales_history = [{ 'prod_desc': 'Красные туфли', 'price': '10,00 долларов', 'количество': '2500', 'total_purchases': '25 000,00 долларов США' }, { 'prod_desc': 'Зеленая рубашка', 'price': '20,00 долларов', 'количество': '10000', 'total_purchases': '200 000,00 долларов США' }, { 'prod_desc': 'Пурпурный пояс', 'price': '5 долларов США', 'количество': '5000', 'total_purchases': '25 000,00 долларов США' }] Ключи в каждом словаре соответствуют полям слияния в документе. Чтобы построить строки в таблице: документ.объединить (** cust_2) document.merge_rows ('prod_desc', sales_history) document.write ('тест-выход-таблица.docx') В этом примере мы передаем словарь объединить мимо два ** . Python знает, как преобразовать это в ключ = значение формат, необходимый функции. Последний шаг - позвонить по номеру . merge_rows к построить ряды таблицы. Конечный результат содержит каждую строку, заполненную нужными нам значениями, и сохраняет форматирование таблицы по умолчанию, которое мы определили в шаблоне документа: Пример полного кода Если процесс немного запутал, вот полный пример, показывающий все различные подходы, представленные в этой статье.Кроме того, файлы шаблонов могут быть загруженным из репозитория github. из __future__ import print_function из mailmerge импортировать MailMerge от даты импорта даты и времени # Определить шаблоны - предполагается, что они находятся в том же каталоге, что и код template_1 = "Практический бизнес-Python.docx" template_2 = "Практический бизнес-Python-History.docx" # Показать простой пример document_1 = MailMerge (шаблон_1) print ("Поля включены в {}: {}". format (template_1, документ_1.get_merge_fields ())) # Слияние значений document_1.merge ( status = 'Золото', city = 'Спрингфилд', phone_number = '800-555-5555', Business = "Классная обувь", zip = '55555', покупки = "500 000 долларов", shipping_limit = '500 долларов', состояние = 'МО', address = 'Мейн-стрит, 1234', date = '{:% d-% b-% Y}'. format (date.today ()), скидка = '5%', получатель = 'Мистер. Джонса) # Сохраняем документ как пример 1 document_1.write ('example1.docx') # Попробуйте пример номер два, где мы создаем несколько страниц # Определить словарь для 3 клиентов cust_1 = { 'status': 'Золото', 'city': 'Спрингфилд', 'phone_number': '800-555-5555', "Бизнес": "Классная обувь", 'zip': '55555', 'покупки': '500 000 долларов', 'shipping_limit': '500 долларов', 'состояние': 'МО', 'адрес': 'Мейн-стрит, 1234', 'дата': '{:% d-% b-% Y}'.формат (date.today ()), 'скидка': '5%', 'recipient': 'Мистер Джонса } cust_2 = { 'status': 'Серебряный', 'city': 'Колумб', 'phone_number': '800-555-5551', "Бизнес": "Модные штаны", 'zip': '55551', 'покупки': '250 000 долларов', 'shipping_limit': '2000 долларов', 'состояние': 'ОН', 'адрес': 'Эльм, 1234', 'date': '{:% d-% b-% Y}'. format (date.today ()), 'скидка': '2%', 'recipient': 'Миссис Смит } cust_3 = { 'status': 'Бронза', 'город': 'Франклин', 'phone_number': '800-555-5511', "Бизнес": "Tango Tops", 'zip': '55511', 'покупки': '100 000 долларов', 'shipping_limit': '2500 долларов', 'состояние': 'KY', 'адрес': '1234 Adams St', 'дата': '{:% d-% b-% Y}'.

Морфологический разбор слова «старался»

Часть речи: Глагол в личной форме

Все формы слова СТАРАЛСЯ

Разбор слова в тексте или предложении

Примеры предложений со словом «старался»

Слова «старались» морфологический и фонетический разбор

Частицы отличие НЕ от НИ — Правила русского языка

Разбор по составу слова школьница

Попытка разобрать файл Word docx как zip-документ с использованием Python xml.elementtree

Как импортировать отформатированную библиографию из документов MS Word, PDF-файлов и других текстовых файлов в Zotero

У меня есть библиографии в документах Microsoft Word, PDF-файлах и других текстовых файлах. Могу ли я импортировать их в свою библиотеку Zotero?

разговоров о значении слов и метафор в южной части Африки девятнадцатого века в JSTOR

Building Recursive Descent Parsers: The Definitive Guide

Как работает парсинг?

Написание производственных правил

Соображения при создании синтаксических анализаторов

Обработка приоритета в грамматиках

Избегание левой рекурсии

Предотвращение поиска с возвратом

Создание базы для синтаксического анализатора рекурсивного спуска в Python

Класс исключения

Базовый класс синтаксического анализатора

Обработка диапазонов символов

Извлечение ключевых слов и символов

Помощник для сопоставления нескольких продуктов

Забегая вперед, посмотрим, что будет дальше - вспомогательные функции

Первый пример синтаксического анализатора: калькулятор

Производственные правила для грамматики калькулятора

Реализация синтаксического анализатора

Распознавание чисел

Интерфейс для нашего парсера

Пример второго анализатора: «расширенный» анализатор JSON

Производственные правила для грамматики JSON

Реализация синтаксического анализатора и обработка комментариев

Анализ списков и карт

Распознавание нулевых и логических значений

Распознавание строк и чисел без кавычек

Распознавание строк в кавычках

Интерфейс для нашего парсера JSON

Создание других типов синтаксических анализаторов

Языки, чувствительные к пробелам

Отступ на основе пробелов

Анализ текста с помощью Python · vipinajayakumar

Шаг 1. Ознакомьтесь с форматом ввода

Шаг 2: Импортируйте необходимые пакеты

Шаг 3. Определите регулярные выражения

Шаг 4. Напишите синтаксический анализатор строки

Шаг 5. Напишите парсер файлов

Шаг 6: Протестируйте синтаксический анализатор

Разбор слова R: Евангелие от Джерри

Заполнение шаблонов MS Word с помощью Python

Введение

Фон

Установка

Поля слияния слов

Простое слияние

Комплексное объединение

Заполнение таблиц

Пример полного кода

Добавить комментарий Отменить ответ

`Предотвращение поиска с возвратом`

`Создание базы для синтаксического анализатора рекурсивного спуска в Python`

`Класс исключения`

`Базовый класс синтаксического анализатора`

`Добавить комментарий Отменить ответ`