时间：2022-07-25 10:53:34 | 栏目：Python代码 | 点击：次
分词（tokenization）任务是Python字符串处理中最为常见任务了。我们这里讲解用正则表达式构建简单的表达式分词器（tokenizer），它能够将表达式字符串从左到右解析为标记(tokens)流。
给定如下的表达式字符串：
text = 'foo = 12 + 5 * 6'
我们想要将其转换为下列以序列对呈现的分词结果：
tokens = [('NAME', 'foo'), ('EQ', '='), ('NUM', '12'), ('PLUS', '+'),\
('NUM', '5'), ('TIMES', '*'), ('NUM', '6')]
要完成这样的分词操作，我们首先需要定义出所有可能的标记模式（所谓模式（pattern），为用来描述或者匹配/系列匹配某个句法规则的字符串，这里我们用正则表达式来做为模式），注意此处要包括空格whitespace，否则字符串中出现任何模式中没有的字符后，扫描就会停止。因为我们还需要给标记以NAME、EQ等名称，我们采用正则表达式中的命名捕获组来实现。
import re
NAME = r'(?P<NAME>[a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*)'
# 这里?P<NAME>表示模式名称，()表示一个正则表达式捕获组，合在一起即一个命名捕获组
EQ = r'(?P<EQ>=)'
NUM = r'(?P<NUM>\d+)' #\d表示匹配数字，+表示任意数量
PLUS = r'(?P<PLUS>\+)' #需要用\转义
TIMES = r'(?P<TIMES>\*)' #需要用\转义
WS = r'(?P<WS>\s+)' #\s表示匹配空格， +表示任意数量
master_pat = re.compile("|".join([NAME, EQ, NUM, PLUS, TIMES, WS])) # | 用于选择多个模式，表示"或"
接下来我们用模式对象中的scanner()方法来完成分词操作，该方法创建一个扫描对象：
scanner = master_pat.scanner(text)
然后可以用match()方法获取单次匹配结果，一次匹配一个模式：
scanner = master_pat.scanner(text) m = scanner.match() print(m.lastgroup, m.group()) # NAME foo m = scanner.match() print(m.lastgroup, m.group()) # WS
当然这样一次一次调用过于麻烦，我们可以使用迭代器来批量调用，并将单次迭代结果以具名元组形式存储
Token = namedtuple('Token', ['type', 'value'])
def generate_tokens(pat, text):
scanner = pat.scanner(text)
for m in iter(scanner.match, None):
#scanner.match做为迭代器每次调用的方法，
#None为哨兵的默认值，表示迭代到None停止
yield Token(m.lastgroup, m.group())
for tok in generate_tokens(master_pat, "foo = 42"):
print(tok)
最终显示表达式串"foo = 12 + 5 * 6"的tokens流为：
Token(type='NAME', value='foo') Token(type='WS', value=' ') Token(type='EQ', value='=') Token(type='WS', value=' ') Token(type='NUM', value='12') Token(type='WS', value=' ') Token(type='PLUS', value='+') Token(type='WS', value=' ') Token(type='NUM', value='5') Token(type='WS', value=' ') Token(type='TIMES', value='*') Token(type='WS', value=' ') Token(type='NUM', value='6')
接下来我们想要过滤掉空格标记，使用生成器表达式即可：
tokens = (tok for tok in generate_tokens(master_pat, "foo = 12 + 5 * 6")
if tok.type != 'WS')
for tok in tokens:
print(tok)
可以看到空格被成功过滤：
Token(type='NAME', value='foo') Token(type='EQ', value='=') Token(type='NUM', value='12') Token(type='PLUS', value='+') Token(type='NUM', value='5') Token(type='TIMES', value='*') Token(type='NUM', value='6')
tokens在正则表达式(即"|".join([NAME, EQ, NUM, PLUS, TIMES, WS]))中顺序也非常重要。因为在进行匹配时，re模块就会按照指定的顺序对模式做匹配。故若碰巧某个模式是另一个较长模式的子串时，必须保证较长的模式在前面优先匹配。如下面分别展示正确的和错误的匹配方法：
LT = r'(?P<LT><)'
LE = r'(?P<LE><=)'
EQ = r'(?P<EQ>>=)'
master_pat = re.compile("|".join([LE, LT, EQ])) # 正确的顺序
master_pat = re.compile("|".join([LT, LE, EQ])) # 错误的顺序
第二种顺序的错误之处在于，这样会把'<='文本匹配为LT('<')紧跟着EQ('=')，而没有匹配为单独的LE(<=)。
我们对于“有可能”形成子串的模式也要小心，比如下面这样：
PRINT = r'(?P<PRINT>print)'
NAME = r'(?P<NAME>[a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*)'
master_pat = re.compile("|".join([PRINT, NAME])) # 正确的顺序
for tok in generate_tokens(master_pat, "printer"):
print(tok)
可以看到被print实际上成了另一个模式的子串，导致另一个模式的匹配出现了问题：
# Token(type='PRINT', value='print') # Token(type='NAME', value='er')
更高级的语法分词，建议采用像PyParsing或PLY这样的包。特别地，对于英文自然语言文章的分词，一般被集成到各类NLP的包中（一般分为按空格拆分、处理前后缀、去掉停用词三步骤）。对于中文自然语言处理分词也有丰富的工具（比如jieba分词工具包）。