一个简单的tokenizer
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')
过滤tokens流
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')
注意子串匹配陷阱
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）。
到此这篇关于Python利用re模块实现简易分词(tokenization)的文章就介绍到这了,更多相关Python 分词内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
