可爱的 Python: 使用 SimpleParse 模块进行解析

智能 ASCII 的 Python regexs

　　　　　# [module] names
　　　　
re_mods =　
　　　　
　　　　　r""'([(s'/">]|^)[(.*?)]([<s.),:;'"?!/-])"""
　　
　　　　　# *strongly emphasize* words
　　　　
re_strong =
　　　　
　　　　　r""'([(s'/"]|^)*(.*?)*([s.),:;'"?!/-])"""
　　
　　　　　# -emphasize- words
　　　　
re_emph =　
　　　　
　　　　　r""'([(s'/"]|^)-(.*?)-([s.),:;'"?!/])"""
　　
　　　　　# _Book Title_ citations
　　　　
re_title =　
　　　　
　　　　　r""'([(s'/"]|^)_(.*?)_([s.),:;'"?!/-])"""
　　
　　　　　# 'Function()" names
　　　　
re_funcs =　
　　　　
　　　　　r""'([(s/"]|^)'(.*?)'([s.),:;"?!/-])"""
　　　　

如果您发现或发明了该语言的某种经过微小更新的变体，将它和 EBNF 语法一起使用要比和那些正则表达式一起使用简单得多。此外，通常使用 mxTextTools 执行模式操作甚至更快些。

生成和使用标记列表

对于样本程序，我们将实际语法放置在一个单独的文件中。对于大多数用途而言，这种组织比较好，便于使用。通常，更改语法和更改应用程序逻辑是不同种类的任务；这些文件反映了这一点。但是我们对语法所做的全部处理就是将它作为一个字符串传递给 SimpleParse 函数，因此我们大体上可以将它包括到主应用程序中（或者甚至以某种方式动态生成它）。