Python 扩展buildParseTree方法,使其能处理字符间没有空格的数学表达式。

时间: 2023-08-31 10:24:05 浏览: 59
### 回答1: 我明白了您的问题,不用担心,Python 中的 Ply 库可以实现这个功能。您可以创建自己的 Lex 和 Yacc 文件,并使用 Ply 库的语法规则来解析表达式。以下是一个简单的示例: 首先,我们需要安装 Ply 库: ``` pip install ply ``` 接下来,我们创建一个名为 calc.py 的文件,其中包含 Lex 和 Yacc 规则以及代码。在该文件中,我们需要定义以下内容: 1. Lex 规则:这些规则定义了我们要解析的输入的词汇特征,如数字、运算符、括号等。在本例中,我们定义了上述内容。 2. Yacc 规则:这些规则定义了语法、运算顺序和结构。我们定义了基本的算术运算,例如加、减、乘、除和括号。 3. 将运算符映射到相应的 Python 函数。 这是 calc.py 文件的内容: ```python import ply.lex as lex import ply.yacc as yacc # Lex 规则 tokens = ( 'NUMBER', 'PLUS', 'MINUS', 'TIMES', 'DIVIDE', 'LPAREN', 'RPAREN', ) t_PLUS = r'\+' t_MINUS = r'-' t_TIMES = r'\*' t_DIVIDE = r'/' t_LPAREN = r'\(' t_RPAREN = r'\)' def t_NUMBER(t): r'\d+' t.value = int(t.value) return t t_ignore = ' \t' def t_error(t): print("Illegal character '%s'" % t.value[0]) t.lexer.skip(1) # Yacc 规则 def p_expression_plus(p): 'expression : expression PLUS term' p[0] = p[1] + p[3] def p_expression_minus(p): 'expression : expression MINUS term' p[0] = p[1] - p[3] def p_expression_term(p): 'expression : term' p[0] = p[1] def p_term_times(p): 'term : term TIMES factor' p[0] = p[1] * p[3] def p_term_div(p): 'term : term DIVIDE factor' p[0] = p[1] / p[3] def p_term_factor(p): 'term : factor' p[0] = p[1] def p_factor_num(p): 'factor : NUMBER' p[0] = p[1] def p_factor_expr(p): 'factor : LPAREN expression RPAREN' p[0] = p[2] def p_error(p): print("Syntax error at '%s'" % p.value) lexer = lex.lex() parser = yacc.yacc() # 测试 while True: try: s = input('calc > ') except EOFError: break if not s: continue result = parser.parse(s) print(result) ``` 以上代码中,我们定义了 Lex 规则,将输入字符串分为数字、加号、减号、乘号、除号和括号等词汇。然后,我们定义了一个简单的 Yacc 语法,将这些词汇组合成表达式、项和因子。我们还将运算符映射到相应的 Python 函数,然后使用 Ply 库的 Lex 和 Yacc 解析器将表达式转换为计算结果。 您可以在控制台上运行此脚本,然后键入要计算的表达式,如“2 + 3 * 4”。该脚本将解析该表达式,计算结果并打印出来。 ### 回答2: 要扩展Python的buildParseTree方法,使其能处理字符间没有空格的数学表达式,我们可以采取以下步骤: 第一步,我们需要检测输入的表达式中是否存在运算符。我们可以遍历整个表达式,当遇到非数字字符时,即判断为运算符。 第二步,当我们找到运算符后,我们需要确定该运算符的优先级。可以将这些运算符按照优先级顺序排列,并根据优先级确定它们的位置。例如,加法和减法的优先级较低,乘法和除法的优先级较高。 第三步,我们需要确定每个操作数。由于输入的表达式中没有空格,所以无法通过空格来分割操作数。我们可以遍历表达式,当我们遇到运算符时,我们可以将该字符之前的所有字符作为一个操作数。在找到运算符之后,我们需要继续遍历直到找到下一个运算符或到达表达式的末尾,然后将该字符之前的字符作为下一个操作数。 第四步,我们可以使用递归的方式来构建语法树。我们首先确定根节点,该节点是表达式的第一个操作数。然后我们依次处理所有的操作符和操作数,将它们添加到树中。树的结构可以基于Python的类和对象构建。 第五步,我们需要为树添加方法来计算表达式的值。可以通过深度优先搜索(DFS)遍历整个树,并根据树的节点类型执行相应的操作。例如,当我们遇到一个运算符节点时,我们需要将其两个子节点的值根据运算符进行运算。当我们遇到一个操作数节点时,我们可以直接返回其存储的数字值。 通过以上步骤,我们可以成功扩展Python的buildParseTree方法,使其能够处理字符间没有空格的数学表达式。 ### 回答3: 为了使Python扩展的buildParseTree方法能够处理字符间没有空格的数学表达式,我们需要对其进行一些修改。首先,我们需要修改语法规则,以识别没有空格的数学表达式。 我们可以将原来的语法规则: expression -> term { ('+'|'-') term } term -> factor { ('*'|'/') factor } factor -> ('+'|'-') factor | number | '(' expression ')' 简化为: expression -> term { ('+'|'-'|'*'|'/') term } term -> number | '(' expression ')' 接下来,我们需要修改Token类的定义,以处理没有空格的表达式。原来的Token类定义: class Token(object): def __init__(self, value): self.value = value 新的Token类定义: class Token(object): def __init__(self, value, type): self.value = value self.type = type 我们需要在Token类中添加一个type属性,该属性表示该Token的类型。然后,在buildParseTree方法中,我们需要根据字符的特点进行修改。假设我们的输入是一个字符串expression,我们可以通过使用Python内置的re模块来解析表达式。我们可以使用re模块的findall方法,通过一个正则表达式来找到表达式中的所有数字、操作符和括号。然后,我们可以将找到的每一个字符包装成一个Token对象,并加入到tokens列表中。最后,我们只需要按照正确的顺序来构建parse tree,就可以得到正确的结果。 总结一下,我们可以通过修改语法规则、修改Token类的定义,并在buildParseTree方法中使用正则表达式来处理没有空格的数学表达式。这样,我们就能够处理没有空格的数学表达式,得到正确的解析树。

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