Все комбинаторы синтаксического анализатора — это функции, возвращающие функции.
Это возвращаемая функция, которая работает со строкой, а не функция комбинатора синтаксического анализатора.
Базовые синтаксические анализаторы ((идентификатор), (естественный), (символ)) не принимают аргументов (например, (идентификатор)) или одной или нескольких строк для параметризации (например, (символ)).
char = \ ch -> \ str -> - попытаться сопоставить символ ch - вернуть результат
При успешном совпадении соответствующая строка удаляется из входной строки; в противном случае возвращается исходная строка, например
Комбинаторы синтаксического анализатора, такие как и паренсы , принимают другие синтаксические анализаторы в качестве аргументов.
parens = \ p -> \ str -> - первое совпадение "(" - выполнить синтаксический анализ p, если "(" был найден - затем совпадение ")" - вернуть результат
Альтернативы синтаксического анализа
Часто мы хотим попробовать один синтаксический анализатор; если это не удается, попробуйте вместо этого другой. Комбинатор выбора обеспечивает эту функциональность.
Пример: (letter_digit) будет соответствовать либо букве, либо цифре.
letter_digit :: Parser Char
letter_digit = do x цифра return x
Запуск альтернативных парсеров
Prelude Text.ParserCombinators.Parsec> parseTest letter_digit "b2"
"b" Prelude Text.ParserCombinators.Parsec> parseTest letter_digit "2b"
"2" Prelude Text.ParserCombinators.Parsec> parseTest letter_digit "* 2"
ошибка синтаксического анализа в (строка 1, столбец 1):
непредвиденный "*"
ожидая буквы или цифры
Анализ альтернативных строк
Предположим, мы хотим сопоставить либо bag , либо bog , но ничего больше.
И неподходящая строка завершилась ошибкой, как и ожидалось.
Prelude Text.ParserCombinators.Parsec> parseTest bag_bog "bug"
ошибка синтаксического анализа в (строка 1, столбец 1):
неожиданное "u"
ожидая «сумку»
Но есть проблема!
Прелюдия текста.ParserCombinators.Parsec> parseTest bag_bog "болото"
ошибка синтаксического анализа в (строка 1, столбец 1):
неожиданное "о"
ожидая «сумку»
Первый синтаксический анализатор строки «мешок» совпал с b , но затем потерпел неудачу на a . Теперь он израсходовал b . Второй синтаксический анализатор string «bog» теперь пытается сопоставить b с o , что, конечно же, терпит неудачу. try — не использовать ввод при неудачном синтаксическом анализе Чтобы вы могли выполнять предварительный синтаксический анализ без использования вводимых данных, Parsec предоставляет функцию try :
Библиотека Parsec предоставляет несколько небольших анализаторов, которые полезны для определения более крупных:
(char \; «?») — (char) применяется к символу, и он дает синтаксический анализатор, соответствующий этому символу
(буква) — соответствует любой букве
(цифра) — соответствует любой цифре
(строка) — соответствует строке символов
(stringLiteral \; «xyz *») — соответствует строковому аргументу
(many \; p) — соответствует 0 или более вхождений синтаксического анализатора (p)
(many1 \; p) — соответствует одному или нескольким экземплярам parser (p)
Имена переменных
varname :: Parser String
varname = do x digit) return (x: xs)
Прелюдия. ParserCombinators.Parsec> parseTest имя переменной "a4cc7 * 5"
"a4cc7"
Prelude Text.ParserCombinators.Parsec> parseTest имя переменной "34a"
ошибка синтаксического анализа в (строка 1, столбец 1):
неожиданная "3"
ожидая письма
Анализаторы выражений
Арифметические выражения сложно анализировать из-за правил приоритета и арности операторов.
Parsec обеспечивает поддержку синтаксического анализа выражений, поэтому вам не нужно писать собственный синтаксический анализатор выражений.
expr_parser :: Parser Expr
expr_parser = buildExpressionParser optable term "expression" optable = letop name assoc = Infix (do {reservedOp name; return (\ xy -> (Op (MkOpExpr name xy)))}) assocprefix name = Prefix (reservedOp name >> return (\ x -> (Pref (MkPrefixOpExpr name x)))) в [[op "*" AssocLeft, op "/" AssocLeft, op "%" AssocLeft], [op "+" AssocLeft, op "-" AssocLeft ], [ приставка "-" ] ]
В этом примере используется дополнительный синтаксис монад: вместо отступов можно использовать фигурные скобки и точки с запятой; и оператор >> также является более коротким способом записи нотации do: может быть записан как Также обратите внимание на использование оператора , он используется для определения настраиваемого сообщения об ошибке в случае сбоя синтаксического анализа без потребляя любой ввод. Это очень полезная функция отладки.
Parsec также поддерживает языки программирования с механизмом определения синтаксиса и ключевых слов через makeTokenParser .
Для простых случаев вы можете использовать emptyDef .
import Text.ParserCombinators.Parsec.Expr
импортировать квалифицированный Text.ParserCombinators.Parsec.Token как P
lexer = P.makeTokenParser emptyDefparens = P.Parens Lexer
commaSep = лексер P.commaSep
- и многое другое
Мои первые пятнадцать компиляторов — Composition.al
Обновление (июль 2019 г.): Пересмотренная версия этого поста появилась в блоге SIGPLAN PL Perspectives .
В моем последнем посте я написал о нескольких способах использования слова «транспилер». В этом посте я предложу более личный взгляд на эту тему, основанный на моем собственном опыте изучения разработки компиляторов.
Первым компилятором, над которым я когда-либо работал, был тот, который я написал весной 2009 года для выпускного курса компиляторов Кента Дайбвига в Университете Индианы. На самом деле, в том семестре я написал не только один компилятор для курса Кента; Я написал пятнадцать компиляторов, по одному на каждую неделю курса. У первого был язык ввода, более или менее заключенный в скобки на ассемблере; его целевым языком была сборка x86-64. Каждую неделю мы добавляли новые проходы в начало компилятора предыдущей недели, в результате чего появился новый компилятор с тем же целевым языком, что и компилятор предыдущей недели, но с языком ввода немного более высокого уровня. 1 К концу курса у меня был компилятор, который скомпилировал существенное подмножество Scheme в x86-64, структурированное как сорок небольших проходов.Каждый проход транслировался со своего языка ввода на язык немного более низкого уровня или имел один и тот же язык ввода и вывода, но выполнял некоторый анализ или оптимизацию на нем.
Все это стало намного проще, потому что мы использовали подход «нанопроцессор» к разработке компилятора, поддерживаемый фреймворком нанопроходов, исходный код которого с тех пор был открыт. Фреймворк nanopass предоставляет более или менее предметно-ориентированный язык для разработки компиляторов, которые структурированы как серия небольших проходов с четко определенными языками ввода и вывода.Фреймворк поощряет вас создавать компилятор, сначала определяя промежуточные языки, а затем определяя проходы компилятора, которые будут переводить между ними. Он предоставляет средства для этого с минимальными накладными расходами.
Мы можем думать о нанопроходном подходе как о взятии идеи библиотек комбинаторов синтаксического анализатора, в которых синтаксический анализатор состоит из нескольких более мелких синтаксических анализаторов, и распространении этой идеи на разработку всего компилятора. Используя библиотеку комбинатора синтаксического анализатора, вы пишете синтаксический анализатор, начиная с набора примитивных синтаксических анализаторов (скажем, анализирующих числа или символы) и комбинируя их, в конечном итоге создавая способность анализировать сложный язык.Язык, который мы можем разобрать, становится все красивее и интереснее, но на каждом этапе пути — это парсер. Точно так же при разработке компилятора полезно иметь возможность думать о том, что у вас есть на каждом этапе процесса, как о , уже , являющемся компилятором; по мере вашего продвижения он становится компилятором для языка, который все больше отличается от целевого языка.
Вот почему я говорю, что написал пятнадцать компиляторов, когда проходил курс Кента. В конце первой недели (и в конце второй недели и так далее для каждой недели) я написал компилятор ! Конечно, компилятор, который у меня был в конце первой недели, был компилятором для языка ввода, который не сильно отличался от языка вывода.Но он преобразовал код на своем языке ввода в код ассемблера, на котором я мог затем запустить ассемблер, создав рабочий исполняемый файл. Это было действительно интересно!
В моем последнем посте я упомянул два разных определения «транспилятора», которые совпадают только в том случае, если мы предполагаем, что компиляторы всегда имеют язык ввода высокого уровня. Мой опыт прохождения курса Кента научил меня избегать этого предположения. Напротив, было полезно думать о том, что я написал на первой неделе курса Кента, как о компиляторе, несмотря на то, что он имел довольно низкоуровневый язык ввода.Во-первых, было очень мотивировано сказать, что у меня был работающий компилятор на каждом этапе прохождения курса. Некоторые опыты разработки компиляторов представляют собой долгие утомительные работы, когда вы пишете код месяцами, не имея ничего, что могло бы создать исполняемый файл, который можно было бы запустить. С другой стороны, на курсах Кента мы получали удовольствие каждую неделю. Кроме того, представление о каждом компоненте полного компилятора как о как о как о компиляторе было полезно, потому что оно побуждало нас структурировать наш код читаемым, модульным и поддерживаемым способом, почти так же, как библиотеки комбинаторов синтаксического анализатора поддерживают разработку читаемые, модульные, поддерживаемые парсеры.
Если мы возьмем «компилятор, который осуществляет перевод между языками программирования, которые работают примерно на том же уровне абстракции», как определение «транспилятор», то однопроходный компилятор, который я написал на первой неделе курса Кента, был транспилятором. То же самое верно и для любого другого индивидуального прохода компилятора, который я написал в ходе курса. Но, конечно, мы никогда не задумывались над тем, чтобы просто назвать их компиляторами. Как заметил мой друг и наставник Сэм Тобин-Хохштадт, введение нового слова вместо простого слова «компилятор» создает ненужный разрыв в сообществе разработчиков компиляторов и препятствует обмену знаниями через этот разрыв.В качестве конкретного примера этого, вот вопрос, заданный на Stack Overflow в 2012 году кем-то, кто хотел написать транспилятор, но не знал, что делать дальше. Они написали:
Теперь следующее, что я хотел бы сделать, это преобразовать этот исходный код в другой исходный код, таким образом перенеся его. Но как это работает? Я не могу найти никаких прямых руководств, объяснений по этому поводу.
Существует множество руководств, курсов, книг и тому подобного о том, как писать компиляторы .Но если кто-то считает, что написание транспилятора — это не то же самое, что написание компилятора, ему может не прийти в голову просмотреть какой-либо из этих материалов. Возможно, они даже пришли к выводу, что написание компилятора — это монолитная и недостижимая задача, на которую могут надеяться лишь немногие избранные, а не что-то, что можно разбить на серию относительно небольших, четко определенных, доступных шаги, и поэтому они могут уклоняться от прохождения курса или чтения книги о разработке компиляторов.Возможно, такой ситуации можно было бы избежать, если бы мы просто называли каждый компилятор компилятором, независимо от того, насколько мала или велика разница в уровне абстракции между его языками ввода и вывода.
Выбор слов, которые мы используем, чтобы говорить о компиляторах, имеет для меня значение, потому что я не хочу, чтобы кто-то боялся писать компилятор или верил, что компиляторы должны быть написаны монолитно. Мне понравился педагогический подход, применявшийся в курсе Кента, потому что структурирование моего компилятора в виде группы маленьких компиляторов значительно упростило его написание, отладку и поддержку, чем если бы он был структурирован монолитно. Эти пятнадцать недель были тяжелым трудом, но они были и самым интересным, что я когда-либо испытывал при написании кода. Более того, именно благодаря прохождению этого курса я смог пройти стажировку, работая над Rust пару лет спустя — не из-за каких-то конкретных навыков, которые я изучил на курсе 2 , а потому, что после прохождения курса я считал, что компилятор — это то, что я, , мог написать, , и что-то, что я, , хотел написать . Конечно, многие компиляторы — включая Rust в то время — монолитно структурированы и трудны для понимания, но дело в том, что компиляторы не должны быть такими! Курс Кента показал мне, что компиляторы могут быть красивыми, хотя зачастую и не так.Это заставило меня захотеть, чтобы работал над компиляторами.
Если бы я думал о компиляторе, который я написал для курса Кента, как о просто связке транспиляторов, склеенных вместе, а не как о или о компиляторе , тогда я, возможно, никогда бы не подал заявку на эту стажировку в Rust, возможно, не научился бы всему, чему научился. работал над Rust два лета, и, возможно, не узнал бы много людей, чье присутствие в моей жизни помогло мне построить исследовательскую карьеру. Когда Сэм говорит, что использование слова «транспилятор» «отделяет [людей] от полезных знаний и сообщества», он имеет в виду то, что легко могло случиться с и .И я мог бы в конечном итоге поверить, что Real Compilers ™ должны иметь монолитную структуру, что сделало бы меня хуже при написании настоящих компиляторов.
Спасибо Джасим Абид, Леа Олбо, Дэвиду Альберту, Майклу Арнцениусу, Руди Чену, Харрисону Кларку, Карлу Дугласу, Джулии Эванс, Джеффу Фаулеру, Филиппу Го, Лоре Линдзи, Шону Мартину, Энди МакКлюру, Иену Маккой, Вайбхави Сагар Стрикленду и Сэму Тобину-Хохштадту за отзывы о черновиках этой публикации или обсуждение ее со мной аспектов.
Что это за слово? Используйте Word Type, чтобы узнать!
К сожалению, с текущей базой данных, в которой работает этот сайт, у меня нет данных о том, какие значения ~ term ~ используются чаще всего. У меня есть идеи, как это исправить, но мне нужно найти источник «чувственных» частот. Надеюсь, приведенной выше информации достаточно, чтобы помочь вам понять часть речи ~ term ~ и угадать его наиболее распространенное использование.
Тип слова
Для тех, кто интересуется небольшой информацией об этом сайте: это побочный проект, который я разработал во время работы над описанием слов и связанных слов.Оба этих проекта основаны на словах, но преследуют гораздо более грандиозные цели. У меня была идея для веб-сайта, который просто объясняет типы слов в словах, которые вы ищете — точно так же, как словарь, но сосредоточенный на части речи слов. И так как у меня уже была большая часть инфраструктуры с двух других сайтов, я подумал, что для ее запуска и работы не потребуется слишком много работы.
Словарь основан на замечательном проекте Wiktionary от Викимедиа.Сначала я начал с WordNet, но затем понял, что в нем отсутствуют многие типы слов / лемм (определители, местоимения, сокращения и многое другое). Это побудило меня исследовать «Словарь Вебстера» 1913 года, который сейчас находится в открытом доступе. Однако после целого дня работы над его преобразованием в базу данных я понял, что было слишком много ошибок (особенно с тегами части речи), чтобы это было жизнеспособным для Word Type.
Наконец, я вернулся к Викисловарь, о котором я уже знал, но избегал, потому что он неправильно структурирован для синтаксического анализа.Именно тогда я наткнулся на проект UBY — удивительный проект, который требует большего признания. Исследователи проанализировали весь Викисловарь и другие источники и собрали все в один унифицированный ресурс. Я просто извлек записи из Викисловаря и закинул их в этот интерфейс! Так что работы потребовалось немного больше, чем ожидалось, но я счастлив, что продолжил работать после пары первых промахов.
Особая благодарность разработчикам открытого исходного кода, который использовался в этом проекте: проекту UBY (упомянутому выше), @mongodb и express.js.
В настоящее время это основано на версии викисловаря, которой несколько лет. Я планирую в ближайшее время обновить его до более новой версии, и это обновление должно внести множество новых смысловых значений для многих слов (или, точнее, леммы).
Не делайте эти ошибки форматирования ATS
Чтобы понять, почему форматирование резюме имеет значение для систем отслеживания кандидатов, сначала необходимо понять , как резюме перемещаются через ATS.
Вот как это работает: после того, как вы отправите свое резюме через онлайн-приложение, оно автоматически попадает в ATS.Многие системы затем просматривают ваше резюме, «разбирают» или извлекают информацию и преобразовывают ваше резюме в цифровой профиль кандидата. Оттуда рекрутеры или менеджеры по найму могут выполнить поиск в ATS по ключевому слову и получить список резюме, которое лучше всего соответствует их поиску.
Подробнее: Топ-500 ключевых слов для поиска работы
Но ATS не идеальны (мы это уже знали)! Они известны тем, что пропускают важную информацию, если форматирование им не нравится. В Jobscan мы провели тщательное тестирование лучших ATS, чтобы сделать наши инструменты максимально эффективными.Вот кое-что из того, что мы узнали.
Аббревиатуры и акронимы
Большинство ATS (включая iCIMS, Bullhorn и Greenhouse) не запрограммированы на распознавание сокращений, таких как MBA, CPA и PMP, если рекрутер ищет длинную форму ключевого слова (например, Master of Business Administration, Certified Бухгалтер, специалист по управлению проектами).
Не бойся! Это легко исправить. Введите ключевое слово по буквам, а затем используйте обычную аббревиатуру в круглых скобках, чтобы не пропустить ваши учетные данные.Теперь вы будете появляться в результатах поиска независимо от того, какую версию они ищут.
Таблицы
Некоторым ATS, включая Jobvite, трудно анализировать информацию в таблицах. Разделы в таблицах могут быть перемешаны или информация полностью потеряна.
Хотя удаление строк может помочь (мы обнаружили, что это верно с iCIMS), рекомендуется пропускать таблицы, если вы подаете заявку через ATS. Таким образом, вы знаете, что они не повлияют на ваши шансы быть замеченным менеджером по найму.Я предлагаю выбрать стандартные пункты, чтобы лучше организовать информацию.
Нестандартные маркированные пункты
У меня часто встречаются соискатели, которые спрашивают, допустимы ли маркированные списки для резюме, отправляемого через ATS. Да! Фактически, стандартные маркеры — отличный способ систематизировать информацию в вашем резюме ATS.
Однако нетрадиционные маркеры, такие как звездочки, ромбы и флажки, не всегда анализируются правильно. Быстрое решение? Используйте старые добрые черные точки (как в примере ниже), чтобы избежать проблем.
Подобные стандартные пункты отлично подходят для резюме, оптимизированного для ATS. (Источник: Application Careers)
Уникальный шрифт
Конечно, вы хотите, чтобы ваше резюме выделялось из общей массы, но использование уникального шрифта будет работать против вас.
В ходе нашего тестирования мы обнаружили, что Times New Roman и Arial являются наиболее надежными для прохождения ATS. Также подойдут Камбрия, Джорджия, Калибри и Вердана. Размер шрифта не имеет большого значения, но мы рекомендуем использовать шрифт размером 10 или 12 пунктов, чтобы ваше резюме выглядело профессионально, когда оно попадает в руки менеджера по найму.Ознакомьтесь со списком одобренных ATS шрифтов для резюме ниже.
Подробнее: Лучшие шрифты, чтобы сделать ваше резюме удобнее для ATS и рекрутеров
Пусть ваш потрясающий опыт выделит вас вместо привлекающего внимание шрифта и используйте интервью, чтобы продемонстрировать свою индивидуальность.
Неправильное форматирование даты
Некоторые из основных ATS, например Jobvite и Taleo, наиболее точно анализируют даты в формате MM / YYYY. Например, «03/2011». Большинство АТС также принимают формат «Март 2011.”
Всегда используйте месяц и год. Только использование года может вызвать путаницу. Например, ATS iCIMS автоматически назначает дату начала 1 января любому опыту работы, который имеет только год.
Дополнительный интервал между словами
ATS придирчивы к ключевым словам — действительно придирчивы. Некоторые из лучших ATS, включая Bullhorn и Greenhouse, даже не распознают ключевые слова, состоящие из нескольких слов, если слова разделены дополнительными пробелами.
Например, «маркетинг продукта» будет признан как законченный навык, а «маркетинг продукта» — нет, потому что между словами есть лишний пробел.
Решение простое: дважды и трижды проверьте свой интервал, особенно между ключевыми словами из нескольких слов, перед отправкой.
Непрофессиональное имя файла
JoeSmithGoogle.docx — отличное имя файла, если только он случайно не отправил его на Amazon. Некоторые системы отслеживания кандидатов, такие как USAJobs и Greenhouse, включают имя файла в свой портал, что означает, что менеджер по найму в Amazon не будет слишком доволен Джо Смитом…
В то время как многие ATS перестали делать имена файлов видимыми для менеджеров по найму , некоторые до сих пор делают. Ради профессионализма рекомендуется сохранять каждый файл со своим именем и фамилией (например, joejobscan.docx).
Все ATS отличаются друг от друга
В Jobscan мы создали наш инструмент оптимизации резюме, основанный на наиболее распространенных типах поведения, характерных для популярных ATS. Но каждая система работает немного по-своему. Вот почему мы предлагаем индивидуальные советы ATS в зависимости от компании, в которую вы подаете заявку. Узнайте больше из этого видео:
Попробуйте наш конструктор резюме с поддержкой ATS
Теперь, когда вы знаете основы создания резюме, удобного для ATS, пора составить собственное! Мы можем помочь.Наш бесплатный конструктор резюме проведет вас через процесс создания.
Все, что вам нужно сделать, это выбрать один из наших форматов резюме, удобных для ATS, а затем заполнить свою информацию, используя наши простые формы. Мы позаботимся о форматировании за вас! Однако убедитесь, что вы подбираете информацию в соответствии с описанием должности.
Как только вы закончите, загрузите или распечатайте свое резюме и отправьте его!
Чтение и запись файлов CSV на Python — Real Python
Смотреть сейчас В этом руководстве есть связанный видеокурс, созданный командой Real Python.Посмотрите его вместе с письменным руководством, чтобы углубить свое понимание: Чтение и запись файлов CSV
Давайте посмотрим правде в глаза: вам нужно получать информацию в свои программы и из них не только с помощью клавиатуры и консоли. Обмен информацией через текстовые файлы — это распространенный способ обмена информацией между программами. Одним из самых популярных форматов обмена данными является формат CSV. Но как им пользоваться?
Давайте проясним одну вещь: вам не нужно (и не нужно) создавать собственный синтаксический анализатор CSV с нуля.Вы можете использовать несколько вполне приемлемых библиотек. Библиотека Python csv будет работать в большинстве случаев. Если ваша работа требует большого количества данных или численного анализа, библиотека pandas также имеет возможности синтаксического анализа CSV, который должен обработать все остальное.
Из этой статьи вы узнаете, как читать, обрабатывать и анализировать CSV из текстовых файлов с помощью Python. Вы увидите, как работают файлы CSV, изучите важнейшую библиотеку csv , встроенную в Python, и увидите, как работает синтаксический анализ CSV с использованием библиотеки pandas .
Итак, приступим!
Пройдите тест: Проверьте свои знания с помощью нашей интерактивной викторины «Чтение и запись файлов CSV на Python». По завершении вы получите оценку, чтобы вы могли отслеживать свой прогресс в обучении с течением времени:
Пройти тест »
Что такое файл CSV?
Файл CSV (файл значений, разделенных запятыми) — это тип обычного текстового файла, в котором используется определенная структура для упорядочивания табличных данных.
Поскольку это простой текстовый файл, он может содержать только фактические текстовые данные, другими словами, печатаемые символы ASCII или Unicode.
Структура файла CSV определяется его именем. Обычно в файлах CSV для разделения каждого конкретного значения данных используется запятая. Вот как выглядит эта структура:
имя столбца 1, имя столбца 2, имя столбца 3
данные первой строки 1, данные первой строки 2, данные первой строки 3
данные второй строки 1, данные второй строки 2, данные второй строки 3
...
Обратите внимание, как каждый фрагмент данных отделяется запятой. Обычно первая строка идентифицирует каждую часть данных — другими словами, имя столбца данных.Каждая следующая после нее строка является фактическими данными и ограничена только ограничениями размера файла.
Обычно символ-разделитель называется разделителем, и запятая используется не только. Другие популярные разделители включают символы табуляции (
\ t ), двоеточия (: ) и точки с запятой (; ). Для правильного анализа файла CSV нам необходимо знать, какой разделитель используется.
Откуда берутся файлы CSV?
Файлы
CSV обычно создаются программами, обрабатывающими большие объемы данных.Это удобный способ экспортировать данные из электронных таблиц и баз данных, а также импортировать или использовать их в других программах. Например, вы можете экспортировать результаты программы интеллектуального анализа данных в файл CSV, а затем импортировать их в электронную таблицу для анализа данных, создания графиков для презентации или подготовки отчета к публикации.
С
CSV-файлами очень легко работать программно. Любой язык, поддерживающий ввод текстовых файлов и манипуляции со строками (например, Python), может напрямую работать с файлами CSV.
Анализ файлов CSV с помощью встроенной библиотеки CSV Python
Библиотека csv предоставляет функции как для чтения, так и для записи в файлы CSV. Разработанный для работы с CSV-файлами, созданными в Excel, он легко адаптируется для работы с различными форматами CSV. Библиотека csv содержит объекты и другой код для чтения, записи и обработки данных из файлов CSV и в них.
Чтение файлов CSV с помощью
csv
Чтение из файла CSV выполняется с помощью объекта reader .Файл CSV открывается как текстовый файл с помощью встроенной функции Python open () , которая возвращает объект файла. Затем он передается в считыватель , который выполняет тяжелую работу.
Вот файл employee_birthday.txt :
наименование, отдел, месяц рождения
Джон Смит, бухгалтерский учет, ноябрь
Эрика Мейерс, IT, март
Вот код для чтения:
импорт CSV
с open ('employee_birthday.txt') как csv_file:
csv_reader = csv.читатель (csv_file, delimiter = ',')
line_count = 0
для строки в csv_reader:
если line_count == 0:
print (f'Имена столбцов: {"," .join (row)} ')
line_count + = 1
еще:
print (f '\ t {row [0]} работает в отделе {row [1]}, и родился в {row [2]}.
Имена столбцов: ФИО, отдел, месяц рождения
Джон Смит работает в бухгалтерском отделе, родился в ноябре.Эрика Мейерс работает в ИТ-отделе, она родилась в марте.
Обработано 3 строки.
Каждая строка, возвращаемая устройством чтения , представляет собой список из элементов String , содержащих данные, найденные путем удаления разделителей. Первая возвращенная строка содержит имена столбцов, которые обрабатываются особым образом.
Чтение файлов CSV в словарь с помощью
csv
Вместо того, чтобы иметь дело со списком отдельных элементов
String , вы также можете считывать данные CSV непосредственно в словарь (технически упорядоченный словарь).
И снова наш входной файл employee_birthday.txt выглядит следующим образом:
наименование, отдел, месяц рождения
Джон Смит, бухгалтерский учет, ноябрь
Эрика Мейерс, IT, март
Вот код, чтобы на этот раз прочитать его как словарь:
импорт CSV
с open ('employee_birthday. txt', mode = 'r') как csv_file:
csv_reader = csv.DictReader (csv_file)
line_count = 0
для строки в csv_reader:
если line_count == 0:
print (f'Имена столбцов: {",".присоединиться (строка)} ')
line_count + = 1
print (f '\ t {row ["name"]} работает в отделе {row ["Department"]} и родился в {row ["месяц рождения"]}.')
line_count + = 1
print (f'Обработано {line_count} строк. ')
Это приводит к тому же результату, что и раньше:
Имена столбцов: ФИО, отдел, месяц рождения
Джон Смит работает в бухгалтерском отделе, родился в ноябре.
Эрика Мейерс работает в ИТ-отделе, она родилась в марте.Обработано 3 строки.
Откуда взялись ключи словаря? Предполагается, что первая строка файла CSV содержит ключи, которые будут использоваться для построения словаря. Если у вас их нет в CSV-файле, вы должны указать свои собственные ключи, установив необязательный параметр fieldnames в список, содержащий их.
Дополнительный считыватель Python CSV
Параметры
Читатель Объект может обрабатывать различные стили файлов CSV путем указания дополнительных параметров, некоторые из которых показаны ниже:
разделитель определяет символ, используемый для разделения каждого поля.По умолчанию используется запятая ( ',' ).
quotechar указывает символ, используемый для окружения полей, содержащих символ-разделитель. По умолчанию используется двойная кавычка ( '"' ).
escapechar указывает символ, используемый для экранирования символа-разделителя в случае, если кавычки не используются. По умолчанию escape-символ отсутствует.
Эти параметры заслуживают дополнительного пояснения. Предположим, вы работаете со следующими employee_addresses.txt файл:
имя, адрес, дата присоединения
Джон Смит, 1132 Anywhere Lane Hoboken NJ, 07030, 4 января
Эрика Мейерс, 1234 Смит-Лейн Хобокен, штат Нью-Джерси, 07030, 2 марта
Этот CSV-файл содержит три поля: имя , адрес и дата присоединения , которые разделены запятыми. Проблема в том, что данные для поля адреса также содержат запятую для обозначения почтового индекса.
Есть три разных способа справиться с этой ситуацией:
Используйте другой разделитель Таким образом, запятую можно будет безопасно использовать в самих данных.Используйте необязательный параметр delimiter , чтобы указать новый разделитель.
Заключить данные в кавычки Особый характер выбранного вами разделителя игнорируется в строках в кавычках. Таким образом, вы можете указать символ, используемый для цитирования, с помощью необязательного параметра quotechar . Пока этого символа нет в данных, все в порядке.
Экранирующие символы-разделители в данных Экранирующие символы работают так же, как и в строках формата, сводя на нет интерпретацию экранируемого символа (в данном случае разделителя).Если используется escape-символ, его необходимо указать с помощью необязательного параметра escapechar .
Запись файлов CSV с помощью
csv
Вы также можете записать в файл CSV, используя объект writer и метод .write_row () :
Необязательный параметр quotechar сообщает модулю записи , какой символ использовать для заключения полей в кавычки при записи. Однако использование кавычек определяется необязательным параметром цитирования :
Если для цитирования установлено значение csv.QUOTE_MINIMAL , то .writerow () будет указывать поля, только если они содержат разделитель или quotechar . Это вариант по умолчанию.
Если цитирует как csv.QUOTE_ALL , то .writerow () будет цитировать все поля.
Если цитирование установлено на csv.QUOTE_NONNUMERIC , то .writerow () будет заключать в кавычки все поля, содержащие текстовые данные, и преобразует все числовые поля в тип данных float .
Если цитирование установлено на csv.QUOTE_NONE , то .writerow () будет избегать разделителей вместо их заключения в кавычки.В этом случае вы также должны указать значение для необязательного параметра escapechar .
Обратное чтение файла в виде обычного текста показывает, что файл создан следующим образом:
Джон Смит, бухгалтерский учет, ноябрь
Эрика Мейерс, IT, март
Запись файла CSV из словаря с помощью
csv
Поскольку вы можете считывать наши данные в словарь, будет справедливо, если вы сможете записать их и из словаря:
В отличие от DictReader , параметр fieldnames требуется при записи словаря. Если задуматься, это имеет смысл: без списка имен полей DictWriter не может знать, какие ключи использовать для извлечения значений из ваших словарей.Он также использует ключи в fieldnames для записи первой строки в качестве имен столбцов.
Приведенный выше код создает следующий выходной файл:
emp_name, dept, Birth_month
Джон Смит, бухгалтерский учет, ноябрь
Эрика Мейерс, IT, март
Анализ файлов CSV с помощью библиотеки
pandas
Конечно, CSV-библиотека Python — не единственная игра в городе. Чтение файлов CSV также возможно в pandas . Настоятельно рекомендуется, если у вас много данных для анализа.
pandas — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая предоставляет высокопроизводительные инструменты анализа данных и простые в использовании структуры данных. pandas доступен для всех установок Python, но он является ключевой частью дистрибутива Anaconda и отлично работает в записных книжках Jupyter для обмена данными, кодом, результатами анализа, визуализациями и повествовательным текстом.
Установка pandas и его зависимостей в Anaconda выполняется легко:
Как используется pip / pipenv для других установок Python:
Мы не будем вдаваться в подробности того, как работает pandas или как его использовать.Чтобы подробнее узнать об использовании pandas для чтения и анализа больших наборов данных, ознакомьтесь с превосходной статьей Шанту Тивари о работе с большими файлами Excel в pandas.
Чтение файлов CSV с помощью
pandas
Чтобы продемонстрировать некоторые возможности pandas CSV, я создал немного более сложный файл для чтения, названный hrdata.csv . Содержит данные о сотрудниках компании:
Имя, дата приема на работу, зарплата, оставшиеся больничные дни
Грэм Чепмен, 15.03.1450000.00,10
Джон Клиз, 01.06 / 15,65000.00,8
Эрик Айдл, 12.05.14, 45000.00,10
Терри Джонс, 11/01/13,70000.00,3
Терри Гиллиам, 12.08.14, 48000.00,7
Майкл Пэйлин, 23.05 / 13,66000.00,8
Чтение CSV в pandas DataFrame выполняется быстро и просто:
Вот и все: три строки кода, и только одна из них выполняет фактическую работу. pandas.read_csv () открывает, анализирует и считывает предоставленный файл CSV и сохраняет данные в DataFrame.Печать DataFrame дает следующий результат:
Имя Дата приема на работу Зарплата Осталось дней по болезни
0 Грэм Чепмен 15. 03.14 50000,0 10
1 Джон Клиз 01.06.15 65000,0 8
2 Эрик Айдл 12.05.14 45000,0 10
3 Терри Джонс 01.11.13 70000,0 3
4 Терри Гиллиам 12.08.14 48000,0 7
5 Майкл Пэйлин 23.05.13 66000,0 8
Вот несколько моментов, на которые стоит обратить внимание:
Во-первых, pandas распознал, что первая строка CSV содержит имена столбцов, и использовал их автоматически.Я называю это добром.
Однако pandas также использует целочисленные индексы с отсчетом от нуля в DataFrame . Это потому, что мы не указали, каким должен быть наш индекс.
Далее, если вы посмотрите на типы данных наших столбцов, вы увидите, что pandas правильно преобразовал столбцы Salary и Sick Days, оставшиеся столбца в числа, но столбец Hire Date по-прежнему является строкой . Это легко подтверждается в интерактивном режиме:
>>>
>>> print (введите (df ['Дата найма'] [0]))
Давайте займемся этими проблемами по очереди. Чтобы использовать другой столбец в качестве индекса DataFrame , добавьте необязательный параметр index_col :
Дата приема на работу Зарплата Осталось дней по болезни
Имя
Грэм Чепмен 15.03.14 50000,0 10
Джон Клиз 01.06.15 65000.0 8
Эрик Айдл 12.05.14 45000.0 10
Терри Джонс 01.11.13 70000,0 3
Терри Гиллиам 12.08.14 48000,0 7
Майкл Пэйлин 23.05.13 66000,0 8
Затем давайте исправим тип данных поля Hire Date . Вы можете заставить pandas читать данные как дату с помощью необязательного параметра parse_dates , который определяется как список имен столбцов, которые обрабатываются как даты:
Дата приема на работу Зарплата Осталось дней по болезни
Имя
Грэм Чепмен 15 марта 2014 г. 50000,0 10
Джон Клиз 01.06.2015 65000.0 8
Эрик Айдл 12 мая 2014 г. 45000.0 10
Терри Джонс 1 ноября 2013 г. 70000,0 3
Терри Гиллиам 12 августа 2014 г., 48000.0 7
Майкл Пэйлин 23.05.2013 66000.0 8
Дата теперь отформатирована правильно, что легко подтверждается в интерактивном режиме:
>>>
>>> print (введите (df ['Дата найма'] [0]))
Если в ваших CSV-файлах нет имен столбцов в первой строке, вы можете использовать необязательный параметр names , чтобы предоставить список имен столбцов. Вы также можете использовать это, если хотите переопределить имена столбцов, указанные в первой строке.В этом случае вы также должны указать pandas.read_csv () игнорировать существующие имена столбцов, используя необязательный параметр header = 0 :
Обратите внимание, что, поскольку имена столбцов изменились, столбцы, указанные в необязательных параметрах index_col и parse_dates , также должны быть изменены. Теперь это приводит к следующему выводу:
Больничные дни наемной заработной платы
Работник
Грэм Чепмен 15 марта 2014 г. 50000,0 10
Джон Клиз 01.06.2015 65000.0 8
Эрик Айдл 12 мая 2014 г. 45000.0 10
Терри Джонс 1 ноября 2013 г. 70000,0 3
Терри Гиллиам 12.08.2014 48000.0 7
Майкл Пэйлин 23.05.2013 66000.0 8
Запись файлов CSV с помощью
pandas
Конечно, если вы снова не можете получить данные из pandas , это не принесет вам много пользы.Записать DataFrame в файл CSV так же просто, как прочитать его. Давайте запишем данные с новыми именами столбцов в новый файл CSV:
Единственное различие между этим кодом и приведенным выше кодом чтения состоит в том, что вызов print (df) был заменен на df. to_csv () , указав имя файла. Новый файл CSV выглядит так:
Сотрудник, наемный, зарплата, больничные дни
Грэм Чепмен, 15 марта 2014 г., 50000.0,10
Джон Клиз, 2015-06-01,65000.0,8
Эрик Айдл, 2014-05-12,45000.0,10
Терри Джонс, 2013-11-01,70000.0,3
Терри Гиллиам, 2014-08-12,48000.0,7
Майкл Пэйлин, 23.05.2013,66000.0,8
Заключение
Если вы понимаете основы чтения файлов CSV, вы никогда не будете застигнуты врасплох, когда вам придется иметь дело с импортом данных.Большинство задач чтения, обработки и записи CSV можно легко решить с помощью базовой библиотеки Python csv . Если у вас есть много данных для чтения и обработки, библиотека pandas также предоставляет быстрые и простые возможности обработки CSV.
Пройдите тест: Проверьте свои знания с помощью нашей интерактивной викторины «Чтение и запись файлов CSV на Python». По завершении вы получите оценку, чтобы вы могли отслеживать свой прогресс в обучении с течением времени:
Пройти тест »
Есть ли другие способы синтаксического анализа текстовых файлов? Конечно! Такие библиотеки, как ANTLR, PLY и PlyPlus, могут обрабатывать тяжелый синтаксический анализ, и если простая манипуляция String не сработает, всегда есть регулярные выражения.
Но это темы для других статей…
Смотреть сейчас В этом руководстве есть связанный видеокурс, созданный командой Real Python. Посмотрите его вместе с письменным руководством, чтобы углубить свое понимание: Чтение и запись файлов CSV
.
Морфологический разбор слова «турист»
Часть речи: Существительное
ТУРИСТ — слово может быть как одушевленное так и неодушевленное, смотрите по предложению в котором оно используется.