python新解析器

① python/PHP MySQL语句解析器解决业务分表

自己曾经做过一个网盘项目。刚开始由于需要快速地从0到1建设上线，所以没有对核心文档表进行分表。当然我的架构理念也是“按需架构设计”。产品需求在没有明确的长远计划的情况下以“小步快跑，赶超竞品”为主。后期由于产品功能触达目标用户群需求点、产品用户体验不断提升、产品多方位导流、加强产品推广文档表每天有百万数据增长量。不得不对文档表进行按用户id分表。当时产品功能已全覆盖文档的生命周期。产品功能已丰富多彩。修改所有关联文档表的业务代码为按用户id分表开发测试成本非常高。上线后线上问题不可控。经过考虑在业务代码最底层DB层进行SQL语句解析来进行用户id分表处理。这样的话开发测试成本都非常低。上线后有问题方便回滚和追查原因。

今天为大家介绍Python/PHP两种MySQL语句解析器。当时网盘项目用的是PHP编程语言开发。

Python的SQL语句解析器 。个人推荐使用moz_sql_parser库。经调研官方的sqlparse库解析出来的语句段无法满足需求也很难理解。

1、Python moz_sql_parser库安装

2、Python moz_sql_parser SQL语句解析

3、Python moz_sql_parser总结

PHP的SQL语句解析器。 个人推荐使用PhpMyAdmin的sql-parser组件。PhpMyAdmin是经过 历史 检验可信赖的。

1、PHP PhpMyAdmin/sql-parser安装

2、PHP PhpMyAdmin/sql-parser SQL语句解析

3、PHP PhpMyAdmin/sql-parser总结

大家有什么问题可以发评论沟通。

② python ide是什么

python的ide是集成开发环境（IDE，Integrated Development Environment ）是用于提供程序开发环境的应用程序，一般包括代码编

辑器、编译器、调试器和图形用户界面等工具。这篇文章收集了一些对开发者非常有帮助的，最好的几款Python IDE。

VimVim 可以说是 Python 最好的 IDE。Vim 是高级文本编辑器，旨在提供实际的 Unix 编辑器‘Vi’功能，支持更多更完善的特性集。

Vim 不需要花费太多的学习时间，一旦你需要一个无缝的编程体验，那么就会把 Vim 集成到你的工作流中。

Eclipse with PyDevEclipse 是非常流行的 IDE，而且已经有了很久的历史。Eclipse with Pydev 允许开发者创建有用和交互式的 Web

应用。PyDev 是 Eclipse 开发 Python 的 IDE，支持 Python，Jython和 IronPython 的开发。

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Sublime TextSublime Text 是开发者中最流行的编辑器之一，多功能，支持多种语言，而且在开发者社区非常受欢迎。Sublime 有自

己的包管理器，开发者可以使用TA来安装组件，插件和额外的样式，所有这些都能提升你的编码体验。

Emacs

GNU Emacs 是可扩展，自定义的文本编辑器，甚至是更多的功能。Emacs 的核心是 Emacs Lisp 解析器，但是支持文本编辑。如果你已

经使用过 Vim，可以尝试一下 Emacs。

PyCharmPyCharm 是 JetBrains 开发的 Python IDE。PyCharm用于一般IDE具备的功能，比如， 调试、语法高亮、Project管理、代

码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制……另外，PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发，同时支持Google

App Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython!

③ python3.6与3.9有什么区别

python3.9相对于3.6更新了一些新的功能，比如字典更新和合并，基于PEG的高性能解析器，3.9提议用高性能和稳定的基于PEG的解析器替换当前基于LL(1)的Python解析器。

相关内容

Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。因此，Perl语言中“总是有多种方法来做同一件事”的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”。

在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。由于这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

④ windows已安装好了Anaconda，python解析器也换成了Anaconda/python.exe,但是pycharm编写代码import找不到

你看你执行的第一行，是使用你当前工程的虚拟环境的python运行的，当然找不到模块。
你设置的解析器是pycharm的解析器（project interpreter），不是你工程运行的解析器（run configuration）。依次点击：Run->Edit Configurations，在这里设置你的工程主脚本和运行解析器。

⑤ Python怎样使用解释器

大学里计算机科学最吸引我的地方就是编译器。最神奇的是，编译器是如何读出我写的那些烂代码，并且还能生成那么复杂的程序。当我终于选了一门编译方面的课程时，我发现这个过程比我想的要简单得多。

在本系列的文章中，我会试着通过为一种基本命令语言IMP写一个解释器，来展示这种简易性。因为IMP是一个简单广为人知的语言，所以打算用 Python写这个解释器。Python代码看起来很像伪代码，所以即使你不认识 Python，你也能理解它。解析可以通过一套从头开始实现的解析器组合完成（在本系列的下一篇文章中会有解释）。除了sys（用于I/O）、re（用于解析正则表达式）以及unittest（用于确保一切工作正常）库，没有使用其他额外的库。

IMP 语言

在开始写之前，我们先来讨论一下将要解释的语言。IMP是拥有下面结构的最小命令语言：

赋值语句（所有变量都是全局的，而且只能存储整数）：

Python

1

x := 1

条件语句：

Python

1

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if x = 1 then

y := 2

else

y := 3

end

while循环：

Python

1

2

3

while x < 10 do

x := x + 1

end

复合语句（分号分隔）：

Python

1

2

x := 1;

y := 2

OK，所以它只是一门工具语言，但你可以很容易就把它扩展成比Lua或python更有用的语言。我希望能把这份教程能保持尽量简单。

下面这个例子是计算阶乘的程序：

Python

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6

n := 5;

p := 1;

while n > 0 do

p := p * n;

n := n - 1

end

IMP没有读取输入的方式，所以初始状态必须是在程序最开始写一系列的赋值语句。也没有打印结果的方式，所以解释器必须在程序的结尾打印所有变量的值。

解释器的结构

解释器的核心是“中间表示”（Intermediate representation，IR）。这就是如何在内存中表示IMP程序。因为IMP是一个很简单的语言，中间表示将直接对应于语言的语法；每一种表达和语句都有对应的类。在一种更复杂的语言中，你不仅需要一个“语法表示”，还需要一个更容易分析或运行的“语义表示”。

解释器将会执行三个阶段：

• 将源码中的字符分割成标记符（token）

• 将标记符组织成一棵抽象语法树（AST）。抽象语法树就是中间表示。

• 评估这棵抽象语法树，并在最后打印这棵树的状态

将字符串分割成标记符的过程叫做“词法分析”，通过一个词法分析器完成。关键字是很短，易于理解的字符串，包含程序中最基本的部分，如数字、标识符、关键字和操作符。词法分析器会除去空格和注释，因为它们都会被解释器忽略。



实际执行这个解析过的抽象语法树的过程称为评估。这实际上是这个解析器中最简单的部分了。

本文会把重点放在词法分析器上。我们将编写一个通用的词汇库，然后用它来为IMP创建一个词法分析器。下一篇文章将会重点打造一个语法分析器和评估计算器。

词汇库

词法分析器的操作相当简单。它是基于正则表达式的，所以如果你不熟悉它们，你可能需要读一些资料。简单来说，正则表达式就是一种能描述其他字符串的特殊的格式化的字符串。你可以使用它们去匹配电话号码或是邮箱地址，或者是像我们遇到在这种情况，不同类型的标记符。

词法分析器的输入可能只是一个字符串。简单起见，我们将整个输入文件都读到内存中。输出是一个标记符列表。每个标记符包括一个值（它代表的字符串）和一个标记（表示它是一个什么类型的标记符）。语法分析器会使用这两个数据来决定如何构建一棵抽象语法树。

由于不论何种语言的词法分析器，其操作都大同小异，我们将创建一个通用的词法分析器，包括一个正则表达式列表和对应的标签（tag）。对每一个表达式，它都会检查是否和当前位置的输入文本匹配。如果匹配，匹配文本就会作为一个标记符被提取出来，并且被加上该正则表达式的标签。如果该正则表达式没有标签，那么这段文本将会被丢弃。这样免得我们被诸如注释和空格之类的垃圾字符干扰。如果没有匹配的正则表达式，程序就要报错并终止。这个过程会不断循环直到没有字符可匹配。

下面是一段来自词汇库的代码：

Python

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import sys

import re

def lex(characters, token_exprs):

pos = 0

tokens = []

while pos < len(characters):

match = None

for token_expr in token_exprs:

pattern, tag = token_expr

regex = re.compile(pattern)

match = regex.match(characters, pos)

if match:

text = match.group(0)

if tag:

token = (text, tag)

tokens.append(token)

break

if not match:

sys.stderr.write('Illegal character: %sn' % characters[pos])

sys.exit(1)

else:

pos = match.end(0)

return tokens

注意，我们遍历正则表达式的顺序很重要。lex会遍历所有的表达式，然后接受第一个匹配成功的表达式。这也就意味着，当使用词法分析器时，我们应当首先考虑最具体的表达式（像那些匹配算子（matching operator）和关键词），其次才是比较一般的表达式（像标识符和数字）。

词法分析器

给定上面的lex函数，为IMP定义一个词法分析器就非常简单了。首先我们要做的就是为标记符定义一系列的标签。IMP只需要三个标签。RESERVED表示一个保留字或操作符。INT表示一个文字整数。ID代表标识符。

Python

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import lexer

RESERVED = 'RESERVED'

INT= 'INT'

ID = 'ID'

接下来定义词法分析器将会用到的标记符表达式。前两个表达式匹配空格和注释。它们没有标签，所以 lex 会丢弃它们匹配到的所有字符。

Python

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token_exprs = [

(r'[ nt]+',None),

(r'#[^n]*', None),

然后，只剩下所有的操作符和保留字了。记住，每个正则表达式前面的“r”表示这个字符串是“raw”；Python不会处理任何转义字符。这使我们可以在字符串中包含进反斜线，正则表达式正是利用这一点来转义操作符比如“＋”和“＊”。

Python

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(r':=', RESERVED),

(r'(',RESERVED),

(r')',RESERVED),

(r';', RESERVED),

(r'+',RESERVED),

(r'-', RESERVED),

(r'*',RESERVED),

(r'/', RESERVED),

(r'<=',RESERVED),

(r'<', RESERVED),

(r'>=',RESERVED),

(r'>', RESERVED),

(r'=', RESERVED),

(r'!=',RESERVED),

(r'and', RESERVED),

(r'or',RESERVED),

(r'not', RESERVED),

(r'if',RESERVED),

(r'then',RESERVED),

(r'else',RESERVED),

(r'while', RESERVED),

(r'do',RESERVED),

(r'end', RESERVED),

最后，轮到整数和标识符的表达式。要注意的是，标识符的正则表达式会匹配上面的所有的保留字，所以它一定要留到最后。

Python

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(r'[0-9]+',INT),

(r'[A-Za-z][A-Za-z0-9_]*', ID),

]

既然正则表达式已经定义好了，我们还需要创建一个实际的lexer函数。

Python

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def imp_lex(characters):

return lexer.lex(characters, token_exprs)

如果你对这部分感兴趣，这里有一些驱动代码可以测试输出：

Python

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import sys

from imp_lexer import *

if __name__ == '__main__':

filename = sys.argv[1]

file = open(filename)

characters = file.read()

file.close()

tokens = imp_lex(characters)

for token in tokens:

print token

继续……

在本系列的下一篇文章中，我会讨论解析器组合，然后描述如何使用他们从lexer中生成的标记符列表建立抽象语法树。

如果你对于实现IMP解释器很感兴趣，你可以从这里下载全部的源码。

在源码包含的示例文件中运行解释器：

Python

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python imp.py hello.imp

运行单元测试：

Python

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python test.py