可以在打印之前清理冗长的python正则表达式吗？

内容导读

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假设我在脚本中定义了以下正则表达式.我想保留评论以备将来之用,因为我很健忘.

RE_TEST = re.compile(r"""[0-9]            # 1 Number
                         [A-Z]            # 1 Uppercase Letter
                         [a-y]            # 1 lowercase, but not z
                         z                # gotta have z...
                         """,
                     re.VERBOSE)

print(magic_function(RE_TEST))   # returns: "[0-9][A-Z][a-y]z"

问题：

Python(3.4)是否可以将其转换为简单字符串“ [0-9] [A-Z] [a-y] z”？

可能的解决方案：

This question (“strip a verbose python regex”)似乎非常接近我的要求,它是answered.但这是几年前的事,所以我想知道是否找到了新的(最好是内置的)解决方案.

除上述之外,还有其他变通方法,例如使用隐式字符串串联,然后使用.pattern属性：

RE_TEST = re.compile(r"[0-9]"      # 1 Number
                     r"[A-Z]"      # 1 Uppercase Letter
                     r"[a-y]"      # 1 lowercase, but not z
                     r"z",         # gotta have z...
                     re.VERBOSE)

print(RE_TEST.pattern)    # returns: "[0-9][A-Z][a-y]z"

或仅单独注释模式而不编译它：

# matches pattern "nXxz"
RE_TEST = "[0-9][A-Z][a-y]z"
print(RE_TEST)

但是我真的很想保持编译后的正则表达式不变(第一个示例).也许我是从某个文件中提取正则表达式字符串,而该文件已经使用了详细形式.

背景

我问是因为我想建议对unittest模块进行编辑.

现在,如果您使用带有注释的已编译模式运行assertRegex(string,pattern),并且断言失败,则打印输出将很难看(以下是虚拟正则表达式)：

Traceback (most recent call last):
  File "verify_yaml.py", line 113, in test_verify_mask_names
    self.assertRegex(mask, RE_MASK)
AssertionError: Regex didn't match: '(X[1-9]X[0-9]{2})      # comment\n                         |(XXX[0-9]{2})         # comment\n                         |(XXXX[0-9E])          # comment\n                         |(XXXX[O1-9])          # c
omment\n                         |(XXX[0-9][0-9])       # comment\n                         |(XXXX[
1-9])           # comment\n                         ' not found in 'string'

我要提出的是,assertRegex和assertNotRegex方法在打印正则表达式之前会删除正则表达式,方法是删除注释和多余的空格,或者通过不同方式打印它.

解决方法:

通过sre_parse处理此问题的方式来看,确实没有任何地方可以将冗长的正则表达式“转换”为常规的正则表达式然后进行解析.而是,将您详细的正则表达式直接馈入解析器,其中VERBOSE标志的存在使其忽略字符类之外的未转义空格,如果它不在字符类或捕获内,则从未转义的#到行尾.组(文档中缺少).

解析详细的正则表达式的结果不是“ [0-9] [A-Z] [a-y] z”.而是：

[(IN, [(RANGE, (48, 57))]), (IN, [(RANGE, (65, 90))]), (IN, [(RANGE, (97, 121))]), (LITERAL, 122)]

为了正确完成将详细的正则表达式转换为“ [0-9] [A-Z] [a-y] z”的工作,您可以自己解析.您可以使用像pyparsing这样的库来执行此操作.问题中链接的另一个答案使用正则表达式,该表达式通常不会正确复制行为(特别是字符类内部的空格和捕获组/字符类内部的#.甚至只是处理转义也不如使用好的解析器方便. )

内容总结

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