10.7. 全部放在一起

你已经了解很多基础的东西。让我们回来看看所有片段是如何整合到一起的。

作为开始,这里是一个接收命令行参数的脚本,它使用 getopt 模块。


def main(argv):                         
...
    try:                                
        opts, args = getopt.getopt(argv, "hg:d", ["help", "grammar="])
    except getopt.GetoptError:          
...
    for opt, arg in opts:               
...

创建KantGenerator类的一个实例,然后将语法文件文件和源传给它,可能在命令行没有指定。

    k = KantGenerator(grammar, source)

KantGenerator实例自动加载语法,它是一个 XML 文件。你使用自定义的 openAnything 函数打开这个文件(可能保存在一个本地文件中或者一个远程服务器上),然后使用内置的minidom 解析函数XML 解析为一棵 Python 对象树

    def _load(self, source):
        sock = toolbox.openAnything(source)
        xmldoc = minidom.parse(sock).documentElement
        sock.close()

哦,根据这种方式,你将使用到 XML 文档结构的知识建立一个引用的小缓冲,这些引用只是 XML 文档中的元素。

    def loadGrammar(self, grammar):                         
        for ref in self.grammar.getElementsByTagName("ref"):
            self.refs[ref.attributes["id"].value] = ref     

如果你在命令行中指定了某些源材料,你可以使用它;否则你将打开语法查找“顶层”引用(没有被其它的东西引用)并把它作为开始点。

    def getDefaultSource(self):
        xrefs = {}
        for xref in self.grammar.getElementsByTagName("xref"):
            xrefs[xref.attributes["id"].value] = 1
        xrefs = xrefs.keys()
        standaloneXrefs = [e for e in self.refs.keys() if e not in xrefs]
        return '<xref id="%s"/>' % random.choice(standaloneXrefs)

现在你打开了了源材料。它是一个 XML 你每次解析一个节点。为了让代码分离并具备更高的可维护性,你可以使用针对每个节点类型的独立处理方法

    def parse_Element(self, node): 
        handlerMethod = getattr(self, "do_%s" % node.tagName)
        handlerMethod(node)

通过语法的反弹,解析所有 p 元素的孩子

    def do_p(self, node):
...
        if doit:
            for child in node.childNodes: self.parse(child)

用任意一个孩子替换 choice 元素,

    def do_choice(self, node):
        self.parse(self.randomChildElement(node))

并用对应 ref 元素的任意孩子替换 xref ,前面你已经进行了缓冲。

    def do_xref(self, node):
        id = node.attributes["id"].value
        self.parse(self.randomChildElement(self.refs[id]))

最后,你以你的方式进行解析直到普通文本。

    def parse_Text(self, node):    
        text = node.data
...
            self.pieces.append(text)

你打印出来的。


def main(argv):                         
...
    k = KantGenerator(grammar, source)
    print k.output()