如何将摩根定律应用于解析字符串？（转换字符串或使用parseactions）

Question

我试图做一个程序，评估一个命题逻辑公式是有效还是无效使用语义三方法。在

到目前为止，我设法评估了一个公式是否正确：

from pyparsing import *
from string import lowercase

def fbf():

    atom = Word(lowercase, max=1) #alfabeto minusculas
    op = oneOf('^ V => <=>') #Operadores
    identOp = oneOf('( [ {')
    identCl = oneOf(') ] }')
    form = Forward() #Iniciar de manera recursiva
    #Gramatica
    form << ( (Group(Literal('~') + form)) | ( Group(identOp + form + op + form + identCl) ) | ( Group(identOp + form + identCl) ) | (atom) )

    return form

#Haciendo todo lo que se debe
entrada = raw_input("Entrada: ")
try:
    print fbf().parseString(entrada, parseAll=True)
except ParseException as error: #Manejando error
    print error.markInputline()
    print error
print

现在我需要把被否定的forumla~（form）转换成Monrgan定律，Morgan定律的BNF是这样的：

^{pr2}$

http://en.wikipedia.org/wiki/De_Morgans_laws

解析必须是递归的；我读过关于Parseactions的文章，但我并不真正理解我是python新手，而且非常不熟练。在

有人能帮我把这个弄起来吗？在

Answer 1

胡安·何塞-

无论你意识到与否，你都在要求听众做大量的工作。以下是关于如何在这个问题上取得进展的一些建议：

• 认识到解析输入只是整个程序的第一步。您不能只编写任何解析器，通过输入，然后声明自己准备好下一步。您需要预测将如何处理已解析的输出，并尝试以这样的方式解析数据，以便为下一步做好准备—在您的案例中，这是进行一些逻辑转换以应用DeMorgans定律。事实上，向后工作可能是最好的——假设你有一个解析器，你需要你的转换代码来处理什么，一个表达式看起来如何，你将如何执行转换本身？这将很自然地将您的思想结构到应用程序域，并在您开始编写解析器时为您提供一个目标结果格式。

• 当您开始编写解析器时，请查看其他执行类似任务的pyparsing示例，例如SimpleBool.py在pyparsing wiki上。了解它们如何解析输入以创建一组可评估对象，然后在应用程序域中对这些对象执行操作（无论是对它们求值、转换还是其他操作）。考虑一下您希望在解析器中创建哪种类型的对象，这些对象将使用上一步中概述的转换方法。

• 花点时间为要解析的语法编写一个BNF。写出一些示例测试字符串，您将分析这些字符串以帮助您预测语法问题。“~~p^q V r”是有效字符串吗？标识符可以是多个字符，还是只限于单个字符（一开始使用单个字符比较容易，以后可以轻松扩展）？如果可以的话，保持语法简单，比如只支持（）的分组，而不是任何匹配的（）、[]或{}对。

• 实现解析器时，首先从简单的测试用例开始，然后逐步向上。如果您发现在早期就做出了一些更复杂的字符串不支持的假设，那么您可能需要回溯一点，但这对于大多数编程项目来说是非常典型的。

• 作为实现技巧，请仔细阅读operatorreception助手的使用，因为它是专门为这些类型的解析作业设计的。看看它是怎么用在SimpleBool.py创建镜像输入字符串结构的对象层次结构。然后想想对象在转换过程中会做什么。

祝你好运！在