# `tokenize` --- Python 源代码的分词器

源码： Lib/tokenize.py

`tokenize` 模块为 Python 源代码提供了一个用 Python 实现的词法扫描器。 该模块中的扫描器还会将注释作为标记返回，这使得它可以用于实现"美化打印器"，包括用于屏幕显示的代码着色器。

为了简化标记流的处理，所有的 运算符 和 定界符 以及 `Ellipsis` 返回时都会打上通用的 `OP` 标记。 可以通过 `tokenize.tokenize()` 返回的 named tuple 对象的 `exact_type` 属性来获得确切的标记类型。

警告

请注意本模块中的函数被设计为仅能解析符合语法的 Python 代码（当使用 `ast.parse()` 解析代码时不会引发异常）。 在提供无效的 Python 代码时本模块中函数的行为是 未定义 的并可能在任何时候发生改变。

## 对输入进行解析标记

主要的入口是一个 generator:

tokenize.tokenize(readline)

  生成器 `tokenize()` 需要一个 readline 参数，这个参数必须是一个可调用对象，且能提供与文件对象的 `io.IOBase.readline()` 方法相同的接口。每次调用这个函数都要 返回字节类型输入的一行数据。

  生成器产生 5 个具有这些成员的元组：令牌类型；令牌字符串；指定令牌在源中开始的行和列的 2 元组 `(srow, scol)` ；指定令牌在源中结束的行和列的 2 元组 `(erow, ecol)` ；以及发现令牌的行。所传递的行（最后一个元组项）是 实际的 行。 5 个元组以 named tuple 的形式返回，字段名是： `type string start end line` 。

  返回的 named tuple 有一个额外的属性，名为 `exact_type` ，包含了 `OP` 标记的确切操作符类型。 对于所有其他标记类型， `exact_type` 等于命名元组的 `type` 字段。

  在 3.1 版本发生变更: 增加了对 named tuple 的支持。

  在 3.3 版本发生变更: 添加了对 `exact_type` 的支持。

  根据 PEP 263 ，`tokenize()` 通过寻找 UTF-8 BOM 或编码 cookie 来确定文件的源编码。

tokenize.generate_tokens(readline)

  对读取 unicode 字符串而不是字节的源进行标记。

  和 `tokenize()` 一样， readline 参数是一个返回单行输入的可调用参数。然而， `generate_tokens()` 希望 readline 返回一个 str 对象而不是字节。

  其结果是一个产生具名元组的迭代器，与 `tokenize()` 完全一样。 它不会产生 `ENCODING` 标记。

`token` 模块中的所有常量也会从 `tokenize` 中导出。

提供了另一个函数来逆转标记化过程。这对于创建对脚本进行标记、修改标记流并写回修改后脚本的工具很有用。

tokenize.untokenize(iterable)

  将令牌转换为 Python 源代码。 iterable 必须返回至少有两个元素的序列，即令牌类型和令牌字符串。任何额外的序列元素都会被忽略。

  结果将保证会被词元化为与输入相匹配因此转换是无损的并且确保可以来回反复。 此项保证只适用于词元类型和词元字符串因为词元之间的空位（列位置）可能发生改变。

  它返回字节，使用 `ENCODING` 标记进行编码，这是由 `tokenize()` 输出的第一个标记序列。如果输入中没有编码令牌，它将返回一个字符串。

`tokenize()` 需要检测它所标记源文件的编码。它用来做这件事的函数是可用的：

tokenize.detect_encoding(readline)

  `detect_encoding()` 函数用于检测解码 Python 源文件时应使用的编码。它需要一个参数， readline ，与 `tokenize()` 生成器的使用方式相同。

  它最多调用 readline 两次，并返回所使用的编码（作为一个字符串）和它所读入的任何行（不是从字节解码的）的 list 。

  它从 UTF-8 BOM 或编码 cookie 的存在中检测编码格式，如 PEP 263 所指明的。 如果 BOM 和 cookie 都存在，但不一致，将会引发 `SyntaxError`。 请注意，如果找到 BOM ，将返回 `'utf-8-sig'` 作为编码格式。

  如果没有指定编码，那么将返回默认的 `'utf-8'` 编码。

  使用 `open()` 来打开 Python 源文件：它使用 `detect_encoding()` 来检测文件编码。

tokenize.open(filename)

  使用由 `detect_encoding()` 检测到的编码，以只读模式打开一个文件。

  Added in version 3.2.

exception tokenize.TokenError

  当文件中任何地方没有完成 docstring 或可能被分割成几行的表达式时触发，例如:

      """Beginning of
      docstring

  或者:

      [1,
       2,
       3

## 命令行用法

Added in version 3.3.

`tokenize` 模块可以作为脚本从命令行执行。 只需简单地：

    python -m tokenize [-e] [filename.py]

可以接受以下选项：

-h, --help

  显示此帮助信息并退出

-e, --exact

  使用确切的类型显示令牌名称

如果 `filename.py` 被指定，其内容会被标记到 stdout 。否则，标记化将在 stdin 上执行。

## 例子

脚本改写器的例子，它将 float 文本转换为 Decimal 对象:

    from tokenize import tokenize, untokenize, NUMBER, STRING, NAME, OP
    from io import BytesIO

    def decistmt(s):
        """在一个语句字符串中用 Decimal 替代浮点数。

        >>> from decimal import Decimal
        >>> s = 'print(+21.3e-5*-.1234/81.7)'
        >>> decistmt(s)
        "print (+Decimal ('21.3e-5')*-Decimal ('.1234')/Decimal ('81.7'))"

        指数的格式继承自平台的 C 库。
        已知用例有 "e-007" (Windows) 和 "e-07" (非 Windows)。
        由于我们只显示 12 个数位，且第 13 位的值不到 5，因此
        输出的其余部分应当是不依赖于具体平台的。

        >>> exec(s)  #doctest: +ELLIPSIS
        -3.21716034272e-0...7

        使用 Decimal 进行计算的输出应当在所有平台上保持一致。

        >>> exec(decistmt(s))
        -3.217160342717258261933904529E-7
        """
        result = []
        g = tokenize(BytesIO(s.encode('utf-8')).readline)  # tokenize the string
        for toknum, tokval, _, _, _ in g:
            if toknum == NUMBER and '.' in tokval:  # 替换 NUMBER 形符
                result.extend([
                    (NAME, 'Decimal'),
                    (OP, '('),
                    (STRING, repr(tokval)),
                    (OP, ')')
                ])
            else:
                result.append((toknum, tokval))
        return untokenize(result).decode('utf-8')

从命令行进行标记化的例子。 脚本:

    def say_hello():
        print("Hello, World!")

    say_hello()

将被标记为以下输出，其中第一列是发现标记的行 / 列坐标范围，第二列是标记的名称，最后一列是标记的值（如果有）。

    $ python -m tokenize hello.py
    0,0-0,0:            ENCODING       'utf-8'
    1,0-1,3:            NAME           'def'
    1,4-1,13:           NAME           'say_hello'
    1,13-1,14:          OP             '('
    1,14-1,15:          OP             ')'
    1,15-1,16:          OP             ':'
    1,16-1,17:          NEWLINE        '\n'
    2,0-2,4:            INDENT         '    '
    2,4-2,9:            NAME           'print'
    2,9-2,10:           OP             '('
    2,10-2,25:          STRING         '"Hello, World!"'
    2,25-2,26:          OP             ')'
    2,26-2,27:          NEWLINE        '\n'
    3,0-3,1:            NL             '\n'
    4,0-4,0:            DEDENT         ''
    4,0-4,9:            NAME           'say_hello'
    4,9-4,10:           OP             '('
    4,10-4,11:          OP             ')'
    4,11-4,12:          NEWLINE        '\n'
    5,0-5,0:            ENDMARKER      ''

可以使用 `-e` 选项来显示确切的标记类型名称。

    $ python -m tokenize -e hello.py
    0,0-0,0:            ENCODING       'utf-8'
    1,0-1,3:            NAME           'def'
    1,4-1,13:           NAME           'say_hello'
    1,13-1,14:          LPAR           '('
    1,14-1,15:          RPAR           ')'
    1,15-1,16:          COLON          ':'
    1,16-1,17:          NEWLINE        '\n'
    2,0-2,4:            INDENT         '    '
    2,4-2,9:            NAME           'print'
    2,9-2,10:           LPAR           '('
    2,10-2,25:          STRING         '"Hello, World!"'
    2,25-2,26:          RPAR           ')'
    2,26-2,27:          NEWLINE        '\n'
    3,0-3,1:            NL             '\n'
    4,0-4,0:            DEDENT         ''
    4,0-4,9:            NAME           'say_hello'
    4,9-4,10:           LPAR           '('
    4,10-4,11:          RPAR           ')'
    4,11-4,12:          NEWLINE        '\n'
    5,0-5,0:            ENDMARKER      ''

以编程方式对文件进行标记的例子，用 `generate_tokens()` 读取 unicode 字符串而不是字节:

    import tokenize

    with tokenize.open('hello.py') as f:
        tokens = tokenize.generate_tokens(f.readline)
        for token in tokens:
            print(token)

或者通过 `tokenize()` 直接读取字节数据:

    import tokenize

    with open('hello.py', 'rb') as f:
        tokens = tokenize.tokenize(f.readline)
        for token in tokens:
            print(token)