Python中的add_implicit_resolver()函数及其用法解析

在Python中，yaml模块提供了一个add_implicit_resolver()函数，它用于向解析器添加一个隐含的解析器。

函数签名如下：

yaml.add_implicit_resolver(tag, regexp, first=None, Loader=<class 'ruamel.yaml.csafe_loader.CSafeLoader'>)

add_implicit_resolver()函数接受四个参数：

1. tag：表示该解析器用于解析的YAML标签。可以使用字符串或正则表达式指定。

2. regexp：一个正则表达式，用于匹配需要该解析器解析的字符串。

3. first：用于定义字符串是否可以使用该解析器的优先级。默认情况下，如果多个解析器可以解析一个字符串，则首先定义的解析器将应用。如果first参数设置为True，则该解析器将优先级最高。

4. Loader：指定要使用的解析器类。默认情况下，使用ruamel.yaml.csafe_loader.CSafeLoader。

下面是一个使用add_implicit_resolver()函数的例子：

import yaml

# 定义一个正则表达式来匹配带有引号的整数
integer_pattern = '^\"[0-9]+\"$'

# 添加隐含的解析器
yaml.add_implicit_resolver('!integer', integer_pattern, first=None)

# 测试解析器
yaml_string = """
- 10
- "20"
- 30
"""

data = yaml.load(yaml_string)

for item in data:
    print(type(item).__name__, item)

输出：

int 10
str 20
int 30

在上面的例子中，我们首先使用add_implicit_resolver()函数添加了一个名为"!integer"的解析器，它使用正则表达式"^\"[0-9]+\"$"来匹配以引号包围的整数。然后，我们使用load()函数将字符串解析为Python对象。在输出中，我们可以看到字符串"20"被解析为一个字符串，而不是一个整数，这是因为它符合我们定义的隐含解析器的规则。

通过使用add_implicit_resolver()函数，我们可以向YAML解析器添加自定义的隐含解析器，以根据我们自己的需求解析一些不符合标准YAML语法的内容。