21、文本数据与序列结构化数据处理

文本数据与序列结构化数据处理

在编程领域，文本数据处理和结构化数据处理是非常重要的部分。下面将详细介绍相关的处理技术和方法。

文本数据处理

在处理文本数据时，有多种技术和场景需要考虑。

抽象语法设计与选择

在设计抽象语法时，将数据转换为类型化表示并非总是必要的。对于一些操作和分析，直接在异构的通用格式（如 XML 甚至字符串）上进行可能更好。例如，当需要查询一个大型的半结构化文档，且其模式经常有微小变化时，使用 XML 库支持的 XPath 是一个不错的选择，可通过 XmlNode 类型的 SelectNodes 方法访问。而如果需要编写大量解释或分析树结构的代码，转换为类型化的抽象语法树通常更好。

递归下降解析

有时候，需要对非标准语言格式（如 XML 或 JSON）进行分词和解析。典型任务是将用户输入解析为内部表示，这通常分为两个步骤：将输入字符串分解为一系列标记（“词法分析”），然后根据语法构建内部表示的实例（“解析”）。虽然词法分析和解析不一定要分开，且 .NET 有方便的方法从特定格式的文本中提取信息，但通常将这两个过程分开处理更好。

以多项式表达式语言为例，实现一个简单的分词器和解析器。多项式可以表示为一系列项的列表，项可以是系数、变量和指数的组合，或者是常数。

type Term =
    | Term  of int * string * int
    | Const of int
type Polynomial = Term list

例如，多项式