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PythonPly 简介

Ply 是一个纯 python 的词法分析和语法分析库,包括两个模块:lex 和 yacc Ply Ply 是一个纯 python 的词法分析和语法分析库,包括两个模块:lex 和 yacc lex 用于将输入的文本通过正则表达式转换为一系列 包含太多特殊规则了,对于一个不了解 ply 的人来说,这可能太糟糕了,我们需要一些办法来稍稍改善它。 lexer.run(data) 当然,你也可以用闭包去做,但我个人是一个彻底的闭包反对者,所以不多做介绍…… 状态跳转 考虑你正在写一个 MarkDown 的分析器,你可能需要做这样的事情: 如果遇到 "```python " 就开始按 python 的语法规则解析后面的内容知道遇到 "```" 如果遇到 "```c" 就开始按 C 的语法规则解析后面的内容知道遇到 "```" 其余时候按 MarkDown 的规则解析 要处理这样的需求最好是给分析器提供不同的状态和指定在某种状态下的解析规则 的用法参见官方文档,推荐一篇文章 最后附上上面例子中一个简单计算器的完整程序: import ply.lex as lex import ply.yacc as yacc class MyLexer

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thriftpy+ply源码分析

thrift 使用ply做编译和解析器,ply是编译原理入门比较方便的源码,代码量少,且python文本就是代码,解析方便 ex把每个扫面出来的单词叫统统叫做token,token可以有很多类。 所以,他没办法实现C语言自己,但是可以实现java、python等。

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    Open3D人脸深度图转点云,点云表面重建

    Open3D前端在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端经过高度优化,并设置为并行化。我们欢迎来自开源社区的贡献。 的核心功能包括:- 三维数据结构- 三维数据处理算法- 现场重建- 表面对齐- 三维可视化- 物理渲染(PBR)- 3D机器学习支持PyTorch和TensorFlow- GPU加速核心3D操作- c++和Pythonpython开始,深度图转点云 2.1 安装 安装系统ubuntu,mac win10都支持 conda create -n open3d python=3.7 activate open3d -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 安装 pip install open3d # 验证 python -c "import open3d as o3d /face.ply") #pcd = o3d.io.read_point_cloud(".

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    python数据可视化

    1、安装matplotlib 在 cmd 中键入 python -m pip install matplotlib,系统将自动安装,需要等一段时间,待完成后 python -m pip list ,显示 2、简易画图 2.1 直线图 import matplotlib.pyplot as ply '导入模块 pyplot,并自定义为ply' input_value = [1,2,3,4,5,6] squares 指定线条粗细' ply.title("square numbers",fontsize= 24) '图标标题' ply.xlabel("value",fontsize = 12) '图表横坐标的标题 value ,和字的大小 fontsize' ply.ylabel("squares",fontsize = 12) '图表横坐标的标题,和字的大小' ply.tick_params(axis="both",labelsize =14) "指定横纵坐标axis= 'both'上的标尺字的大小 labelsize" ply.show() '显示图形' 输出图像: ?

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    如何使用open3d合并多组mesh并输出结果

    ply文件格式介绍 下面我们来介绍一下ply文件格式的组成。ply文件有两个重要组成部分。第一组是头部(header),之后是对应于头部定义的数值组。 ▍如何读取并操作ply文件 ply文件本身是单纯的文本流,为了处理方便,这里我们使用python自带的plyfile进行处理,从而快捷的读取ply文件并转化为相应的numpy矩阵。 plyfile是python下处理ply一个经典的库,其自带plyData模块,可以读入输出ply文件。读取时,直接调用plyData即可。 通过使用这些函数,可以顺利的修正所有的顶点与相对应的面的匹配关系,并且合并所有的ply文件。 ▍如何合并所有给定的ply文件 最后一步,我们尝试使用已有的代码来合并全部给定的ply文件。 最终由多个mesh合并为一个mesh并且输出的可视化结果如下: 到底为止,我们顺利完成了多个组合面合并起来进行ply文件输出的python代码。

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    让你的照片变成3D!

    我们用腾讯云GPU服务器来体验一下这个开源项目的神奇之处吧~ 云端GPU真的是解决了不少本地的难题 开始前的准备 Linux Anaconda Python 3.9 PyTorch 1.4.0 以及需求中列出的 Python 依赖项。 要开始使用,请运行以下命令: conda create -n 3DP python=3.7 anaconda conda activate 3DP pip install -r requirements.txt .jpg image 例如,image/moon.jpg 运行以下命令 python main.py --config argument.yml 注意:3D照片生成过程通常需要大约 video_folder: video 输出渲染的视频目录 load_ply: False 加载已存在的网格 (.ply) 文件的操作 save_ply: True 存储输出网格 (.ply) 文件的操作

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    Python神器】使用lex进行规则解释

    下面是一个简单的示例: import ply.lex as lex # List of token names. tokens = ( 'KEYWORD', # 关键词 'LPAREN 备注: plyPython Lex Yacc的缩写,官方文档:http://www.dabeaz.com/ply/ply.html

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    POJ 3528--Ultimate Weapon(三维凸包)

    [f.b] - ply[f.a], n = ply[f.c] - ply[f.a], t = p - ply[f.a]; return (m^n) * t; } void [tri[s].a], b = ply[tri[s].b], c = ply[tri[s].c]; return fabs(volume(a, b, c, ply[tri[e].a])) [0] - ply[i])) > eps) { swap(ply[1], ply[i]); tmp = false [0] - ply[1]) ^ (ply[1] - ply[i]))) > eps) { swap(ply[2], ply[i]); [0] - ply[1]) ^ (ply[1] - ply[2]))* (ply[0] - ply[i]))>eps) { swap(ply[3]

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    使用 OpenMVG+PMVS实现视觉三维重建

    /usr/bin/python #! -*- encoding: utf-8 -*- # openmvg使用示例 # usage : python tutorial_demo.py import os import subprocess #执行三维重建测试 python 3dr_test.py 2.安装MeshLab,查看生成的稀疏点云文件: 下载安装:http://www.meshlab.net/#download 右上方俯视城堡稀疏点云 :(打开reconstruction_xxx下的colorized.ply或robust.ply) ? 2.三维重建 python 3dr_test.py ? ?

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    python scorecardpy(评分卡)使用

    Python中信贷评分卡中常用的两个库有“scorecardpy”和“Toad”。其中scorecardpy是由谢士晨博士开发,该软件包是R软件包评分卡的python版本。 该包的功能及对应的函数如下: 数据划分(split_df) 变量选择(iv, var_filter) 变量按权重(woe)分箱(woebin, woebin_plot, woebin_adj, woebin_ply ) 评分转换(scorecard, scorecard_ply) 模型评估(perf_eva, perf_psi) 在命令台中使用以下代码,从PYPI中下载scorecardpy的最新发布版本: pip train_woe = sc.woebin_ply(train, bins_adj) test_woe = sc.woebin_ply(test, bins_adj) 模型建立 y_train = train_woe.loc (train, bins_adj) test_woe = sc.woebin_ply(test, bins_adj) y_train = train_woe.loc[:,'creditability'

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    AnyRTC project 音频解码成PCM裸数据的代码位置

    . */ #include "plybuffer.h" #include "webrtc/base/logging.h" #define PLY_MIN_TIME 500 // 0.5s #define PLY_MAX_TIME 600000 // 10minute #define PLY_RED_TIME 250 // redundancy time # define PLY_MAX_DELAY 1000 // 1 second #define PLY_MAX_CACHE 160 // 16s #define PB_TICK ) { ply_status_ = PS_Normal; play_cur_time_ = pkt_front->_dts callback_.OnPause(); ply_status_ = PS_Cache; cache_time_ = cache_delta_ * 100

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    基于rgbd的三维重建_3d map generator 教程

    python_multi_threading:true利用joblib使用每个CPU内核并行化系统。 在[config]中,["path_dataset"]应该有一个以.ply格式存储片段的子文件夹fragments和一个位姿图文件.json 主要函数为make_posegraph_for_scene和 /reconstruction_system/register_fragments.py def make_posegraph_for_scene(ply_file_names, config): pose_graph matching_results[r].transformation, matching_results[r].information) = \ register_point_cloud_pair(ply_file_names /reconstruction_system/refine_registration.py def make_posegraph_for_refined_scene(ply_file_names, config

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    实战 | 手把手教你跑三维重建代码!

    先卸载: sudo apt-get autoremove opencv-doc opencv-data libopencv-dev libopencv2.4-java libopencv2.4-jni python-opencv 得到的稠密点云test_dense.ply: 曲面重建 . 生成的网格模型test_mesh.ply: 网格优化 . 优化的模型test_refinemesh.ply: 纹理贴图 . 输出的结果 test_texture.ply test_texture.png: 至此,恭喜你,大功告成!

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    Python数据可视化分析(一)

    Python数据可视化 写得比较粗浅,后面会对数据分析专题进行深入。 安装环境matplotlib 个人前面也说了强烈建议使用Pycharm作为Python初学者的首选IDE,主要还是因为其强大的插件功能,很多环境都能一键安装完成,像本文的matplotlib,numpy 随机漫步 import matplotlib.pyplot as ply from random import choice class RandomWalk(): def __init__ self.x_values.append(next_x) self.y_values.append(next_y) rw = RandomWalk() rw.fill_walk() ply.scatter (rw.x_values, rw.y_values, s=15) ply.show() 效果图 ?

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    使用Halcon读取Stanford bunny模型

    1 模型下载 下载地址: https://www.cc.gatech.edu/projects/large_models/bunny.html 打开后页面如下 点击红色箭头所指,下载.PLY格式 ? 2 ply格式简介 PLY是一种数据存储格式, 全名为多边形档案(Polygon File Format)或斯坦福三角形档案(Stanford Triangle Format)。 首先文件结构由文件头+数据内容组成,文件头由ply开始,一直到end_header 为止; format关键字后跟着的是数据的编码形式,分为ASCII码和Binary两类; comment后跟着的是注释信息 ,包括些作者、版本等信息,如果是带贴图的ply文件需要将贴图文件名放在注释信息; element关键字后面跟的是元素类型和个数,元素包括顶点vertex和面片face,这里是35947个顶点,69451 文件 read_object_model_3d('C:/Users/SWD-AR02/Desktop/bunny.ply/bunny.ply', 'mm', 'convert_to_triangles'

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    3D实时换脸又有新进展!中科院博士生提出改进版本,每张图推理只需0.27毫秒

    OpenCV(Python版,用于图像IO操作。) # 安装顺序: sudo pip3 安装torch torchvision。 版 此外,强烈建议使用Python3.6 +而不是旧版,这样可以实现更好的设计。 main.py -f samples/test1.jpg 如果你可以在终端中看到这些输出记录,就可以成功运行它: Dump tp samples/test1_0.ply Dump tp samples /test1_0.mat Save 68 3d landmarks to samples/test1_0.txt Dump tp samples/test1_1.ply Dump tp samples/ Save visualization result to samples/test1_3DDFA.jpg 因为test1.jpg有两张人脸,因此有两个mat(存储密集面顶点,可以通过Matlab渲染)和ply

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    Github项目推荐 | 目标姿态检测数据集与渲染方法

    使用项目上面的代码 ply2obj.py 将原始 .ply 文件转换为 .obj 文件,并运行 create_annotation.py 为数据集中的所有场景创建一个注释文件。 ? ? Blender Render 渲染 本 repo 提供了相关的 python 代码,以使用 Blender 作为一个易于安装和生成照片级真实图像的 python 模块,从 3D 模型生成渲染图像。

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    pcl的使用基础,python-pcl安装

    颜色使用float存储,彩色点云 filed:concatenateFields拼接点云的数据坐标和法线数据等 PointCloud–>PointCloudNormal 点云数据合并 a+b=c点云 ply pcl支持pcd和ply文件,meshlab支持ply Segment 欧几里德 std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices; //欧式分割器 pcl git clone https://github.com/strawlab/python-pcl.git 执行. 文件的pcl版本,vtk6.3版本,提示libtk*.so找不到,在setup.py中删除即可(和我安装的apt install libvtk6-dev不同) 最后: 拷贝pcl文件夹下的所有文件到python 的site-packges/pcl下(setup.py不拷贝这些文件,否则python import pcl智能在python-pcl源码目录下可用)

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    谷歌draco

    那么就可以使用查看一下效果,为了可视化以下,所以还是使用强大的PCL库来对比以下,在PCL库中读取PLY文件也是有对应的函数的 class pcl::PCDReader()与class pcl::FLYReader io/pcd_io.h> //PCD读写类相关的头文件 #include <pcl/point_types.h> //PCL中支持的点类型的头文件 #include <pcl/io/ply_io.h pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); //打开点云文件 if (pcl::io::loadPLYFile<pcl::PointXYZ> ("bun_zipper.ply ", *cloud) == -1) { PCL_ERROR ("Couldn't read file bun_zipper.ply \n"); return (-1); }std::cout << "Loaded " << cloud->width * cloud->height << " data points from bun_zipper.ply

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    左手用R右手Python系列——使用多进程进行任务处理

    今天这一篇分享在R语言、Python中使用调用多进程功能进行二进制文件下载。 导入待下载的文件: library("dplyr") mydata<-read.csv("D:/Python/File/toutiaoreport.csv",stringsAsFactors = FALSE foreach") mylist<-foreach(x=1:nrow(mydata1),.combine='c') %do% list(mydata1[x,]) 这一句将报告的链接和标题构造成列表模式(l_ply "),quiet=TRUE, mode = "wb") } url <- "https://mlab.toutiao.com/report/download/"system.time( l_ply /File/folder3"): os.makedirs("D:/Python/File/folder3") os.chdir("D:/Python/File/folder3

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