Python使用Mistune对markdown自定义规则解析

Mistune——更快的markdown解析器

在Python中有很多markdown解析器,以前我一直使用的是Python-markdown,一个纯Python实现的markdown解析器,别的不说,慢的要死倒是真的。每次点击保存后,都要响应很久,我开始一直以为是我的vps在国外导致的,后来还用了Mistune才知道,不是网速的问题,是解析器的速度问题。

没有对比就没有伤害,Mistune是所有纯Python实现中最快的一个。在纯Python环境中,几乎比Python- markdown快4倍,在Cython的帮助下,几乎快5倍。现在我使用了CPython,几乎是点击完保存的一瞬间,就解析完了,可以说感觉是很明显的。

基础用法

一个简单的栗子:

import mistune

mistune.markdown('I am using **mistune markdown parser**')
# output: <p>I am using <strong>mistune markdown parser</strong></p>

如果关心性能,官方推荐使用对象实例化后在进行调用

import mistune

markdown = mistune.Markdown()
markdown('I am using **mistune markdown parser**')

选择项

在使用mistune.Renderer的时候会有一些选择项提供修改

renderer = mistune.Renderer(escape=True, hard_wrap=True)
# use this renderer instance
markdown = mistune.Markdown(renderer=renderer)
markdown(text)
  • escape: 如果设置为False,则不会转义所有原始html标记。
  • hard_wrap: 如果设置为True,它将具有GFM换行功能。所有新行都将替换为<br>标记。GFM跟标准MD一样,行尾不允许直接回车换行,必须是\n\n或者空格空格\n
  • use_xhtml: 如果设置为True,则所有标记都将使用xhtml,例如:<hr />
  • parse_block_html:只解析block级别的。
  • parse_inline_html: 只解析inline级别的。

Renderer(渲染器)

官方提供了渲染器,当然你也可以继承官方的Renderer然后自己重写或者添加一些方法,这里给了一个官网给出的栗子,是一个给所有代码块添加highlighting标签的栗子。

import mistune
from pygments import highlight
from pygments.lexers import get_lexer_by_name
from pygments.formatters import html

class HighlightRenderer(mistune.Renderer):
    def block_code(self, code, lang):
        if not lang:
            return '\n<pre><code>%s</code></pre>\n' % \
                mistune.escape(code)
        lexer = get_lexer_by_name(lang, stripall=True)
        formatter = html.HtmlFormatter()
        return highlight(code, lexer, formatter)

renderer = HighlightRenderer()
markdown = mistune.Markdown(renderer=renderer)
print(markdown('```python\nassert 1 == 1\n```'))

下面是关于解析内容的很关键的定义,一个是块级解析(Block Level),一个是小跨度级解析(Span Level),也就是每句话中间出现的那种markdown解析,加粗什么的,还有一个是脚注(Footnotes)

Block Level

块级的API如下:

block_code(code, language=None) #代码块
block_quote(text) #引用块
block_html(html) #原生html?
header(text, level, raw=None) # 不知道是啥
hrule() # 不知道是啥
list(body, ordered=True) # 不知道是啥
list_item(text) # 不知道是啥
paragraph(text) # 段落
table(header, body) # 表格
table_row(content) # 表格行
table_cell(content, **flags) # 表格单元

Span Level

块级的API如下:

autolink(link, is_email=False) #引用链接
codespan(text) #行级code
double_emphasis(text) #加粗
emphasis(text) #斜体
image(src, title, alt_text) #图片
linebreak() #不知道
newline() #新的一行?
link(link, title, content) #引用链接
strikethrough(text) #不知道
text(text) #普通文字
inline_html(text) #内嵌HTML

Footnotes

脚注的API如下:

footnote_ref(key, index)
footnote_item(key, text)
footnotes(text)

自定义规则

下面就是自定义规则了,我们大概了解了每个API,官方源码里面主要分了以下几个类

  • BlockGrammar:关于块级的语法正则定义
  • BlockLexer:块级词法分析器
  • InlineGrammar:关于行级的语法正则定义
  • InlineLexer:行级词法分析器
  • Markdown:Markdown解析
  • Renderer:解析器

在这里,我举一个真实的栗子来讲解,首先抛出问题

问题:我在使用mathtype的时候,书写公式,例如这个公式||x||_1= \sum_{i=0}^{n}|x_i|,这是L1范数的公式,现在解析肯定没有问题了,我已经修复了,但如果是以前,会由于||x||后面的字符_sum后面的字符_,匹配到markdown中就是斜体的定义,那么我的公式就会变为

||x|| @1= \sum@ {i=0}^{n}|x_i|​

这个样子。所以为了解决这个问题,我要重写有关于下划线_和乘号*的markdown语法。

解决办法:

首先定位一下,主要引起这个的有两个,一个是加粗,一个是斜体,所以我重写他们。

  1. 定义自己的InlineLexer,继承InlineLexer
  2. 找到规则double_emphasisemphasis,我将加粗改写为了只允许**框住,斜体改写为了@框住;
  3. 加入到default_rules这个list里面;
  4. 重写输出函数output_double_emphasisoutput_emphasis
class MyInlineLexer(InlineLexer):
    def enable_delete_em(self):
        self.rules.double_emphasis = re.compile(
            r'\*{2}([\s\S]+?)\*{2}(?!\*)'  # **word**
        )
        self.rules.emphasis = re.compile(
            r'\@((?:\*\*|[^\*])+?)\@(?!\*)'  # @word@
        )
        self.default_rules.insert(3, 'double_emphasis')
        self.default_rules.insert(3, 'emphasis')

    def output_double_emphasis(self, m):
        text = m.group(1)
        return self.renderer.double_emphasis(text)

    def output_emphasis(self, m):
        text = m.group(1)
        return self.renderer.emphasis(text)

然后在解析markdown的时候

renderer = Renderer()
inline = MyInlineLexer(renderer)
inline.enable_delete_em()
markdown = mistune.Markdown(renderer=renderer, inline=inline)
  1. 实例化Renderer;
  2. 实例化自己的词法分析器;
  3. 调用enable_delete_em()重写对应的地方;
  4. 最后,实例化markdown,传入对应的renderer与inline即可。

Reference

Mistune文档

Markdown Parsers in Python

posted @ 2020-03-02 13:47  harrylyx  阅读(3047)  评论(0编辑  收藏  举报