Есть три вопроса, ответ на которые надо знать, когда нанимаешь на работу программиста:
      1) Он умный?
      2) Способен ли он выполнять работу?
      3) Смогу ли я с ним работать?

Кто-то умный но не способный выполнять работу может быть хорошим другом, но не сотрудником. Можно обсудить с ним какие-то проблемы, пока он прохлаждается на своей собственной работе.

Тот, кто способен выполнять работу но не умён – неэффективен. Неумные люди выполняют работу путём грубой силы. Работа с такими людьми движется медленно и обычно раздражает.

С тем, с кем я не смогу работать – я не смогу работать.

Под катом продолжение статьи Аарона Шварца. Я бы предпочёл чтобы меня собеседовали таким образом, чем быть изучаемым девочкой-сотрудницей ОК, которая не отличает http от mp3.

Парсинг (синтаксический анализ) представляет собой процесс сопоставления последовательности слов или символов — так называемой формальной грамматике. Например, для строчки кода:

import matplotlib.pyplot  as plt

имеет место следующая грамматика: сначала идёт ключевое слово import, потом название модуля или цепочка имён модулей, разделённых точкой, потом ключевое слово as, а за ним — наше название импортируемому модулю.

В результате парсинга, например, может быть необходимо прийти к следующему выражению:

{ 'import': [ 'matplotlib', 'pyplot' ], 'as': 'plt' }

Данное выражение представляет собой словарь Python, который имеет два ключа: 'import' и 'as'. Значением для ключа 'import' является список, в котором по порядку перечислены названия импортируемых модулей.

Для парсинга как правило используют регулярные выражения. Для этого имеется модуль Python под названием re (regular expression — регулярное выражение). Если вам не доводилось работать с регулярными выражениями, их вид может вас испугать. Например, для строки кода 'import matplotlib.pyplot as plt' оно будет иметь вид:

r'^[ \t]*import +\D+\.\D+ +as \D+'

К счастью, есть удобный и гибкий инструмент для парсинга, который называется Pyparsing. Главное его достоинство — он делает код более читаемым, а также позволяет проводить дополнительную обработку анализируемого текста.

В данной статье мы установим Pyparsing и создадим на нём наш первый парсер.