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言語処理100本ノックやってみる 25

24. ファイル参照の抽出

記事から参照されているメディアファイルをすべて抜き出せ.

import gzip
import json
import re
fname = 'jawiki-country.json.gz'

def extract_UK():
    '''イギリスに関する記事本文を取得

    戻り値:
    イギリスの記事本文
    '''

    with gzip.open(fname, 'rt') as data_file:
        for line in data_file:
            data_json = json.loads(line)
            if data_json['title'] == 'イギリス':
                return data_json['text']

    raise ValueError('イギリスの記事が見つからない')


# 基礎情報テンプレートの抽出条件のコンパイル
pattern = re.compile(r'''
    ^\{\{基礎情報.*?$   # '{{基礎情報'で始まる行
    (.*?)       # キャプチャ対象、任意の0文字以上、非貪欲
    ^\}\}$      # '}}'の行
    ''', re.MULTILINE + re.VERBOSE + re.DOTALL)

# 基礎情報テンプレートの抽出
contents = pattern.findall(extract_UK())

# 抽出結果からのフィールド名と値の抽出条件コンパイル
pattern = re.compile(r'''
    ^\|         # '|'で始まる行
    (.+?)       # キャプチャ対象(フィールド名)、任意の1文字以上、非貪欲
    \s*         # 空白文字0文字以上
    =
    \s*         # 空白文字0文字以上
    (.+?)       # キャプチャ対象(値)、任意の1文字以上、非貪欲
    (?:         # キャプチャ対象外のグループ開始
        (?=\n\|)    # 改行+'|'の手前(肯定の先読み)
        | (?=\n$)   # または、改行+終端の手前(肯定の先読み)
    )           # グループ終了
    ''', re.MULTILINE + re.VERBOSE + re.DOTALL)

# フィールド名と値の抽出
fields = pattern.findall(contents[0])

# 辞書にセット
result = {}
keys_test = []      # 確認用の出現順フィールド名リスト
for field in fields:
    result[field[0]] = field[1]
    keys_test.append(field[0])

# 確認のため表示(確認しやすいようにkeys_testを使ってフィールド名の出現順にソート)
for item in sorted(result.items(),
        key=lambda field: keys_test.index(field[0])):
    print(item)
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