<p>pandas.DataFrame.query कॉलम नाम को स्थान के साथ अनुमति देने के लिए</p>

हम्म। कई डेटासेट _do_ में यह समस्या है, लेकिन उस नए सिंटैक्स (या कुछ समान) को पार्स करने के लिए आवश्यक कोड की मात्रा बनाम कॉलम का नाम बदलने के लिए आवश्यक कोड की मात्रा पर विचार करें।

कॉलम का नाम बदलना सीधा है:

cols = df.columns
cols = cols.map(lambda x: x.replace(' ', '_') if isinstance(x, (str, unicode)) else x)
df.columns = cols

यह अच्छी तरह से परीक्षण किया गया है और डीबग करना आसान है। अधिक जटिल प्रतिस्थापन के लिए आप नियमित अभिव्यक्तियों का उपयोग कर सकते हैं।

पार्सिंग में जाने वाली चीजें स्पष्ट रूप से कम सीधी हैं:

1. यह टोकन कैसे होगा? (यह मेरे लिए इतना सीधा नहीं है, इसे करने का एक आसान तरीका हो सकता है, लेकिन ऐसा लगता है कि आपको सूची निर्माण से सिंटैक्स त्रुटि को स्पष्ट करने के लिए एक नया टोकन बनाना होगा और फिर पूरी चीज़ को एक मान्य पर मैप करना होगा। पायथन पहचानकर्ता)।
2. यह पार्स कैसे होगा? (बहुत कठिन नहीं है, यह ColumnNode या कुछ ऐसी वस्तु के रूप में पार्स करता है जो फ्रेम में एक कॉलम के रूप में दिखाई देती है)

कुछ ऐसा जो एक खुशहाल माध्यम के रूप में उपयोगी हो सकता है वह है df = pd.clean_columns(df) फ़ंक्शन जो आपके कॉलम का नाम बदलकर वैध पायथन पहचानकर्ता बना देगा ताकि आपको इसके बारे में बहुत अधिक सोचने की आवश्यकता न हो।

मैं कार्यान्वयन के बारे में निश्चित नहीं हूं। शायद हम इसके बजाय सामान्य कोष्ठक का उपयोग कर सकते हैं जैसे

df.query('(col with space) < col')

वैसे भी, clean_columns विधि मेरे लिए एक अच्छा विचार है। शायद यह read_csv फ़ंक्शन में एक कीवर्ड तर्क भी हो सकता है।

@socheon आइए अपनी चर्चा को एक ही मुद्दे पर रखने की कोशिश करें (मैं विषय से भी clean_columns तर्क read_csv , तो कृपया एक और मुद्दा खोलें।

@jreback शीर्ष-स्तरीय clean_columns फ़ंक्शन के बारे में आप क्या सोचते हैं?

मुझे लगता है कि यदि आप कॉलम नाम के चारों ओर उद्धरण डालते हैं तो यह मास्टर पर काम कर सकता है

अनुमति देने के लिए फिक्स & और | इन्हें सिंगल टोकन की तरह व्यवहार किया जाता है

इसे एक स्ट्रिंग के रूप में माना जाएगा, जिसे बाद में एक आंतरिक अस्थायी में बदल दिया जाता है ताकि यह काम न करे।

df.query("'a column with a space' > 2") -> df.query("tmp_var_str_some_hex_value > 2")

हो सकता है कि कॉलम को उसके स्वच्छ संस्करण द्वारा संदर्भित किया जा सके?

df.query("column_with_space > 2")

जब भी यह समझ में आता है मैं स्वत: पूर्णता के लिए यह सफाई करता हूं।

रिक्त स्थान, बिंदुओं, कोष्ठकों और अन्य अमान्य वर्णों वाले स्तंभ नामों को वैकल्पिक रूप से समकक्ष मान्य वर्णों, जैसे अंडरस्कोर द्वारा स्वतः प्रतिस्थापित किया जा सकता है। यह डॉट सिंटैक्स के साथ डेटाफ़्रेम के सदस्यों के रूप में कॉलम तक पहुँचने के लिए भी बहुत आसान है।

नमस्ते,
मैं इस मुद्दे के समाधान का संकल्प लेना चाहता हूं।

यह हमारे लिए बहुत महत्वपूर्ण मुद्दा है। ऐसे मामले हैं जहां हम कॉलम के नाम नहीं बदल सकते क्योंकि उन्हें संरक्षित करने की आवश्यकता है।

वह पांडा कॉलम नामों पर मनमानी आवश्यकता रखता है, आईएमएचओ, एक खराब डिजाइन निर्णय और खराब प्रोग्रामिंग अभ्यास।

शिकायत करने के लिए खेद है, लेकिन मुझे सच में लगता है कि पांडा को इस मुद्दे को ठीक से ठीक करना चाहिए। कृपया इस पर गौर करना। शुक्रिया।

@dgua ठीक करने के लिए पुल-अनुरोध सबमिट करने के लिए आपका स्वागत है। ध्यान दें कि वास्तव में .query केवल एक अच्छा इंटरफ़ेस है, वास्तव में इसकी बहुत विशिष्ट गारंटी है, जिसका अर्थ है कि यह एक क्वेरी भाषा की तरह पार्स करना है, न कि पूरी तरह से सामान्य इंटरफ़ेस।

किसी भी घटना में, अनुक्रमण का अनुशंसित 'मुख्य' तरीका हमेशा रहा है:

In [10]: df = DataFrame({'foo bar': [1, 2, 3, 4]})

In [11]: df[df['foo bar'] > 2]
Out[11]: 
   foo bar
2        3
3        4

जेरेबैक, मैं आपसे सहमत हूं। हालांकि, हमारे पास ऐसे लोग हैं जो अपने कोड में बड़े पैमाने पर .query उपयोग करते हैं क्योंकि यह आसान/अधिक पठनीय है, इसलिए अब हम उस कोड को बदलने या कॉलम का नाम बदलने के लिए एक पहेली में हैं, जिनमें से कोई भी वांछनीय नहीं है। .

@dgua जैसा कि मैंने कहा, समुदाय से एक पुल-अनुरोध इसे पूरा करेगा। मेरे पास बस समय नहीं है।

R और dplyr स्पेस और विशेष वर्णों के साथ कॉलम नामों को उद्धृत करने के लिए बैकटिक (``) का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए:

df$`column with space`
df %>%
    mutate(`column with space` = 1)

मुझे आश्चर्य है कि इसे पांडा पार्सर में शामिल करना कितना कठिन है, ताकि query , eval या यहां तक ​​​​कि df. जैसे कार्य अधिक सामान्य कॉलम नामों से निपट सकें?

मुझे झिरुइवांग का प्रस्ताव पसंद है और उनके उत्थान को देखकर अन्य लोग करते हैं।

तो मैंने कोड को थोड़ा सा देखा है और मूल रूप से पांडा अभिव्यक्ति पर कुछ प्रीप्रोसेसिंग करता है और इसे numexpr पर भेजता है। इसके आगे एक लोकल डिक्ट जिसमें अन्य लोगों के साथ डेटाफ्रेम कॉलम के नाम होते हैं, इसके साथ पास किया जाता है।

मैं बैकटिक्स के भीतर प्रत्येक स्थान को किसी और चीज़ (जैसे "_" या नाम संघर्ष को रोकने के लिए कम उपयोग किया जाता है) को बदलकर अभिव्यक्ति को बदलने के बारे में सोच रहा था और बैकटिक्स को हटा दें। यह numexpr के लिए एक मान्य व्यंजक बनाता है। इसके आगे कॉलम के नाम में रिक्त स्थान के लिए वही करें जब वे रिज़ॉल्वर को पास कर दिए जाते हैं जो अंततः स्थानीय तानाशाही बनाते हैं, ताकि सही नाम अभी भी numexpr द्वारा ढूंढे जा सकें।

हो सकता है कि ऐसा करने वाला कोड ऐसा दिखाई दे, लेकिन मैंने इसका परीक्षण नहीं किया है। मैं सबसे पहले यह सुनना पसंद करता हूं कि दूसरे इस विचार के बारे में क्या सोचते हैं।

# Don't know if "_" is a good choice and don't know where to place this variable, 
# since it has to be constant in two different files and ideally is only defined once.
SEPERATOR_REPLACING_SPACES = "_"

# Replace spaces in variables surrounded by backticks:
# pandas/pandas/core/computation/expr.py 

import re

...

# new function
def _replace_spaces_backtickvariables(source):
    return re.sub(r'`(.*?)`', 
                  lambda m: m.group(1).replace(" ", SEPERATOR_REPLACING_SPACES), 
                  source)

...

# adjusted function
def _preparse(source, f=compose(_replace_locals, _replace_booleans,
                                _rewrite_assign), g=lambda x: x):
    ...
    g : callable
        This takes a source string and returns an altered one
    ...
    assert callable(g), 'g must be callable'
    source = g(source)

...

# adjusted class
class PandasExprVisitor(BaseExprVisitor):

    def __init__(self, env, engine, parser,
                 preparser=partial(_preparse, 
                                   f=compose(_replace_locals, _replace_booleans)
                                   g=_replace_spaces_backtickvariables)):

# Replace spaces in column names when passed to the localdict:
# pandas/pandas/core/frame.py

# adjusted function
def eval(self, expr, inplace=False, **kwargs):
    ...
    # line 3076
    resolvers = dict((k.replace(" ", SEPERATOR_REPLACING_SPACES), v) 
                     for k, v in self.iteritems()), index_resolvers

संपादित करें: निश्चित _replace_spaces_backtickvariables (रेगेक्स आलसी होना चाहिए था)

@zhiruiwang df. सिंटैक्स इसका उपयोग नहीं कर पाएगा क्योंकि इसे पायथन द्वारा पार्स किया गया है, लेकिन query और eval काम करेंगे।

@jreback आप इस बारे में सबसे ज्यादा जानने वाले लगते हैं।

पिछली टिप्पणी में बताए गए मेरे दृष्टिकोण के बारे में आप क्या सोचते हैं?

इसके बजाय, हम इसे हल करने का निर्णय भी ले सकते हैं जैसा कि डेललुंग ने प्रस्तावित किया था। इसलिए "गंदे" नामों को उनके "साफ" नामों से संदर्भित करने की अनुमति दें ("इस कॉलम नाम" को "this_column_name" द्वारा संदर्भित किया जा सकता है, बिना कॉलम के वास्तव में नाम बदले) और `` एनकैप्सुलेशन का बिल्कुल भी उपयोग न करें।

इसके लिए केवल इस सिंगल लाइन को बदलने की आवश्यकता होगी। (यदि मैं कोड को सही ढंग से समझता हूं, परीक्षण नहीं किया गया है।)

# Replace spaces in column names when passed to the localdict:
# pandas/pandas/core/frame.py

# adjusted function
def eval(self, expr, inplace=False, **kwargs):
    ...
    # line 3076
    resolvers = dict((k.replace(" ", SEPERATOR_REPLACING_SPACES), v) 
                     for k, v in self.iteritems()), index_resolvers

तुम क्या सोचते हो? आपको कौन सा तरीका सबसे अच्छा लगता है?

मैं इसके लिए पुल अनुरोध करने का प्रयास कर सकता हूं।

यह सुविधा अच्छी होगी लेकिन मैं इस तरह के आदेशों के साथ हल करता हूं:

व्हाइट स्पेस बदलें

df.rename(columns={k: k.replace(' ','_') k के लिए df.columns में अगर k.count(' ')>0}, inplace=1)

संख्यात्मक मान से शुरू होता है

df.rename(columns={k: '_'+k for k for df.columns if k[0].isdigit()}, inplace=1)

क्षमा करें, लेकिन यह असंतोषजनक है। मैं मूल कॉलम पर वापस कैसे जा सकता हूं? क्या होगा यदि '_' का प्रयोग कॉलम नाम के हिस्से के रूप में भी किया जाता है?

उपयोगकर्ताओं को ऐसा नहीं करना चाहिए और यह पांडा की एक गंभीर समस्या है।

डीजी

19 जनवरी, 2019, 11:49 पर पर, bscully27 [email protected] लिखा है:

यह सुविधा अच्छी होगी लेकिन मैं इस तरह के आदेशों के साथ हल करता हूं:

व्हाइट स्पेस बदलें

df.rename(columns={k: k.replace(' ','_') k के लिए df.columns में अगर k.count(' ')>0}, inplace=1)

संख्यात्मक मान से शुरू होता है

df.rename(columns={k: '_'+k for k for df.columns if k[0].isdigit()}, inplace=1)

-
आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपका उल्लेख किया गया था।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/6508#issuecomment-455809809 पर https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ ADtPtKBTb6T5ErsqMrQYFSVblj8eYOTKks5vE3a3gaJpZM4Bl2In .

एसक्यूएल में, आप केवल स्क्वायर ब्रैकेट का उपयोग करते हैं और यह अच्छा है।

@dgua क्या आपके पास पीआर जमा करने का समय है? @zhiruiwang का

@TomAugspurger मेरी परीक्षा के बाद मेरे पास कुछ समय होगा, और पहले से ही कार्यान्वयन के लिए कोड पर एक नज़र डाल ली है (मेरी पिछली टिप्पणियां देखें)। मेरे पास अभी भी कुछ प्रश्न हैं:

• SEPERATOR_REPLACING_SPACES क्या होना चाहिए? यदि हम अधिक जटिल प्रतिस्थापन स्ट्रिंग के बजाय केवल "_" चुनते हैं, तो यह पहले से मौजूद अन्य स्तंभों में हस्तक्षेप कर सकता है, लेकिन यदि हम "_" चुनते हैं तो इसमें अतिरिक्त सुविधा है जिसे आप this column name द्वारा `this column name` _और_ this_column_name । (हम बैकटिक्स फीचर को भी छोड़ सकते हैं।)

• SEPERATOR_REPLACING_SPACES को दो फाइलों के अनुरूप होना चाहिए। तो, क्या इसे कहीं और घोषित किया जाना चाहिए और इन फाइलों में आयात किया जाना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे वही हैं, या एक साधारण टिप्पणी का उल्लेख करना पर्याप्त होगा?

• कोड में मैं बदलूंगा, callable() का उपयोग किया जाता है। callable() 3.0-3.2 में उपलब्ध नहीं है, तो क्या मुझे इसे उसी समय ठीक करना चाहिए?

मैं इस कोड से परिचित नहीं हूं, इसलिए आप यहां विशेषज्ञ हो सकते हैं :)

कोड में मैं बदलूंगा, कॉल करने योग्य () का उपयोग किया जाता है। कॉल करने योग्य () 3.0-3.2 . में उपलब्ध नहीं है

पायथन 3.0 - 3.2? हमें 3.5+ . की आवश्यकता है

मुझे लगता है कि बैकटिक विचार अब अच्छा है, क्योंकि eval या query संदर्भ में आपको इस बारे में चिंता करने की आवश्यकता नहीं होगी कि चीजें कैसे कार्यान्वित की जाती हैं। मैं इसे गिराना नहीं चाहूंगा।

सादे पायथन संदर्भ के लिए, टकराव को रोकने के लिए नए नामों में एक उपसर्ग या प्रत्यय हो सकता है (उदाहरण के लिए वे सभी अंडरस्कोर के साथ समाप्त होते हैं)।

टकराव को रोकने के लिए उपसर्ग या प्रत्यय है

@beojan हाँ, लेकिन हो सकता है कि आप उन "टकरावों" को एक विशेषता के रूप में देख सकें। तो आप this column name को `this column name` _and_ this_column_name द्वारा संदर्भित कर सकते हैं। मुझे यह भी लगता है कि यह थोड़ा मूर्खतापूर्ण है यदि आपके पास दो कॉलम नाम this column name और this_column_name , लेकिन आप कभी नहीं जानते।

आप this_column_name_ उपयोग कर सकते हैं।

यदि आपके पास वास्तव में दो टकराने वाले कॉलम हैं, तो मुझे नहीं लगता कि यह एक विशेषता कैसे है।

ठीक है, अगर मेरे पास डेटाफ्रेम है:

    "column name" "name"
1   4              5
2   2              1

लागू की गई सुविधा के साथ, टकराने के उपायों के बिना, मैं अब कह सकता हूं:

df.query(column_name > 3)

और पांडा इस क्वेरी में स्वचालित रूप से "कॉलम नाम" का उल्लेख करेंगे। यह पहले भी डेलजंग द्वारा सुझाया गया है। अब आप बैकटिक्स आउट के लिए समर्थन भी छोड़ सकते हैं।

मुझे यह भी नहीं लगता कि आपको कोई डेटाफ्रेम _in the wild_ दिखाई देगा जो इस तरह दिखता है:

    "column name" "name" "column_name"
1   3              5     6
2   2              1     9

जिसमें टकराने से परेशानी हो सकती है।

तो, मेरे विचार में, यह किसी भी टकराव का कारण नहीं बनता है और कॉलम को संदर्भित करने का एक अतिरिक्त तरीका देता है।

मुझे नहीं लगता कि हम आंशिक रूप से इसका समर्थन करने में दिलचस्पी लेंगे। के बिंदु
पीआर पूरी तरह से अस्पष्टता से बचने के लिए होगा,
तो आखिरी उदाहरण काम करना चाहिए।

बुध, 23 जनवरी, 2019 10:56 पर हूँ hwalinga [email protected] लिखा है:

ठीक है, अगर मेरे पास डेटाफ्रेम है:

"column name" "name"

1 4 5
2 2 1

लागू की गई सुविधा के साथ, टकराने के उपायों के बिना, मैं अब कर सकता हूं
कहो:

df.query(column_name > 3)

और पांडा इस क्वेरी में स्वचालित रूप से "कॉलम नाम" का उल्लेख करेंगे। इस
पहले भी डेलजंग द्वारा सुझाया गया है। अब आप समर्थन भी छोड़ सकते हैं
बैकटिक्स के लिए।

मुझे यह भी नहीं लगता कि आपको जंगली में कोई डेटाफ्रेम दिखाई देगा जो दिखता है
पसंद:

"column name" "name" "column_name"

1 3 5 6
2 2 1 9

जिसमें टकराने से परेशानी हो सकती है।

तो, मेरे विचार में, यह किसी भी टकराव का कारण नहीं बनता है और एक अतिरिक्त रास्ता देता है
कॉलम का संदर्भ लें।

-
आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपका उल्लेख किया गया था।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/6508#issuecomment-456880863 ,
या थ्रेड को म्यूट करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ABQHIkl6f9IgUGBKlzranZpsOe3atH3Aks5vGJQ7gaJpZM4Bl2In
.

@TomAugspurger ठीक है, यह स्पष्ट है।

क्या हम टकराव को रोकने के लिए "_" जैसे प्रत्यय के साथ जाते हैं, या क्या हम एक जटिल स्ट्रिंग के साथ कॉलम नामों के बीच की जगह को बदलने के साथ जाते हैं, ताकि हम और भी आकस्मिक टकराव से इंकार कर सकें।

यह सीधे एएसटी . में काम कर सकता है
मुझे लगता है कि ये वास्तव में सही ढंग से पार्स करते हैं लेकिन हम रीअसेंबली को सही तरीके से नहीं संभालते हैं

हेलो सब लोग,

क्या कोई समयरेखा है कि यह सुविधा कब जारी की जाएगी?

मुझे लगता है कि यह मास्टर में किया गया है, ऊपर उल्लिखित प्रतिबद्धता को देखते हुए।

यह 0.25 में होगा - एक या दो महीने में जांच

मज़ा बर्बाद नहीं करना चाहता, लेकिन किसी भी निराशा को रोकने के लिए: पांडा 0.25 केवल पायथन 3 के लिए उपलब्ध होगा। यह भी देखें https://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/install.html#install -dropping-27

@jreback जानकारी के लिए धन्यवाद। मैंने देखा कि 0.25.0 मील का पत्थर 1 मई को होने वाला है।

@hwalinga कोई चिंता नहीं। इसका उपयोग केवल Python3 कोडबेस में किया जाएगा।

यह एक अच्छा अवसर होता जिसमें बिंदु वाले स्तंभ नाम को अनुमति दी जाती। इसे क्यों शामिल नहीं किया गया?

@danielhrisca

मैंने इसे लागू किया और हमने इसके बारे में नहीं सोचा। आप इसे फिर से लाने के लिए एक नया मुद्दा खोल सकते हैं। एक अच्छा कारण हो सकता है जिसके बारे में मुझे जानकारी नहीं है, लेकिन अनुरक्षक हैं, कि इसकी अनुमति नहीं देना सबसे अच्छा है।

मुझे लगता है कि मैं इसे फिर से लागू कर सकता हूं। हालांकि इसमें अंतरिक्ष के समान समाधान नहीं होगा। कारण यह है कि क्वेरी स्ट्रिंग को पायथन स्रोत कोड के रूप में पार्स किया जाता है। यदि आप चाहते हैं कि कुछ सिंटैक्स की अलग-अलग व्याख्या की जाए तो आपको वर्कअराउंड लागू करना होगा। और शायद इस समारोह के लिए एक कस्टम पार्सर लागू नहीं किया जाएगा।

@हवलिंग हाय
मुझे एक ही समस्या का सामना करना पड़ा है, लेकिन मैं तालिका का नाम बिंदु है

snv_df.query('Gene.refGene in ["MSH2","MSH3","MLH1","MLH3","MSH6","PMS2","PMS3"]'

मैंने आपके द्वारा 0.25.0 में किए गए परिवर्तन देखे।
मेरे पास एक सुझाव है,
जब मैंने एक पर्ल सॉफ़्टवेयर एनोवर के स्रोत कोड को पढ़ा, तो मैंने पाया कि विशेष प्रतीकों का प्रतिनिधित्व करने के लिए हेक्साडेसिमल का उपयोग कर सकते हैं।
एफजी

comsic=comsic\x3dxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

पार्स करते समय इनपुट और आउटपुट विशेष प्रतीकों के अनुरूप होने के लिए फ़ंक्शन का उपयोग करें

@zhaohongqiangsoliva

मुझे नहीं लगता कि मैं समझता हूं कि आप क्या कहना चाह रहे हैं। क्या आप उस समस्या पर थोड़ा और विस्तार कर सकते हैं जिसे आप हल करना चाहते हैं?

@हवलिंगा
माफ कीजिएगा मेरी अंग्रेजी अच्छी नही है। मेरी समस्या यह है कि कॉलम नामों के बीच रिक्त स्थान की समस्या अब हल हो गई है, लेकिन अन्य प्रतीक अभी भी हल नहीं हुए हैं, उदाहरण के लिए

.      /           \     

और मैं एक प्रस्तावित परिवर्तन देता हूं Hex . का उपयोग करना है

मैं इसे अपनी सहमति देता हूँ। कॉलम नामों में किसी भी वर्ण की अनुमति दी जानी चाहिए।

धन्यवाद।

जून 22, 2019 18:01 पर पर, zhaohongqiangsoliva [email protected] लिखा है:

@हवलिंग https://github.com/hwalinga
माफ कीजिएगा मेरी अंग्रेजी अच्छी नही है। मेरी समस्या यह है कि कॉलम नामों के बीच रिक्त स्थान की समस्या अब हल हो गई है, लेकिन अन्य प्रतीक अभी भी हल नहीं हुए हैं, उदाहरण के लिए

. / \
और मैं एक प्रस्तावित परिवर्तन देता हूं Hex . का उपयोग करना है

-
आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपका उल्लेख किया गया था।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/6508?email_source=notifications&email_token=AA5U7NAIAJXVHI7LYXNCGNDP33DO5A5CNFSM4AMXMIT2YXHY3PNVWWK3TUL52HS4DFWW63GODMVVV नोटिफिकेशन/अनसब्सक्राइब-ऑथ/AA5U7NCACMBXVVQT7Z4DUE3P33DO5ANCNFSM4AMXMITQ ।

@dgua @zhaohongqiangsoliva

समस्या यह है कि क्वेरी को वैध पायथन अभिव्यक्ति बनना है। अस्वीकृत वर्णों के लिए हेक्स का उपयोग करने से यह समस्या हल नहीं होगी। नाम में रिक्त स्थान की अनुमति पहले से ही टोकननाइज़ फ़ंक्शन ( from tokenize import generate_tokens ) के आसपास हैकिंग पर आधारित है। मुझे नहीं लगता कि नाम में अधिक वर्णों की अनुमति देना असंभव है, लेकिन यह फिर से टोकननाइज़ फ़ंक्शन के आसपास हैकिंग पर आधारित होगा। (पंडों अपने स्वयं के पायथन पार्सर की भूमिका नहीं निभाएंगे।)

यदि आप वास्तव में यह चाहते हैं, तो आप इसे संबोधित करते हुए एक नया मुद्दा खोलने के लिए स्वतंत्र हैं, और यदि आप मुझे इस मुद्दे में टैग करते हैं, तो मैं अनुरक्षकों को अपना समाधान समझाऊंगा।