SaveChatGPT
by
OkadaHiroshi
2023-03-23 [2023/03/23 16:43:36]
ChatGPTのチャットをテキストファイルに
@@ -1,80 +1,252 @@
-/*
- * @title SaveChatGPT
- * @description ChatGPTのチャットをテキストファイルに
- * @include http://*
- * @license MIT License
- * @require
- */
-
-(() => {
- function getUserName(element) {
- const imgElements = element.querySelectorAll("img[alt]");
- for (const imgElement of imgElements) {
- const altText = imgElement.alt;
- if (altText) {
- return altText;
- }
- }
- return "?";
- }
-
- function getAssistantName(assistantElement) {
- let assistantName = assistantElement.textContent;
- if (assistantName.length > 32) {
- assistantName = assistantName.substring(0, 32) + '...';
- }
- return assistantName;
- }
-
- function processCodeBlocks(element) {
- const codeBlocks = element.querySelectorAll("pre > div");
- for (const codeBlock of codeBlocks) {
- const language = codeBlock.querySelector(":first-child > span").textContent;
- const code = codeBlock.querySelector("code").textContent;
- const formattedCode = `\n\`\`\`${language}\n${code}\n\`\`\`\n`;
-
- codeBlock.parentElement.innerHTML = formattedCode;
- }
- }
-
- function generateMarkdown(elements) {
- let markdownText = "";
- const lastIndex = elements.length - 2;
- const assistantName = getAssistantName(elements[0].cloneNode(true));
-
- for (let i = 1; i <= lastIndex; i++) {
- const clonedElement = elements[i].cloneNode(true);
- processCodeBlocks(clonedElement);
-
- const userName = getUserName(clonedElement);
- const speaker = userName !== "?" ? userName : assistantName;
- markdownText += `### ${speaker}\n\n`;
-
- markdownText += clonedElement.textContent;
-
- if (i !== lastIndex) {
- markdownText += "\n\n---\n\n";
- }
- }
-
- return markdownText;
- }
-
- const elements = document.querySelector("main > div.flex-1 > div.h-full > div > div").children;
- const markdownText = generateMarkdown(elements);
- const pageTitle = document.title || "chatgpt-conversation";
- const filename = `${pageTitle}.md`;
-
- const file = new Blob([markdownText], {
- type: "text/plain"
- });
-
- const a = document.createElement("a");
- a.href = URL.createObjectURL(file);
- a.download = filename;
- a.click();
- a.remove();
-})();
+### Hiroshi Okada
+Python で下向き構文解析を行うライブラリを教えてください。
+---
+### Model: Default (GPT-3.5)
+
+Pythonで下向き構文解析を行うライブラリとしては、主に以下のものがあります。
+
+1. PLY (Python Lex-Yacc)
+
+
+- Pythonの標準ライブラリであるply.lexとply.yaccを使用して、構文解析を行うことができます。
+
+
+- LexとYaccの機能をPythonで実現しているため、Cで開発されたLexとYaccと似た使い方ができます。
+
+
+2. ANTLR (ANother Tool for Language Recognition)
+
+
+- Javaで開発されたANTLRをPythonから使用することができます。
+
+
+- 構文解析器の生成や構文木の生成、構文解析エラーの処理などをサポートしています。
+
+
+3. PyParsing
+
+
+- Pythonで構文解析を行うためのライブラリで、正規表現や文脈自由文法を使って、構文解析を行うことができます。
+
+
+- PLYやANTLRと比べると柔軟性が高く、小規模な言語の構文解析に向いています。
+以上のライブラリがありますが、その中でもPLYが標準的に使われることが多いです。
+
+---
+
+### Hiroshi Okada
+
+下向き構文解析に限らずEBNF等の文法表現を使って構文解析するライブラリを教えてください。
+
+---
+
+### Model: Default (GPT-3.5)
+
+以下は、PythonでEBNFなどの文法表現を使って構文解析を行うライブラリの例です。
+
+1. PyParsing
+
+
+- 上記でも紹介したライブラリで、EBNFを含む様々な文法表現をサポートしています。
+
+
+- PyParsingでは、構文規則を定義する際にはBNF（Backus-Naur Form）やEBNF（Extended Backus-Naur Form）を使うことができます。
+
+
+2. grako
+
+
+- Pythonで書かれた構文解析器生成ツールで、EBNFを含む様々な文法表現をサポートしています。
+
+
+- grakoでは、EBNFを使って構文規則を定義することができます。
+
+
+3. Parsimonious
+
+
+- Pythonで書かれた、PEG（Parsing Expression Grammar）を使った構文解析ライブラリです。
+
+
+- PEGはEBNFに似た文法表現で、パーサーを書きやすくするための特殊な構文規則を持っています。
+これらのライブラリは、Pythonでの構文解析を簡単に行うための強力なツールです。使用する際には、各ライブラリのドキュメントを参照することをおすすめします。
+
+---
+
+### Hiroshi Okada
+
+Lark はどうでしょうか。
+
+---
+
+### Model: Default (GPT-3.5)
+
+Larkは、Pythonで書かれた構文解析ライブラリで、EBNFと近い文法表現を採用しています。Larkは、パーサーを生成するためのDSL（Domain-Specific Language）を提供し、カスタム構文解析器を作成することができます。Larkは、以下のような特徴があります。
+
+1. シンプルな文法記述: Larkでは、EBNFやBNFに似た構文規則を定義することができます。規則は、Pythonの関数やデコレーターを使って記述され、パーサーの生成に必要なAST（抽象構文木）の定義も可能です。
+
+
+1. パーサージェネレーション: Larkでは、構文規則からパーサーを生成するためのDSLが提供されています。生成されたパーサーはPythonのモジュールとして利用することができます。
+
+
+1. パーサーのカスタマイズ: Larkでは、生成されたパーサーをカスタマイズすることができます。具体的には、トークンの種類、パーサーの動作、エラー処理などをカスタマイズすることができます。
+
+
+1. Unicodeサポート: Larkは、Unicodeの文字列をサポートしています。UTF-8エンコードにも対応しており、多言語に対応したパーサーを作成することができます。
+Larkは、比較的新しいライブラリであり、簡単に使える文法記述と、高速なパーサージェネレーションを特徴としています。Larkは、中規模の言語の構文解析に向いており、構文解析の高速化が求められる場合にも有用です。
+
+---
+
+### Hiroshi Okada
+
+それぞれのライブラリを使って()と+/*= と数値のみを使って計算するプログラムを作成したときコードが短いのはどれですか。
+
+---
+
+### Model: Default (GPT-3.5)
+
+PyParsingは、文法を簡潔に書くことができ、構文解析の実装が簡単であるため、短いコードで計算プログラムを作成することができます。以下は、PyParsingを使って()と+/*= と数値のみを使って計算するプログラムを作成する例です。
+
+```python
+from pyparsing import (
+ Forward, Group, Literal, Optional, Regex, Suppress, Word
+)
+
+# 数値のパース用正規表現
+number = Regex(r'\d+(\.\d*)?')
+
+# 二項演算子の優先順位を定義する
+precedence = [
+ ('left', ['+', '-']),
+ ('left', ['*', '/'])
+]
+
+# 式を定義する
+expr = Forward()
+atom = number | Suppress('(') + expr + Suppress(')')
+term = atom + Optional(Literal('*') + atom) | atom + Optional(Literal('/') + atom)
+expr << term + Optional(Literal('+') + term | Literal('-') + term)
+
+# 式の評価を行う関数を定義する
+def eval_expression(s, loc, toks):
+ stack = [toks[0]]
+ for i in range(1, len(toks), 2):
+ operator = toks[i]
+ operand = toks[i + 1]
+ if operator == '+':
+ stack.append(operand)
+ elif operator == '-':
+ stack.append(-operand)
+ elif operator == '*':
+ stack[-1] *= operand
+ elif operator == '/':
+ stack[-1] /= operand
+ return stack[0]
+
+# 式の評価ルールを定義する
+expr.setParseAction(eval_expression)
+
+# テスト用の式をパースする
+test_expr = '3*(4+5)-2/2'
+result = expr.parseString(test_expr)[0]
+
+print(f'{test_expr} = {result}') # 出力: 3*(4+5)-2/2 = 31.0
+
+```
+
+以上のように、PyParsingを使えば簡潔で読みやすいコードを書くことができます。ただし、解析速度が遅いため、大規模な構文解析には向いていません。
+
+---
+
+### Hiroshi Okada
+
+同様のものをLa を使うとどうなりますか。(字句解析の部分は不要です)
+
+---
+
+### Model: Default (GPT-3.5)
+
+La（Lark）を使って、()と+/*= と数値のみを使って計算するプログラムを作成する例を示します。まず、Larkで使用する文法を定義します。以下は、EBNFと近い形式で表現された文法です。
+
+```ebnf
+?start: sum
+
+?sum: product
+ | sum "+" product -> add
+ | sum "-" product -> sub
+
+?product: atom
+ | product "*" atom -> mul
+ | product "/" atom -> div
+
+?atom: NUMBER
+ | "(" sum ")"
+
+%import common.NUMBER
+%import common.WS
+%ignore WS
+
+```
+
+この文法に基づいて、パーサーを生成するためのPythonコードを書きます。
+
+```python
+from lark import Lark, Transformer
+
+# パーサー生成用の文法を定義する
+grammar = """
+ ?start: sum
+
+ ?sum: product
+ | sum "+" product -> add
+ | sum "-" product -> sub
+
+ ?product: atom
+ | product "*" atom -> mul
+ | product "/" atom -> div
+
+ ?atom: NUMBER
+ | "(" sum ")"
+
+ %import common.NUMBER
+ %import common.WS
+ %ignore WS
+"""
+
+# パーサーを生成する
+parser = Lark(grammar, parser="lalr")
+
+
+# 式の評価用のTransformerを定義する
+class Calculator(Transformer):
+ def add(self, values):
+ return values[0] + values[1]
+
+ def sub(self, values):
+ return values[0] - values[1]
+
+ def mul(self, values):
+ return values[0] * values[1]
+
+ def div(self, values):
+ return values[0] / values[1]
+
+ def atom(self, values):
+ return float(values[0])
+
+# テスト用の式をパースする
+test_expr = '3*(4+5)-2/2'
+result = Calculator().transform(parser.parse(test_expr))
+
+print(f'{test_expr} = {result}') # 出力: 3*(4+5)-2/2 = 31.0
+
+```
+
+Larkでは、EBNFやPEGのような形式で文法を表現することができます。この文法を基にして、Larkはパーサーを自動的に生成します。また、パーサーの生成時には、パーサージェネレーターとしてEarleyやLALRを選択することができます。パースの結果を簡単に変換するために、Transformerを使用することができます。La（Lark）は、EBNFなどの文法表現に慣れている人にとって、より自然で直感的な文法の定義ができるため、コードの可読性が高いと言えます。
+
+---
+
+https://chat.openai.com/chat/2058ee42-6db8-446c-aee3-df342c55dd27
### Hiroshi Okada
Python で下向き構文解析を行うライブラリを教えてください。
---
### Model: Default (GPT-3.5)
Pythonで下向き構文解析を行うライブラリとしては、主に以下のものがあります。
1. PLY (Python Lex-Yacc)
- Pythonの標準ライブラリであるply.lexとply.yaccを使用して、構文解析を行うことができます。
- LexとYaccの機能をPythonで実現しているため、Cで開発されたLexとYaccと似た使い方ができます。
2. ANTLR (ANother Tool for Language Recognition)
- Javaで開発されたANTLRをPythonから使用することができます。
- 構文解析器の生成や構文木の生成、構文解析エラーの処理などをサポートしています。
3. PyParsing
- Pythonで構文解析を行うためのライブラリで、正規表現や文脈自由文法を使って、構文解析を行うことができます。
- PLYやANTLRと比べると柔軟性が高く、小規模な言語の構文解析に向いています。
以上のライブラリがありますが、その中でもPLYが標準的に使われることが多いです。
---
### Hiroshi Okada
下向き構文解析に限らずEBNF等の文法表現を使って構文解析するライブラリを教えてください。
---
### Model: Default (GPT-3.5)
以下は、PythonでEBNFなどの文法表現を使って構文解析を行うライブラリの例です。
1. PyParsing
- 上記でも紹介したライブラリで、EBNFを含む様々な文法表現をサポートしています。
- PyParsingでは、構文規則を定義する際にはBNF（Backus-Naur Form）やEBNF（Extended Backus-Naur Form）を使うことができます。
2. grako
- Pythonで書かれた構文解析器生成ツールで、EBNFを含む様々な文法表現をサポートしています。
- grakoでは、EBNFを使って構文規則を定義することができます。
3. Parsimonious
- Pythonで書かれた、PEG（Parsing Expression Grammar）を使った構文解析ライブラリです。
- PEGはEBNFに似た文法表現で、パーサーを書きやすくするための特殊な構文規則を持っています。
これらのライブラリは、Pythonでの構文解析を簡単に行うための強力なツールです。使用する際には、各ライブラリのドキュメントを参照することをおすすめします。
---
### Hiroshi Okada
Lark はどうでしょうか。
---
### Model: Default (GPT-3.5)
Larkは、Pythonで書かれた構文解析ライブラリで、EBNFと近い文法表現を採用しています。Larkは、パーサーを生成するためのDSL（Domain-Specific Language）を提供し、カスタム構文解析器を作成することができます。Larkは、以下のような特徴があります。
1. シンプルな文法記述: Larkでは、EBNFやBNFに似た構文規則を定義することができます。規則は、Pythonの関数やデコレーターを使って記述され、パーサーの生成に必要なAST（抽象構文木）の定義も可能です。
1. パーサージェネレーション: Larkでは、構文規則からパーサーを生成するためのDSLが提供されています。生成されたパーサーはPythonのモジュールとして利用することができます。
1. パーサーのカスタマイズ: Larkでは、生成されたパーサーをカスタマイズすることができます。具体的には、トークンの種類、パーサーの動作、エラー処理などをカスタマイズすることができます。
1. Unicodeサポート: Larkは、Unicodeの文字列をサポートしています。UTF-8エンコードにも対応しており、多言語に対応したパーサーを作成することができます。
Larkは、比較的新しいライブラリであり、簡単に使える文法記述と、高速なパーサージェネレーションを特徴としています。Larkは、中規模の言語の構文解析に向いており、構文解析の高速化が求められる場合にも有用です。
---
### Hiroshi Okada
それぞれのライブラリを使って()と+/*= と数値のみを使って計算するプログラムを作成したときコードが短いのはどれですか。
---
### Model: Default (GPT-3.5)
PyParsingは、文法を簡潔に書くことができ、構文解析の実装が簡単であるため、短いコードで計算プログラムを作成することができます。以下は、PyParsingを使って()と+/*= と数値のみを使って計算するプログラムを作成する例です。
```python
from pyparsing import (
Forward, Group, Literal, Optional, Regex, Suppress, Word
)
# 数値のパース用正規表現
number = Regex(r'\d+(\.\d*)?')
# 二項演算子の優先順位を定義する
precedence = [
('left', ['+', '-']),
('left', ['*', '/'])
]
# 式を定義する
expr = Forward()
atom = number | Suppress('(') + expr + Suppress(')')
term = atom + Optional(Literal('*') + atom) | atom + Optional(Literal('/') + atom)
expr << term + Optional(Literal('+') + term | Literal('-') + term)
# 式の評価を行う関数を定義する
def eval_expression(s, loc, toks):
stack = [toks[0]]
for i in range(1, len(toks), 2):
operator = toks[i]
operand = toks[i + 1]
if operator == '+':
stack.append(operand)
elif operator == '-':
stack.append(-operand)
elif operator == '*':
stack[-1] *= operand
elif operator == '/':
stack[-1] /= operand
return stack[0]
# 式の評価ルールを定義する
expr.setParseAction(eval_expression)
# テスト用の式をパースする
test_expr = '3*(4+5)-2/2'
result = expr.parseString(test_expr)[0]
print(f'{test_expr} = {result}') # 出力: 3*(4+5)-2/2 = 31.0
```
以上のように、PyParsingを使えば簡潔で読みやすいコードを書くことができます。ただし、解析速度が遅いため、大規模な構文解析には向いていません。
---
### Hiroshi Okada
同様のものをLa を使うとどうなりますか。(字句解析の部分は不要です)
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### Model: Default (GPT-3.5)
La（Lark）を使って、()と+/*= と数値のみを使って計算するプログラムを作成する例を示します。まず、Larkで使用する文法を定義します。以下は、EBNFと近い形式で表現された文法です。
```ebnf
?start: sum
?sum: product
| sum "+" product -> add
| sum "-" product -> sub
?product: atom
| product "*" atom -> mul
| product "/" atom -> div
?atom: NUMBER
| "(" sum ")"
%import common.NUMBER
%import common.WS
%ignore WS
```
この文法に基づいて、パーサーを生成するためのPythonコードを書きます。
```python
from lark import Lark, Transformer
# パーサー生成用の文法を定義する
grammar = """
?start: sum
?sum: product
| sum "+" product -> add
| sum "-" product -> sub
?product: atom
| product "*" atom -> mul
| product "/" atom -> div
?atom: NUMBER
| "(" sum ")"
%import common.NUMBER
%import common.WS
%ignore WS
"""
# パーサーを生成する
parser = Lark(grammar, parser="lalr")
# 式の評価用のTransformerを定義する
class Calculator(Transformer):
def add(self, values):
return values[0] + values[1]
def sub(self, values):
return values[0] - values[1]
def mul(self, values):
return values[0] * values[1]
def div(self, values):
return values[0] / values[1]
def atom(self, values):
return float(values[0])
# テスト用の式をパースする
test_expr = '3*(4+5)-2/2'
result = Calculator().transform(parser.parse(test_expr))
print(f'{test_expr} = {result}') # 出力: 3*(4+5)-2/2 = 31.0
```
Larkでは、EBNFやPEGのような形式で文法を表現することができます。この文法を基にして、Larkはパーサーを自動的に生成します。また、パーサーの生成時には、パーサージェネレーターとしてEarleyやLALRを選択することができます。パースの結果を簡単に変換するために、Transformerを使用することができます。La（Lark）は、EBNFなどの文法表現に慣れている人にとって、より自然で直感的な文法の定義ができるため、コードの可読性が高いと言えます。
---
https://chat.openai.com/chat/2058ee42-6db8-446c-aee3-df342c55dd27
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- RAW
- 書かれたコードへの直接のリンクです。
- Packed
- 文字列が圧縮された書かれたコードへのリンクです。
- Userscript
- Greasemonkey 等で利用する場合の .user.js へのリンクです。
- Loader
- @require やソースコードが長い場合に多段ロードする Loader コミのコードへのリンクです。
- Metadata
- コード中にコメントで @xxx と書かれたメタデータの JSON です。
