辞書にある.txtファイルを処理する（Python v2.7）

Question

私は現在、this .txt fileの情報を処理して解析したいと考えています。ファイルはタブで区切られているように見えます。私は、辞書の値として基数16の値（すなわち、000000）を、そして辞書の値として会社の名前（すなわちXerox Corporation）を解析しようとしています。したがって、たとえば、私の辞書でキー000001を検索すると、Xerox Corporationがそれぞれの値として返されます。

n行ごとにエントリを読み取るcsvとして.txtファイルを解析しようとしましたが、残念ながらパターンがなく、n番目の番号が異なります。

たとえば、 "base 16"という用語の前にある値をキャプチャし、それに続く辞書エントリを作成するための用語はありますか？

感謝

Answer 1

まあエントリは2つの改行で区切られています。 2行目は常にbase16の行です。最初のタブの前のデータはbase16キーで、最後は会社名です。

import urllib 

inputfile = urllib.urlopen("http://standards.ieee.org/develop/regauth/oui/oui.txt") 
data = inputfile.read() 

entries = data.split("\n\n")[1:-1] #ignore first and last entries, they're not real entries 

d = {} 
for entry in entries: 
    parts = entry.split("\n")[1].split("\t") 
    company_id = parts[0].split()[0] 
    company_name = parts[-1] 
    d[company_id] = company_name 

結果の一部

：

40F52E: Leica Microsystems (Schweiz) AG 
3831AC: WEG 
00B0F0: CALY NETWORKS 
9CC077: PrintCounts, LLC 
000099: MTX, INC. 
000098: CROSSCOMM CORPORATION 
000095: SONY TEKTRONIX CORP. 
000094: ASANTE TECHNOLOGIES 
000097: EMC Corporation 
000096: MARCONI ELECTRONICS LTD. 
000091: ANRITSU CORPORATION 
000090: MICROCOM 
000093: PROTEON INC. 
000092: COGENT DATA TECHNOLOGIES 
002192: Baoding Galaxy Electronic Technology Co.,Ltd 
90004E: Hon Hai Precision Ind. Co.,Ltd. 
002193: Videofon MV 
00A0D4: RADIOLAN, INC. 
E0F379: Vaddio 
002190: Goliath Solutions 

Answer 2

result = dict() 
for lig in open('oui.txt'): 
    if 'base 16' in lig: 
     num, sep, txt = lig.strip().partition('(base 16)') 
     result.[num.strip()] = txt.strip() 

Answer 3

def oui_parse(fn='oui.txt'): 
    with open(fn) as ouif: 
     content = ouif.read() 
    for block in content.split('\n\n'): 
     lines = block.split('\n') 

     if not lines or not '(hex)' in lines[0]: # First block 
      continue 

     assert '(base 16)' in lines[1] 
     d = {} 
      d['oui'] = lines[1].split()[0] 
     d['company'] = lines[1].split('\t')[-1] 
     if len(lines) == 6: 
      d['division'] = lines[2].strip() 
     d['street'] = lines[-3].strip() 
     d['city'] = lines[-2].strip() 
     d['country'] = lines[-1].strip() 
     yield d 

oui_info = list(oui_parse()) 

Answer 4

>>> import urllib 
... 
... f = urllib.urlopen('http://standards.ieee.org/develop/regauth/oui/oui.txt') 
... d = dict([(s[:6], s[22:].strip()) for s in f if 'base 16' in s]) 
... print d['000001'] 
XEROX CORPORATION