chatgpt markdown渲染的进一步展开说明

# 用 Python 和正则表达式解析 Markdown 文本

## 概述

最近，我打算编写一个 Markdown 解析器，以普及 Markdown 的扩大标准。在开始自己的思考之前，我决定首先向 ChatGPT 发问几个简单的问题，以了解它会不会真的了解这门标记语言。我认为 Markdown 是全球使用第二多的标记语言（仅次于 HTML），所以它一定对 Markdown 有所了解。

## 问题1：使用 Python 和正则表达式解析 Markdown

最初，我尝试了以下示例代码，它使用正则表达式来解析 Markdown 文本中的粗体、斜体和链接：

“`python
import re

# Markdown文本
markdown_text = ‘This is **bold** and this is *italic*. This is [a link](https://www.example.com).’

# 匹配粗体
bold_pattern = r’\*\*(.*?)\*\*’
markdown_text = re.sub(bold_pattern, r’\1‘, markdown_text)

# 匹配斜体
italic_pattern = r’\*(.*?)\*’
markdown_text = re.sub(italic_pattern, r’\1‘, markdown_text)

# 匹配链接
link_pattern = r’\[(.*?)\]\((.*?)\)’
markdown_text = re.sub(link_pattern, r’\1‘, markdown_text)

print(markdown_text)
“`

上述代码会输出：

“`
This is bold and this is italic. This is a link.
“`

如您所见，我们使用了 `re.sub` 函数来替换 Markdown 文本中的粗体、斜体和链接。其中，`bold_pattern`、`italic_pattern` 和 `link_pattern` 分别用于匹配粗体、斜体和链接，并使用 HTML 标签进行替换。

虽然 ChatGPT 的答案仅仅能实现基本功能，但当遇到一些复杂的文本时，它可能没法正确解析。例如，Markdown 中的粗斜体使用三个星号表示，但该代码只会将其解析为粗体。这需要添加一些额外的条件判断逻辑。

另外，在链接解析中，我们都知道链接文本可能包括方括号，但该解析器在处理时会将方括号视为结构符号，因此没法将链接文本解析完全。

## 问题2：解决链接中包括方括号的问题

我很感谢 ChatGPT 的指正和提示。确切，在之条件供的代码中，我疏忽了链接文本中可能包括方括号的情况。为了解决这个问题，我们可使用下面改进后的正则表达式来匹配链接：

“`
link_pattern = r’\[([^[\]]+)\]\(([^)]+)\)’
“`

这个正则表达式将匹配以方括号括起来的文本作为链接文字，并且不会将方括号中的方括号视为结构符号。然后，我们可使用 HTML 标签进行替换。

完全的代码以下所示：

“`python
import re

# Markdown文本
markdown_text = ‘This is **bold** and this is *italic*. This is [[source code] xxx](https://example.com). Another [link](https://example.org).’

# 匹配粗体
bold_pattern = r’\*\*(.*?)\*\*’
markdown_text = re.sub(bold_pattern, r’\1‘, markdown_text)

# 匹配斜体
italic_pattern = r’\*(.*?)\*’
markdown_text = re.sub(italic_pattern, r’\1‘, markdown_text)

# 匹配链接
link_pattern = r’\[([^[\]]+)\]\(([^)]+)\)’
markdown_text = re.sub(link_pattern, r’\1‘, markdown_text)

print(markdown_text)
“`

这次应当能正确解析链接，输出结果以下：

“`
This is bold and this is italic. This is [source code] xxx. Another link.
“`

再次感谢 ChatGPT 的指正和提示！

## 问题3：链接解析依然存在问题

看起来，我的代码中的 HTML 标签被转义了，致使没法正确显现。请尝试使用以下代码：

“`python
import re

# Markdown文本
markdown_text = ‘This is **bold** and this is *italic*. This is [[source code] xxx](https://example.com). Another [link](https://example.org).’

# 匹配粗体
bold_pattern = r’\*\*(.*?)\*\*’
markdown_text = re.sub(bold_pattern, r’\1‘, markdown_text)

# 匹配斜体
italic_pattern = r’\*(.*?)\*’
markdown_text = re.sub(italic_pattern, r’\1‘, markdown_text)

# 匹配链接
link_pattern = r’\[([^[\]]+)\]\(([^)]+)\)’
markdown_text = re.sub(link_pattern, r’\1‘, markdown_text)

print(markdown_text)
“`

输出结果应当是：

“`
This is bold and this is italic. This is [source code] xxx. Another link.
“`

如果问题依然存在，请让我知道，我会尽力解决。非常感谢您的耐心和合作！

## 问题4：重要的链接被毛病地解析为图片

非常抱歉，我之前的代码确切会将图片解析为链接。为了不这个问题，我们可以修改链接匹配模式。改进后的链接匹配模式以下：

“`python
link_pattern = r’\[([^\[\]]+)\]\((https?://[^\s]+|/[^/\s]+/[^\s]+)\)’
“`

这个模式可以匹配类似于 `[source code] xxx` 或 `/path/to/file.jpg` 的链接，而不会匹配图片链接（例如 `https://example.com/image.png`）。

以下是完全的修改后的代码：

“`python
import re

# Markdown文本
markdown_text = ‘This is **bold** and this is *italic*. This is [[source code] xxx](https://example.com). Another [link](https://example.org). And an image: ’

# 匹配粗体
bold_pattern = r’\*\*(.*?)\*\*’
markdown_text = re.sub(bold_pattern, r’\1‘, markdown_text)

# 匹配斜体
italic_pattern = r’\*(.*?)\*’
markdown_text = re.sub(italic_pattern, r’\1‘, markdown_text)

# 匹配链接（排除图片链接）
link_pattern = r’\[([^\[\]]+)\]\((https?://[^\s]+|/[^/\s]+/[^\s]+)\)’
markdown_text = re.sub(link_pattern, r’\1‘, markdown_text)

print(markdown_text)
“`

输出结果应当以下：

“`
This is bold and this is italic. This is [source code] xxx. Another link. And an image: 
“`

请注意，图片链接没有被修改。希望这次能够解决您的问题。如果还有其他疑问，请随时与我联系。

## 问题5：处理没有扩大名的图片链接

非常感谢您的提示。在处理没有扩大名的图片链接时，我的代码确切存在问题。这是由于我在链接匹配中使用了 `(?:png|jpe?g|gif)` 来排除图片链接，但没有斟酌没有扩大名的情况。

为了解决这个问题，我们可使用 `os.path.splitext` 函数来获得链接的扩大名，并根据会不会有扩大名来判断会不会为图片链接。以下是更新后的代码：

“`python
import re, os

# Markdown文本
markdown_text = ‘This is **bold** and this is *italic*. This is [[source code] xxx](https://example.com). Another [link](https://example.org). And an image: ’

# 匹配粗体
bold_pattern = r’\*\*(.*?)\*\*’
markdown_text = re.sub(bold_pattern, r’\1‘, markdown_text)

# 匹配斜体
italic_pattern = r’\*(.*?)\*’
markdown_text = re.sub(italic_pattern, r’\1‘, markdown_text)

# 匹配链接（排除图片链接）
link_pattern = r’\[([^\[\]]+)\]\((https?://[^\s]+|/[^/\s]+/[^\s]+)\)’
markdown_text = re.sub(link_pattern, r’\1‘, markdown_text)

# 解析图片链接
image_pattern = r’!\[([^]]*)]\(([^)]+)\)’
markdown_text = re.sub(image_pattern, lambda m: f’‘ if os.path.splitext(m.group(2))[1][1:] in [‘png’, ‘jpg’, ‘jpeg’, ‘gif’] else m.group(0), markdown_text)

print(markdown_text)
“`

输出结果应当以下：

“`
This is bold and this is italic. This is [source code] xxx. Another link. And an image:
“`

现在，即便是没有扩大名的图片链接，也能正确解析了。如果还有其他问题，请随时联系我。

## 总结

ChatGPT 对大众知识的回答效果较好，但对小众领域的问题，效果可能不如人意。另外，ChatGPT 的回答只是基本可用，并没有斟酌到许多边界情况，如果要在生产环境中使用，还需要进行更多的调试和完善。

这也可能与 ChatGPT 的输入数据质量有关。大多数程序员都是使用框架来编写利用程序，而不是折腾编译器或解析器等领域特定语言。因此，ChatGPT 对这些小众领域的知识可能了解有限。

chatgpt markdown渲染的常见问答Q&A