Графический инструмент, который выделяет текстовые файлы на основе пользовательской семантики.

Вопрос или проблема

Быть или не быть, вот в чем вопрос:
Достойнее ли в уме страдать

1:1-1:20 вопрос
2:1-2:20 вопрос
1:30-1:33 самый
2:24-2:27 самый

Ответ или решение

Для решения задачи, связанной с визуализацией текстовых файлов и подсветкой их фрагментов на основе пользовательских семантических меток, можно рассмотреть несколько инструментов и подходов. Данная необходимость часто возникает в процессе отладки парсера, когда важно визуально выделить и проанализировать определенные части текста.

1. Определение требований

Для начала, необходимо уточнить, что вы ищете инструмент или редактор, который может выполнить следующие действия:

• Загрузить текстовый файл и файл меток.
• Распознать и обрабатывать указанные в файле метки для выделения определённых частей текста.
• Предоставить графический интерфейс, удобный для пользователя, чтобы он мог легко манипулировать текстом.

2. Возможные инструменты

A. VSCode с расширениями

Visual Studio Code – это мощный и хорошо настраиваемый редактор, который поддерживает множество расширений. Для вашей задачи подойдут следующие:

• Highlight. Это расширение позволяет создавать правила для выделения определенных слов или групп слов заданным цветом. Вам достаточно сконфигурировать правила в JSON-файле, на основе вашего файла меток.
• Text Marker. Это расширение позволяет легко отмечать и выделять текст. Вы можете настроить его для работы с вашими метками и создавать пользовательские правила.

B. Sublime Text с плагинами

Sublime Text также предлагает гибкость при работе с текстом. Рассмотрите возможность использования плагина как SublimeHighlight, который позволяет создавать собственные схемы выделения. Это даст вам возможность настроить подсветку по вашему собственному файлу меток.

C. Notepad++

Этот редактор также имеет свои расширения для выделения текста. Вы можете использовать функцию "Поиск и замена", чтобы выделить слова с помощью цветового кода, создав свои собственные правила.

3. Создание индивидуального приложения

Если ни один из существующих инструментов не удовлетворяет вашим требованиям, вы можете рассмотреть разработку собственного приложения. Используя такие языки программирования, как Python и библиотеку Tkinter или PyQt, можно создать приложение, которое:

• Загружает текстовые файлы и файлы меток.
• Разделяет текст на строки и выделяет слова по заданным меткам.
• Отображает результат в графическом интерфейсе с удобным выбором цветов и стилей.

4. Пример реализации

Пример реализации в Python с использованием библиотеки Tkinter может выглядеть следующим образом:

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog

def load_files():
    text_file = filedialog.askopenfilename()
    label_file = filedialog.askopenfilename()

    with open(text_file, 'r') as f:
        text_content = f.read()

    with open(label_file, 'r') as f:
        label_content = f.readlines()

    highlight_text(text_content, label_content)

def highlight_text(text_content, label_content):
    for line in label_content:
        parts = line.split()
        line_num, start, end, keyword = parse_label(parts)
        # Далее вы можете использовать методы выделения текста для tkinter

def parse_label(parts):
    # Логика разборки строк из файла меток
    # Возвращает номер строки, начальную и конечную позиции и ключевое слово
    return line_num, start, end, keyword

# Настройка GUI
root = tk.Tk()
root.title("Highlight Text Tool")
tk.Button(root, text="Load Files", command=load_files).pack()
root.mainloop()

5. Заключение

Итак, для решения вашей задачи по подсветке текста в текстовых файлах на основе пользовательских меток вы можете использовать существующие инструменты, такие как VSCode или Sublime Text, а также рассмотреть возможность создания собственного приложения. Это даст вам полный контроль над необходимыми функциями и графическим интерфейсом.