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Python
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Python
import re
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from functools import lru_cache
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# 这段代码是使用Python编程语言中的re模块，即正则表达式库，来定义了一个正则表达式模式。
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# 这个模式被编译成一个正则表达式对象，存储在名为const_extract_exp的变量中，以便于后续快速的匹配和查找操作。
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# 这里解释一下正则表达式中的几个特殊字符：
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# - . 表示任意单一字符。
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# - * 表示前一个字符可以出现0次或多次。
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# - ? 在这里用作非贪婪匹配，也就是说它会匹配尽可能少的字符。在(.*?)中，它确保我们匹配的任意文本是尽可能短的，也就是说，它会在</show_llm>和</show_render>标签之前停止匹配。
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# - () 括号在正则表达式中表示捕获组。
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# - 在这个例子中，(.*?)表示捕获任意长度的文本，直到遇到括号外部最近的限定符，即</show_llm>和</show_render>。
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# -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=/1=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=/2-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=
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const_extract_re = re.compile(
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r"<gpt_academic_string_mask><show_llm>(.*?)</show_llm><show_render>(.*?)</show_render></gpt_academic_string_mask>"
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)
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@lru_cache(maxsize=128)
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def apply_gpt_academic_string_mask(string, mode="show_all"):
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"""
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根据字符串要给谁看（大模型，还是web渲染），对字符串进行处理，返回处理后的字符串
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示意图：https://mermaid.live/edit#pako:eNqlkUtLw0AUhf9KuOta0iaTplkIPlpduFJwoZEwJGNbzItpita2O6tF8QGKogXFtwu7cSHiq3-mk_oznFR8IYLgrGbuOd9hDrcCpmcR0GDW9ubNPKaBMDauuwI_A9M6YN-3y0bODwxsYos4BdMoBrTg5gwHF-d0mBH6-vqFQe58ed5m9XPW2uteX3Tubrj0ljLYcwxxR3h1zB43WeMs3G19yEM9uapDMe_NG9i2dagKw1Fee4c1D9nGEbtc-5n6HbNtJ8IyHOs8tbs7V2HrlDX2w2Y7XD_5haHEtQiNsOwfMVa_7TzsvrWIuJGo02qTrdwLk9gukQylHv3Afv1ML270s-HZUndrmW1tdA-WfvbM_jMFYuAQ6uCCxVdciTJ1CPLEITpo_GphypeouzXuw6XAmyi7JmgBLZEYlHwLB2S4gHMUO-9DH7tTnvf1CVoFFkBLSOk4QmlRTqpIlaWUHINyNFXjaQWpCYRURUKiWovBYo8X4ymEJFlECQUpqaQkJmuvWygPpg
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"""
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if mode == "show_all":
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return string
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if mode == "show_llm":
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string = const_extract_re.sub(r"\1", string)
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elif mode == "show_render":
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string = const_extract_re.sub(r"\2", string)
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else:
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raise ValueError("Invalid mode")
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return string
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@lru_cache(maxsize=128)
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def build_gpt_academic_masked_string(text_show_llm="", text_show_render=""):
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"""
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根据字符串要给谁看（大模型，还是web渲染），生成带掩码tag的字符串
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"""
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return f"<gpt_academic_string_mask><show_llm>{text_show_llm}</show_llm><show_render>{text_show_render}</show_render></gpt_academic_string_mask>"
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if __name__ == "__main__":
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# Test
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input_string = (
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"你好\n"
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+ build_gpt_academic_masked_string(text_show_llm="mermaid", text_show_render="")
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+ "你好\n"
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)
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print(
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apply_gpt_academic_string_mask(input_string, "show_llm")
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) # Should print the strings with 'abc' in place of the academic mask tags
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print(
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||
apply_gpt_academic_string_mask(input_string, "show_render")
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) # Should print the strings with 'xyz' in place of the academic mask tags
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