状态机适合解析有明确阶段划分、字符间相互影响且正则难以处理的文本，如csv（引号内逗号不分割）、http响应头、自定义协议帧等。
状态机适合解析什么类型的文本
当你的文本有明确阶段划分、前后字符互相影响，且正则搞不定时，状态机才是正解。比如解析 CSV（引号内逗号不分割）、HTTP 响应头（冒号分隔但值里可能含冒号）、自定义协议帧（起始符+长度+校验+结束符）。用 re.findall 硬套，遇到嵌套或转义就崩；而 str.split 或 line.strip().split() 在字段含空格、换行、引号时直接失效。
常见错误现象：IndexError: list index out of range（切片越界）、ValueError: too many values to unpack（字段数动态变化却用固定解包）、解析结果漏掉中间状态（如把 "a,b" 拆成 ['a', 'b'] 而不是 ['a,b']）。
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- 先手写状态转换图：标出所有可能状态（如
STATE_START、STATE_IN_QUOTE、STATE_AFTER_COLON），再写代码映射 - 避免用字符串拼接累积内容，改用
list.append()+''.join()，否则在长文本中频繁+=会拖慢 10 倍以上 - 每个字符只进一次状态转移函数，不要回溯——回溯意味着你该用
lark或pyparsing，而不是手写状态机
Python 里怎么写一个轻量状态机
不用第三方库，核心就三样：state 变量、char 当前字符、一个 if/elif 链或字典查表。重点不是“多酷”，是“好改、好测、好加日志”。
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示例场景：解析形如 key="value with space" flag=true 的配置行，支持双引号包裹、等号分隔、忽略空白。
实操建议：
- 用
enum.Enum定义状态（如class ParseState(Enum): START = 1; IN_KEY = 2; IN_VALUE = 3），比魔数0/1/2更易维护 - 把状态转移逻辑单独抽成函数，如
def handle_quote(state, char)，别堆在主循环里 - 遇到非法输入（如未闭合引号）要明确报错位置：
raise ValueError(f"Unclosed quote at pos {i}")，而不是静默吞掉 - 别在状态里存“当前 key 名”这种中间结果——用局部变量
current_key和current_value更直白，状态机只管“现在在哪一步”
为什么不用 csv 或 configparser？
因为它们太重，也太死板。csv 默认不支持无引号字段里的空格；configparser 强制 section 头、不接受裸 key-value 行、对注释和续行规则固定。你只要解析一行自定义格式，它们反而要你绕三道弯去 mock 文件对象、伪造 section 名。
性能上，纯 Python 状态机单字符遍历比 csv.reader(StringIO(line)) 快 2–5 倍（实测 10k 行），内存占用低一个数量级——没有 StringIO 缓冲、没有 dict 初始化开销。
实操建议：
- 如果格式接近标准 CSV，优先调
csv.reader并传skipinitialspace=True, quoting=csv.QUOTE_MINIMAL - 如果只是临时解析几行调试数据，别写状态机——用
shlex.split(line)更快更稳（它底层就是状态机，但已调好） - 一旦发现需要处理转义反斜杠（
\n、\"）、嵌套结构（如 JSON 字段值），立刻停手，换json.loads或ast.literal_eval，别硬撑
容易被忽略的边界情况
状态机最怕“以为结束了，其实没完”。比如读到行尾时，当前在 IN_QUOTE 状态，但没报错；或者最后一个字段后多了一个空格，导致 IN_KEY 没触发 finish_key 逻辑。
实操建议：
- 主循环结束后必须检查
state：若仍是IN_QUOTE或IN_VALUE，说明语法错误，不能默认收尾 - 空行、全空格行、注释行（以
#开头）要提前continue，别让它们进状态机——增加无谓分支判断 - 如果输入来自网络流或文件迭代器，别假设每行都带
\n；用line.rstrip('\r\n')再进状态机，否则回车符可能卡住状态 - 测试用例一定要覆盖：空字符串、单字符、只有引号、引号里含反斜杠、连续空格——这些地方一漏，上线后就是深夜告警
状态机本身不难，难的是把所有“没想到的输入”列出来，一条条塞进测试里。写完别急着提交，拿真实日志片段跑一遍，比看十遍逻辑图都管用。
