python解读器_Python 之父的解析器系列之七:PEG 解析器的元语法,父的解读

Python 之父的解析器系列之七:PEG 解析器的元语法,父的解读

原题 | A Meta-Grammar for PEG Parsers

作者 | Guido van Rossum(Python之父)

译者 | 豌豆花下猫(“Python猫”公众号作者)

声明 | 本翻译是出于交流学习的目的,基于 CC BY-NC-SA 4.0 授权协议。为便于阅读,内容略有改动。本系列的译文已在 Github 开源,项目地址:https://github.com/chinesehuazhou/guido_blog_translation

本周我们使解析器生成器完成“自托管”(self-hosted),也就是让它自己生成解析器。

首先我们有了一个解析器生成器,其中一部分是语法解析器。我们可以称之为元解析器(meta-parser)。该元解析器与要生成的解析器类似:GrammarParser 继承自Parser ,它使用相同的 mark()/reset()/expect() 机制。然而,它是手写的。但是,只能是手写么?

在编译器设计中有一个传统,即编译器使用它要编译的语言编写。我深切地记得在我初学编程时,当时用的 Pascal 编译器是用 Pascal 本身编写的,GCC 是用 C 编写的,Rust 编译器当然是用 Rust 编写的。

这是怎么做到的呢?有一个辅助过程(bootstrap,引导程序,通常译作“自举”):对于一种语言的子集或早期版本,它的编译器是用其它的语言编写的。(我记得最初的 Pascal 编译器是用 FORTRAN 编写的!)然后用编译后的语言编写一个新的编译器,并用辅助的编译器来编译它。一旦新的编译器运行得足够好,辅助的编译器就会被废弃,并且该语言或新编译器的每个新版本,都会受到先前版本的编译器的编译能力的约束。

让我们的元解析器如法炮制。我们将为语法编写一个语法(元语法),然后我们将从中生成一个新的元解析器。幸运的是我从一开始就计划了,所以这是一个非常简单的练习。我们在上一篇文章中添加的动作是必不可少的因素,因为我们不希望被迫去更改生成器——因此我们需要能够生成一个可兼容的数据结构。

这是一个不加动作的元语法的简化版:

start: rules ENDMARKER

rules: rule rules | rule

rule: NAME ":" alts NEWLINE

alts: alt "|" alts | alt

alt: items

items: item items | item

item: NAME | STRING

我将自下而上地展示如何添加动作。参照第 3 篇,我们有了一些带 name 和 alts 属性的 Rule 对象。最初,alts 只是一个包含字符串列表的列表(外层列表代表备选项,内层列表代表备选项的条目),但为了添加动作,我更改了一些内容,备选项由具有 items 和 action 属性的 Alt 对象来表示。条目仍然由纯字符串表示。对于 item 规则,我们有:

item: NAME { name.string } | STRING { string.string }

这需要一些解释:当解析器处理一个标识符时,它返回一个 TokenInfo 对象,该对象具有 type、string 及其它属性。我们不希望生成器来处理 TokenInfo 对象,因此这里加了动作,它会从标识符中提取出字符串。请注意,对于像 NAME 这样的全大写标识符,生成的解析器会使用小写版本(此处为 name )作为变量名。

接下来是 items 规则,它必须返回一个字符串列表:

items: item items { [item] + items } | item { [item] }

我在这里使用右递归规则,所以我们不依赖于第 5 篇中添加的左递归处理。(为什么不呢?保持事情尽可能简单总是一个好主意,这个语法使用左递归的话,不是很清晰。)请注意,单个的 item 已被分层,但递归的 items 没有,因为它已经是一个列表。

alt 规则用于构建 Alt 对象:

alt: items { Alt(items) }

我就不介绍 rules 和 start 规则了,因为它们遵循相同的模式。

但是,有两个未解决的问题。首先,生成的代码如何知道去哪里找到 Rule 和 Alt 类呢?为了实现这个目的,我们需要为生成的代码添加一些 import 语句。最简单的方法是给生成器传递一个标志,该标志表示“这是元语法”,然后让生成器在生成的程序顶部引入额外的 import 语句。但是既然我们已经有了动作,许多其它解析器也会想要自定义它们的导入,所以为什么我们不试试看,能否添加一个更通用的功能呢。

有很多方法可以剥了这只猫的皮(译注:skin this cat,解决这个难题)。一个简单而通用的机制是在语法的顶部添加一部分“变量定义”,并让生成器使用这些变量,来控制生成的代码的各个方面。我选择使用 @ 字符来开始一个变量定义,在它之后是变量名(一个 NAME)和值(一个 STRING)。例如,我们可以将以下内容放在元语法的顶部:

@subheader "from grammar import Rule, Alt"

标准的导入总是会打印(例如,去导入 memoize),在那之后,解析器生成器会打印 subheader 变量的值。如果需要多个 import,可以在变量声明中使用三引号字符串,例如:

@subheader """

from token import OP

from grammar import Rule, Alt

"""

这很容易添加到元语法中,我们用这个替换 start 规则:

start: metas rules ENDMARKER | rules ENDMARKER

metas: meta metas | meta

meta: "@" NAME STRING NEWLINE

(我不记得为什么我会称它们为“metas”,但这是我在编写代码时选择的名称,我会坚持这样叫。:-)

我们还必须将它添加到辅助的元解析器中。既然语法不仅仅是一系列的规则,那么让我们添加一个 Grammar 对象,其中包含属性 metas 和 rules。我们可以放入如下的动作:

start: metas rules ENDMARKER { Grammar(rules, metas) }

| rules ENDMARKER { Grammar(rules, []) }

metas: meta metas { [meta] + metas }

| meta { [meta] }

meta: "@" NAME STRING { (name.string, eval(string.string)) }

(注意 meta 返回一个元组,并注意它使用 eval() 来处理字符串引号。)

说到动作,我漏讲了 alt 规则的动作!原因是这里面有些混乱。但我不能再无视它了,上代码吧:

alt: items action { Alt(items, action) }

| items { Alt(items, None) }

action: "{" stuffs "}" { stuffs }

stuffs: stuff stuffs { stuff + " " + stuffs }

| stuff { stuff }

stuff: "{" stuffs "}" { "{" + stuffs + "}" }

| NAME { name.string }

| NUMBER { number.string }

| STRING { string.string }

| OP { None if op.string in ("{", "}") else op.string }

这个混乱是由于我希望在描绘动作的花括号之间允许任意 Python 代码,以及允许配对的大括号嵌套在其中。为此,我们使用了特殊标识符 OP,标记生成器用它生成可被 Python 识别的所有标点符号(返回一个类型为 OP 标识符,用于多字符运算符,如 <= 或 ** )。在 Python 表达式中可以合法地出现的唯一其它标识符是名称、数字和字符串。因此,在动作的最外侧花括号之间的“东西”似乎是一组循环的 NAME | NUMBER | STRING | OP 。

呜呼,这没用,因为 OP 也匹配花括号,但由于 PEG 解析器是贪婪的,它会吞掉结束括号,我们就永远看不到动作的结束。因此,我们要对生成的解析器添加一些调整,允许动作通过返回 None 来使备选项失效。我不知道这是否是其它 PEG 解析器的标准配置——当我考虑如何解决右括号(甚至嵌套的符号)的识别问题时,立马就想到了这个方法。它似乎运作良好,我认为这符合 PEG 解析的一般哲学。它可以被视为一种特殊形式的前瞻(我将在下面介绍)。

使用这个小调整,当出现花括号时,我们可以使 OP 上的匹配失效,它可以通过 stuff 和 action 进行匹配。

有了这些东西,元语法可以由辅助的元解析器解析,并且生成器可以将它转换为新的元解析器,由此解析自己。更重要的是,新的元解析器仍然可以解析相同的元语法。如果我们使用新的元编译器编译元语法,则输出是相同的:这证明生成的元解析器正常工作。

这是带有动作的完整元语法。只要你把解析过程串起来,它就可以解析自己:

@subheader """

from grammar import Grammar, Rule, Alt

from token import OP

"""

start: metas rules ENDMARKER { Grammar(rules, metas) }

| rules ENDMARKER { Grammar(rules, []) }

metas: meta metas { [meta] + metas }

| meta { [meta] }

meta: "@" NAME STRING NEWLINE { (name.string, eval(string.string)) }

rules: rule rules { [rule] + rules }

| rule { [rule] }

rule: NAME ":" alts NEWLINE { Rule(name.string, alts) }

alts: alt "|" alts { [alt] + alts }

| alt { [alt] }

alt: items action { Alt(items, action) }

| items { Alt(items, None) }

items: item items { [item] + items }

| item { [item] }

item: NAME { name.string }

| STRING { string.string }

action: "{" stuffs "}" { stuffs }

stuffs: stuff stuffs { stuff + " " + stuffs }

| stuff { stuff }

stuff: "{" stuffs "}" { "{" + stuffs + "}" }

| NAME { name.string }

| NUMBER { number.string }

| STRING { string.string }

| OP { None if op.string in ("{", "}") else op.string }

现在我们已经有了一个能工作的元语法,可以准备做一些改进了。

但首先,还有一个小麻烦要处理:空行!事实证明,标准库的 tokenize 会生成额外的标识符来跟踪非重要的换行符和注释。对于前者,它生成一个 NL 标识符,对于后者,则是一个 COMMENT 标识符。以其将它们吸收进语法中(我已经尝试过,但并不容易!),我们可以在 tokenizer 类中添加一段非常简单的代码,来过滤掉这些标识符。这是改进的 peek_token 方法:

def peek_token(self):

if self.pos == len(self.tokens):

while True:

token = next(self.tokengen)

if token.type in (NL, COMMENT):

continue

break

self.tokens.append(token)

self.report()

return self.tokens[self.pos]

这样就完全过滤掉了 NL 和 COMMENT 标识符,因此在语法中不再需要担心它们。

最后让我们对元语法进行改进!我想做的事情纯粹是美容性的:我不喜欢被迫将所有备选项放在同一行上。我上面展示的元语法实际上并没有解析自己,因为有这样的情况:

start: metas rules ENDMARKER { Grammar(rules, metas) }

| rules ENDMARKER { Grammar(rules, []) }

这是因为标识符生成器(tokenizer)在第一行的末尾产生了一个 NEWLINE 标识符,此时元解析器会认为这是该规则的结束。此外,NEWLINE 之后会出现一个 INDENT 标识符,因为下一行是缩进的。在下一个规则开始之前,还会有一个 DEDENT 标识符。

下面是解决办法。为了理解 tokenize 模块的行为,我们可以将 tokenize 模块作为脚本运行,并为其提供一些文本,以此来查看对于缩进块,会生成什么样的标识符序列:

$ python -m tokenize

foo bar

baz

dah

dum

^D

我们发现它会产生以下的标识符序列(我已经简化了上面运行的输出):

NAME 'foo'

NAME 'bar'

NEWLINE

INDENT

NAME 'baz'

NEWLINE

NAME 'dah'

NEWLINE

DEDENT

NAME 'dum'

NEWLINE

这意味着一组缩进的代码行会被 INDENT 和 DEDENT 标记符所描绘。现在,我们可以重新编写元语法规则的 rule 如下:

rule: NAME ":" alts NEWLINE INDENT more_alts DEDENT {

Rule(name.string, alts + more_alts) }

| NAME ":" alts NEWLINE { Rule(name.string, alts) }

| NAME ":" NEWLINE INDENT more_alts DEDENT {

Rule(name.string, more_alts) }

more_alts: "|" alts NEWLINE more_alts { alts + more_alts }

| "|" alts NEWLINE { alts }

(我跨行地拆分了动作,以便它们适应 Medium 网站的窄页——这是可行的,因为标识符生成器会忽略已配对的括号内的换行符。)

这样做的好处是我们甚至不需要更改生成器:这种改进的元语法生成的数据结构跟以前相同。同样注意 rule 的第三个备选项,对此让我们写:

start:

| metas rules ENDMARKER { Grammar(rules, metas) }

| rules ENDMARKER { Grammar(rules, []) }

有些人会觉得这比我之前展示的版本更干净。很容易允许两种形式共存,所以我们不必争论风格。

在下一篇文章中,我将展示如何实现各种 PEG 功能,如可选条目、重复和前瞻。(说句公道话,我本打算把那放在这篇里,但是这篇已写太长了,所以我要把它分成两部分。)

本文内容与示例代码的授权协议:CC BY-NC-SA 4.0

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