计算机只能理解机器码。归根结底,编程语言只是一串文字,目的是为了让人类更容易编写他们想让计算机做的事情。真正的魔法是由编译器和解释器完成,它们弥合了两者之间的差距。解释器逐行读取代码并将其转换为机器码。
在本文中,我们将设计一个可以执行算术运算的解释器。
我们不会重新造轮子。文章将使用由 David M. Beazley 开发的词法解析器 —— PLY(Python Lex-Yacc)
PLY 可以通过以下方式下载:
$ pip install ply
标记
是为解释器提供有意义信息的最小字符单位。标记包含一对名称和属性值。
让我们从创建标记名称列表开始。这是一个必要的步骤。
tokens = (
# 数据类型
"NUM",
"FLOAT",
# 算术运算
"PLUS",
"MINUS",
"MUL",
"DIV",
# 括号
"LPAREN",
"RPAREN",
)
将语句转换为标记的过程称为标记化
或词法分析
。执行词法分析
的程序是词法分析器
。
# 标记的正则表达
t_PLUS = r"\+"
t_MINUS = r"\-"
t_MUL = r"\*"
t_DIV = r"/"
t_LPAREN = r"\("
t_RPAREN = r"\)"
t_POW = r"\^"
# 忽略空格和制表符
t_ignore = " \t"
# 为每个规则添加动作
def t_FLOAT(t):
r"""\d+\.\d+"""
t.value = float(t.value)
return t
def t_NUM(t):
r"""\d+"""
t.value = int(t.value)
return t
# 未定义规则字符的错误处理
def t_error(t):
# 此处的 t.value 包含未标记的其余输入
print(f"keyword not found: {
t.value[0]}\nline {
t.lineno}")
t.lexer.skip(1)
# 如果遇到 \n 则将其设为新的一行
def t_newline(t):
r"""\n+"""
t.lexer.lineno += t.value.count("\n")
为导入词法分析器,我们将使用:
import ply.lex as lex
t_
是一个特殊的前缀,表示定义标记的规则。每条词法规则都是用正则表达式制作的,与 Python 中的 re
模块兼容。正则表达式能够根据规则扫描输入并搜索符合的符号串。正则表达式定义的文法称为正则文法。正则文法定义的语言则称为正则语言。
定义好了规则,我们将构建词法分析器。
data = 'a = 2 +(10 -8)/1.0'
lexer = lex.lex()
lexer.input(data)
while tok := lexer.token():
print(tok)
为了传递输入字符串,我们使用 lexer.input(data)
。lexer.token()
将返回下一个 LexToken
实例,最后返回 None
。根据上述规则,代码 2 + ( 10 -8)/1.0
的标记将是:
紫色字符代表的是标记的名称,其后是标记的具体内容。
大多数编程语言都可以用上下文无关文法
来编写。它比常规语言更复杂。对于上下文无关文法
,我们用上下文无关语法
,它是描述语言中所有可能语法的规则集。BNF 是一种定义语法的方式,它描述了编程语言的语法。让我们看看例子:
symbol : alternative1 | alternative2 …
根据产生式,:
的左侧被替换为右侧的其中一个值替换。右侧的值由 |
分隔(可理解为 symbol
定义为 alternative1
或 alternative2
或…… 等等)。对于我们的这个算术解释器,语法规格如下:
expression : expression '+' expression
| expression '-' expression
| expression '/' expression
| expression '*' expression
| expression '^' expression
| +expression
| -expression
| ( expression )
| NUM
| FLOAT
输入的标记是诸如 NUM
、FLOAT
、+
、-
、*
、/
之类的符号,称作终端
(无法继续分解或产生其他符号的字符)。一个表达式由终端和规则集组成,例如 expression
则称为非终端
。有关 BNF 的更多信息,请参阅此处(https://isaaccomputerscience.org/concepts/dsa_toc_bnf)。
我们将使用 YACC(Yet Another Compiler Compiler)
作为解析器生成器。导入模块:import ply.yacc as yacc
。
from operator import (add, sub, mul, truediv, pow)
# 我们的解释器支持的运算符列表
ops = {
"+": add,
"-": sub,
"*": mul,
"/": truediv,
"^": pow,
}
def p_expression(p):
"""expression : expression PLUS expression
| expression MINUS expression
| expression DIV expression
| expression MUL expression
| expression POW expression"""
if (p[2], p[3]) == ("/", 0):
# 如果除以 0,则将“INF”(无限)作为值
p[0] = float("INF")
else:
p[0] = ops[p[2]](p[1], p[3])
def p_expression_uplus_or_expr(p):
"""expression : PLUS expression %prec UPLUS
| LPAREN expression RPAREN"""
p[0] = p[2]
def p_expression_uminus(p):
"""expression : MINUS expression %prec UMINUS"""
p[0] = -p[2]
def p_expression_num(p):
"""expression : NUM
| FLOAT"""
p[0] = p[1]
# 语法错误时的规则
def p_error(p):
print(f"Syntax error in {
p.value}")
在文档字符串中,我们将添加适当的语法规范。p
列表中的的元素与语法符号一一对应,如下所示:
expression : expression PLUS expression
p[0] p[1] p[2] p[3]
在上文中,%prec UPLUS
和 %prec UMINUS
是用来表示自定义运算的。%prec
即是 precedence
的缩写。在符号中本来没有 UPLUS
和 UMINUS
这个说法(在本文中这两个自定义运算表示一元正号和符号,其实 UPLUS
和 UMINUS
只是个名字,想取什么就取什么)。之后,我们可以添加基于表达式的规则。YACC 允许为每个令牌分配优先级。我们可以使用以下方法设置它:
precedence = (
("left", "PLUS", "MINUS"),
("left", "MUL", "DIV"),
("left", "POW"),
("right", "UPLUS", "UMINUS")
)
在优先级声明中,标记按优先级从低到高的顺序排列。PLUS
和 MINUS
优先级相同并且具有左结合性(运算从左至右执行)。MUL
和 DIV
的优先级高于 PLUS
和 MINUS
,也具有左结合性。POW
亦是如此,不过优先级更高。UPLUS
和 UMINUS
则是具有右结合性(运算从右至左执行)。
要解析输入我们将使用:
parser = yacc.yacc()
result = parser.parse(data)
print(result)
完整代码如下:
#####################################
# 引入模块 #
#####################################
from logging import (basicConfig, INFO, getLogger)
from operator import (add, sub, mul, truediv, pow)
import ply.lex as lex
import ply.yacc as yacc
# 我们的解释器支持的运算符列表
ops = {
"+": add,
"-": sub,
"*": mul,
"/": truediv,
"^": pow,
}
#####################################
# 标记集 #
#####################################
tokens = (
# 数据类型
"NUM",
"FLOAT",
# 算术运算
"PLUS",
"MINUS",
"MUL",
"DIV",
"POW",
# 括号
"LPAREN",
"RPAREN",
)
#####################################
# 标记的正则表达式 #
#####################################
t_PLUS = r"\+"
t_MINUS = r"\-"
t_MUL = r"\*"
t_DIV = r"/"
t_LPAREN = r"\("
t_RPAREN = r"\)"
t_POW = r"\^"
# 忽略空格和制表符
t_ignore = " \t"
# 为每个规则添加动作
def t_FLOAT(t):
r"""\d+\.\d+"""
t.value = float(t.value)
return t
def t_NUM(t):
r"""\d+"""
t.value = int(t.value)
return t
# 未定义规则字符的错误处理
def t_error(t):
# 此处的 t.value 包含未标记的其余输入
print(f"keyword not found: {
t.value[0]}\nline {
t.lineno}")
t.lexer.skip(1)
# 如果看到 \n 则将其设为新的一行
def t_newline(t):
r"""\n+"""
t.lexer.lineno += t.value.count("\n")
#####################################
# 设置符号优先级 #
#####################################
precedence = (
("left", "PLUS", "MINUS"),
("left", "MUL", "DIV"),
("left", "POW"),
("right", "UPLUS", "UMINUS")
)
#####################################
# 书写 BNF 规则 #
#####################################
def p_expression(p):
"""expression : expression PLUS expression
| expression MINUS expression
| expression DIV expression
| expression MUL expression
| expression POW expression"""
if (p[2], p[3]) == ("/", 0):
# 如果除以 0,则将“INF”(无限)作为值
p[0] = float("INF")
else:
p[0] = ops[p[2]](p[1], p[3])
def p_expression_uplus_or_expr(p):
"""expression : PLUS expression %prec UPLUS
| LPAREN expression RPAREN"""
p[0] = p[2]
def p_expression_uminus(p):
"""expression : MINUS expression %prec UMINUS"""
p[0] = -p[2]
def p_expression_num(p):
"""expression : NUM
| FLOAT"""
p[0] = p[1]
# 语法错误时的规则
def p_error(p):
print(f"Syntax error in {
p.value}")
#####################################
# 主程式 #
#####################################
if __name__ == "__main__":
basicConfig(level=INFO, filename="logs.txt")
lexer = lex.lex()
parser = yacc.yacc()
while True:
try:
result = parser.parse(
input(">>>"),
debug=getLogger())
print(result)
except AttributeError:
print("invalid syntax")
由于这个话题的体积庞大,这篇文章并不能将事物完全的解释清楚,但我希望你能很好地理解文中涵盖的表层知识。