一天时间用python写门语言

http://www.hrsolutionsinc.com/engagementcalculator/calculator.jpg

今天我在广州加班, 上午其他同事去干活我一个人在旅店, 没事做就又练习写计算器程序了. 本来打算用python来写一个简单的支持加减乘除括号的计算器, 后来有加上了变量复制, 比较符, 条件判断, 循环, 最后还加上了函数, 几乎可以说是一个简单的语言了. 以后我也可以说写过一门语言了哈哈.

回到正题. 这里面整理一下这个简单的程序用到的方法, 代码在: https://bitbucket.org/linjunhalida/code-example/src/tip/python/calculator/

一开始, 我希望实现一个简单的支持加减乘除括号的计算器, 我不打算用python自带的方式(eval), 而是自己写一个. 虽然有种种取巧的方式, 我还是采用教科书般的方法, 首先词法分析, 然后语法分析+计算结果.

词法分析

词法分析的函数是syntax_analysis, 输入一个字符串, 拆分成一个个的词, 解析整型和浮点. 比如: "2 * 3 + 1" 就拆分成 [2, '*', 3, '+', 1], 没什么好说的, 从头开始解析即可. 没有用到状态机, 只是简单的根据字符串的首字母做条件判断, 然后一个个往下读, 根据状况拆分.

语法分析

我采用的方法是从the C++ programming language里面那个计算机程序学来的方法: 首先写出基本的语法, 然后每个语法模块写一个函数, 然后通过函数的递归调用来模拟语法树的生成和解析, 不需要显式地生成语法树.

我用了一个类Caculator来保存词法分析后的list, 以及当前处理到的符号位置, 变量表等东西, 语法模块都是这个类的方法, 这样写起来方便一点.

我们一部分一部分来吧. 首先我先实现加减乘除括号. 整理基本的语法:

          l0 = (ltop) | n | - n
          l1 = l1 * l0 | l1 / l0 | l0
          l2 = l2 + l1 | l2 - l1 | l1
          ltop = l2
          

n 是数字. 里面l0, l1, l2, 是根据优先级做了分割, 保证优先级高的操作首先执行. ltop的目的是为了方便扩充新的运算符号.

l2函数如下, 整体的逻辑是, 当发现下一个符号是'+-'的时候, 就一直解析和计算v, 然后返回v. self.ls是词法分析后的词列表, self.p是表示当前处理到的词位置. inc()表示解析下一个词, get()获取下一个词, has_next()判断下面还有没有.

所有的函数都类似这样的方式, 不传参数进去, 解析词列表, 返回计算后的结果.

def l2(self):
              v = self.l1()
              while (self.has_next()
                     and self.isstr(self.get())
                     and self.get() in '+-'):
                  if self.get() == '+':
                      self.inc()
                      v2 = self.l1()
                      v += v2
                  elif self.get() == '-':
                      self.inc()
                      v2 = self.l1()
                      v -= v2
              return v
          

赋值

然后我开始实现赋值功能, 同时考虑扩展成为能够解析多个表达式的语法, 这个基本也是抄the C++ programming language的方法, 改了几点:

  • 加了program, exp_list, exp, 更像一个语言了.
  • l0加上NAME, 能够获取NAME对应变量的值.
  • assignment赋值的操作. 为了通用, 赋值也是有返回值的.
          l0 = (ltop) | n | NAME
          
          program = END | exp_list END
          exp_list = exp_list ; exp
          exp = ltop | assignment
          
          assignment = NAME = exp
          

赋值和计算都是exp的一种, 代码是这样写的:

def exp(self):
              if self.has_next(1):
                  if self.get(1) == '=':
                      return self.assignment()
                  ...
          
              return self.ltop()
          

我在Caculator类里面加了一个values的dict, 用来保存赋值的值, 赋值和获取值的代码:

def assignment(self):
              name = self.get()
              self.inc()
              self.inc()
              v = self.exp()
              self.values[name] = v
              return v
          
          def l0(self):
              g = self.get()
              ...
              elif self.issymbol(g):
                  self.inc()
                  return self.values[g]
          

条件判断

现在我的简单语法变得有点像一门真正的语言了, 但是还缺少很多必要的东西, 我思考如何实现条件判断. 首先实现判断语句, 语法:

          l3 = l2 < l2 | l2 > l2 | l2 == l2 | l2
          ltop = l3
          

实现很简单, 判断下一个符号是什么而已, 为了简单, 我没有加上True/False, 而是统一用1/0的方式来做, 真返回1, 假返回0.

def l3(self):
              v = self.l2()
          
              if not self.has_next():
                  return v
          
              if self.get() == '<':
                  self.inc()
                  v2 = self.l2()
                  if v < v2: return 1
                  else: return 0
              elif self.get() == '>':
                  self.inc()
                  v2 = self.l2()
                  if v > v2: return 1
                  else: return 0
              elif self.get() == '==':
                  self.inc()
                  v2 = self.l2()
                  if v == v2: return 1
                  else: return 0
          
              return v
          

然后实现条件判断. 语法如下:

          exp = ltop | assignment | condition
          condition = if ltop {exp_list} else {exp_list}
          

exp里面判断第一个词是不是if, 然后跳转到condition函数(循环, 函数也采用类似的方法来判断), 然后解析条件判断的值, 如果大于一, 解析第一个exp_list, 不然解析第2个exp_list. 里面做了一些语法错误的判断. 还有else部分是可选的, 为了简单没有实现elif的方式. 对于不需要解析的exp_list, 我利用goto_next_block来跳转, 要注意的是处理嵌套{}的问题.

def exp(self):
              if self.has_next(1):
                  if self.get(1) == '=':
                      return self.assignment()
                  elif self.get() == 'if':
                      return self.condition()
                  ...
          
          def condition(self):
              self.inc()
              v = self.ltop()
              if self.get() != '{':
                  self.error('exp error : no {')
              self.inc()
          
              if v > 0:
                  v = self.exp_list()
              else:
                  self.goto_next_block()
          
              if self.get() != '}':
                  self.error('exp error : not }')
              self.inc()
          
              if self.has_next() and self.get() == 'else':
                  self.inc()
                  if self.get() != '{':
                      self.error('exp error : no {')
                  self.inc()
          
                  if v <= 0:
                      v = self.exp_list()
                  else:
                      self.goto_next_block()
          
                  if self.get() != '}':
                      self.error('exp error : not }')
                  self.inc()
              return v
          
          def goto_next_block(self):
              count = 1
              while self.has_next():
                  if self.get() == '}':
                      count -= 1
                      if count <= 0: break
                  elif self.get() == '{':
                      count += 1
                  self.inc()
          

循环

好了, 条件判断实现了, 下面该是循环了. 语法:

          exp = ltop | assignment | condition | loop
          loop = while ltop {exp_list}
          

具体实现上, 我缓存了loop开始的位置, 先判断ltop, 如果发现满足, 执行exp_list, 然后设置self.p为loop开始, 然后继续判断ltop. 不满足的话就跳出来.. 比我现象中的容易实现.

def loop(self):
              self.inc()
              p = self.p
              while True:
                  v = self.ltop()
          
                  if self.get() != '{':
                      self.error('exp error : no {')
                  self.inc()
          
                  if v > 0:
                      v = self.exp_list()
                  else:
                      self.goto_next_block()
          
                  if self.get() != '}':
                      self.error('exp error : not }')
                  self.inc()
          
                  if v <= 0:
                      break
                  else:
                      self.p = p
          
              return v
          

函数

好了, 没有函数的语言是不完整的. 为了实现函数, 需要做很多工作.

先看语法, l0上面加的是调用函数, function_args是函数调用的参数, exp里面加上函数定义的部分, function_args_names是形参.

          l0 = (ltop) | n | NAME | - n | NAME ( function_args )
          
          exp = ltop | assignment | condition | loop | function
          
          function = def NAME(function-args-names){exp_list}
          function_args_names = function_args , NAME | NAME  | None
          function_args = function_args , exp | exp | None
          

根据我看SICP学来的经验, 函数可以采用环境来实现. 所谓环境的概念, 就是函数本身是嵌套的, 每个函数内部就是一个环境, 保存有一些局部变量, 只在函数内部有效. 传给函数的参数就是在函数的环境里面做对应的赋值.

比如: def f1(a, b) {...}; f1(1, 2) , f1的环境是env1, f2的环境是env2, 在调用f1的时候, 执行到f1内部时, Caculator的self.env是env1, env1.values含有a, b 2个变量, 值分别是调用f1(1, 2)时传进来的1和2.

我们看Env类的定义. 现在我们删除掉Caculator的values, 让Env的 get_value()和set_value来获取和设置变量. Env是嵌套的, 因为函数调用的时候, 也可以访问上层赋值过的变量.

class Env():
              def __init__(self, parent=None):
                  self.values = {}
                  self.parent = parent
          
              def get_value(self, v):
                  if v in self.values:
                      return self.values[v]
          
                  if not self.parent:
                      raise Exception('cannot find value: %s, current_values: %s' % (v, str(self.values)))
          
                  return self.parent.get_value(v)
          
              def set_value(self, name, v):
                  self.values[name] = v
          

然后是函数赋值, 我把函数抽象成了一个类, 保存函数名, 开始位置, 以及缓存词列表, 因为caculator类是可以执行多次代码的. 最后我利用赋值的方式把函数保存下来.

class Func():
              pass
          
          def function(self):
              func = Func()
          
              self.inc()
          
              name = self.get()
              if not self.issymbol(name):
                  self.error('function error name : %s' % name)
              self.inc()
              func.name = name
          
              if self.get() != '(':
                  self.error('function error not (')
              self.inc()
          
              func.arg_names = self.function_args_names()
          
              if self.get() != ')':
                  self.error('function error not )')
              self.inc()
          
              if self.get() != '{':
                  self.error('function error not {')
              self.inc()
          
              func.p = self.p
              func.ls = self.ls
          
              self.goto_next_block()
          
              if self.get() != '}':
                  self.error('function error not }')
              self.inc()
          
              self.env.set_value(func.name, func)
              return 0
          

然后是函数执行的部分了. l0里面根据语法识别到函数调用, 然后执行function_all, 里面首先生成一个新的环境, 然后在新的环境里面, 把实际参数赋值给形参, 然后保存现在的ls, p, env, 然后执行函数体, 然后回复ls, p, env. function_args解析和返回实际参数列表, function_args_names解析和返回形参名称, 保存在Func.names里面, 都比较简单就不列出来了.

def l0(self):
              g = self.get()
              ...
              elif (self.has_next(2)
                    and self.issymbol(g)
                    and self.get(1) == '('):
                  func = self.env.get_value(g)
                  self.inc()
                  self.inc()
                  args = self.function_args()
          
                  if not self.get() == ')':
                      self.error('l0 function call error')
                  self.inc()
          
                  return self.function_call(func, args)
          
          def function_call(self, func, args):
              env = Env(self.env)
              for name, v in zip(func.arg_names, args):
                  env.set_value(name, v)
          
              self.push_p(env, func.p, func.ls)
          
              v = self.exp_list()
          
              return v
          
          def push_p(self, env, p, ls):
              self.env = env
              self.pre_p = self.p
              self.p = p
              self.pre_ls = self.ls
              self.ls = ls
          
          def pop_p(self):
              if self.env.parent == None:
                  self.error('pop_p: no parent for env!')
              self.env = self.env.parent
              self.p = self.pre_p
              self.ls = self.pre_ls
          

写完后才知道, 真的... 不复杂!

函数可以返回

现在函数还是一直执行到结尾才返回, 我希望能够支持return语句, 原本考虑了半天, 不知道如何通过重重的函数调用, 返回到最上面, 后来经过 岚临 同学的提醒, 用抛出异常, 在上层捕捉的方式实现了, 加的代码只有4行!

语法:

          exp = ltop | assignment | condition | loop | function | return
          return_exp = return ltop
          

进到return_exp里面后, 会抛出ReturnException, 在function_call里面捕捉, 正好是当前调用函数的部分.

class ReturnException(Exception):
              """for implement return expression"""
              def __init__(self, v):
                  Exception.__init__(self)
                  self.value = v
          
          def function_call(self, func, args):
              try:
                  v = self.exp_list()
                  self.pop_p()
              except ReturnException as e:
                  v = e.value
          
          def exp(self):
              if self.has_next(1):
                  ...
                  elif self.get() == 'return':
                      return self.return_exp()
          
          def return_exp(self):
              self.inc()
              v = self.exp()
              self.pop_p()
              raise ReturnException(v)
          

结论

我一开始没有想到能够写那么多的, 结果一个语法一个语法加下来就变成这样了... 虽然没有性能优化, 以及其他的错误处理什么的东西, 能够写出一个简单的语言, 还是让我很有成就感的. 我不是一个很强的程序员, 也能写出一个简单的语言, 相信你也可以写一个来玩玩!

下一步: 虚拟机+字节码+编译 方式的语言, 实现协程+原生同步!

建立时间: 2011/07/25 19:53:00

blog comments powered by Disqus
===>