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仅仅理解了 PEG 解析器的小部分，我就受到了启发，决定自己构建一个。结果可能不是一个很棒的通用型的 PEG 解析器生成器——这类生成器已经有很多了（例如 TatSu，写于 Python，生成 Python 代码）——但这是一个学习 PEG 的好办法，推进了我的目标，即用由 PEG 语法构建的解析器替换 CPython 的解析器。
在本文中，通过展示一个简单的手写解析器，我为如何理解解析器的工作原理奠定了基础。
（顺便说一句，作为一个实验，我不会在文中到处放参考链接。如果你有什么不明白的东西，请 Google 之 :-）
最常见的 PEG 解析方式是使用可以无限回溯的递归下降解析器。
以上周文章中的玩具语言为例：
statement: assignment | expr | if_statement expr: expr '+' term | expr '-' term | term term: term '*' atom | term '/' atom | atom atom: NAME | NUMBER | '(' expr ')' assignment: target '=' expr target: NAME if_statement: 'if' expr ':' statement
这种语言中超级抽象的递归下降解析器将为每个符号定义一个函数，该函数会尝试调用与备选项相对应的函数。
例如，对于statement，我们有如下函数：
def statement(): if assignment(): return True if expr(): return True if if_statement(): return True return False
当然这是极其简化的版本：没有考虑解析器中必要的输入及输出。
我们就从输入端开始讲吧。
经典解析器使用单独的标记生成器，来将输入（文本文件或字符串）分解成一系列的标记，例如关键字、标识符（名称）、数字与运算符。
（译注：标记生成器，即 tokenizer，用于生成标记 token。以下简称为“标记器”）
PEG 解析器（像其它现代解析器，如 ANTLR）通常会把标记与解析过程统一。但是对于我的项目，我选择保留单独的标记器。
对 Python 做标记太复杂了，我不想拘泥于 PEG 的形式来重新实现。
例如，你必须得记录缩进（这需要在标记器内使用堆栈），而且在 Python 中处理换行很有趣（它们很重要，除了在匹配的括号内）。字符串的多种引号也会增加复杂性。
简而言之，我不抱怨 Python 现有的标记器，所以我想保留它。（CPython 有两个标记器，一个是解析器在内部使用的，写于 C，另一个在标准库中，用纯 Python 重写。它对我的项目很有帮助。）
经典的标记器通常具有一个简单的接口，供你作函数调用，例如 get_token() ，它返回输入内容中的下一个标记，每次消费掉几个字符。
tokenize 模块对它作了进一步简化：它的基础 API 是一个生成器，每次生成（yield）一个标记。
每个标记都是一个 TypeInfo 对象，它有几个字段，其中最重要之一表示的是标记的类型（例如 NAME 、NUMBER 、STRING），还有一个很重要的是字符串值，表示该标记所包含的字符（例如 abc 、42 或者 "hello world"）。还有的字段会指明每个标记出现在输入文件中的坐标，这对于报告错误很有用。
有一个特殊的标记类型是 ENDMARKER ，它表示的是抵达了输入文件的末尾。如果你忽略它，并尝试获取下一个标记，则生成器会终结。
离题了，回归正题。我们如何实现无限回溯呢？
回溯要求你能记住源码中的位置，并且能够从该处重新解析。标记器的 API 不允许我们重置它的输入指针，但相对容易的是，将标记流装入一个数组中，并在那里做指针重置，所以我们就这样做。（你同样可以使用 itertools.tee() 来做，但是根据文档中的警告，在我们这种情况下，效率可能较低。）
我猜你可能会先将整个输入内容标记到一个 Python 列表里，将其作为解析器的输入，但这意味着如果在文件末尾处存在着无效的标记（例如一个字符串缺少结束的引号），而在文件前面还有语法错误，那你首先会收到的是关于标记错误的信息。
我觉得这是种糟糕的用户体验，因为这个语法错误有可能是导致字符串残缺的根本原因。
所以我的设计是按需标记，所用的列表是惰性列表。
基础 API 非常简单。Tokenizer 对象封装了一个数组，存放标记及其位置信息。
它有三个基本方法：
get_token()返回下一个标记，并推进数组的索引（如果到了数组末尾，则从源码中读取另一个标记）mark()返回数组的当前索引reset(pos)设置数组的索引（参数必须从 mark() 方法中得到）
我们再补充一个便利方法 peek_token() ，它返回下一个标记且不推进索引。
然后，这就成了 Tokenizer 类的核心代码：
class Tokenizer: def __init__(self, tokengen): """Call with tokenize.generate_tokens(...).""" self.tokengen = tokengen self.tokens = [] self.pos = 0 def mark(self): return self.pos def reset(self, pos): self.pos = pos def get_token(self): token = self.peek_token() self.pos += 1 return token def peek_token(self): if self.pos == len(self.tokens): self.tokens.append(next(self.tokengen)) return self.tokens[self.pos]
现在，仍然缺失着很多东西（而且方法和实例变量的名称应该以下划线开头），但这作为 Tokenizer API 的初稿已经够了。
解析器也需要变成一个类，以便可以拥有 statement()、expr() 和其它方法。
标记器则变成一个实例变量，不过我们不希望解析方法（parsing methods）直接调用 get_token()——相反，我们给 Parser 类一个 expect() 方法，它可以像解析类方法一样，表示执行成功或失败。
expect() 的参数是一个预期的标记——一个字符串（像“+”）或者一个标记类型（像NAME）。
讨论完了解析器的输出，我继续讲返回类型（return type）。
在我初稿的解析器中，解析函数只返回 True 或 False。那对于理论计算机科学来说是好的（解析器要解答的那类问题是“语言中的这个是否是有效的字符串？”），但是对于构建解析器却不是——相反，我们希望用解析器来创建一个 AST。
所以我们就这么办，即让每个解析方法在成功时返回 Node 对象，在失败时返回 None 。
该 Node 类可以超级简单：
class Node: def __init__(self, type, children): self.type = type self.children = children
在这里，type 表示了该 AST 节点是什么类型（例如是个“add”节点或者“if”节点），children 表示了一些节点和标记（TokenInfo 类的实例）。
尽管将来我可能会改变表示 AST 的方式，但这足以让编译器生成代码或对其作分析了，例如 linting （译注：不懂）或者是静态类型检查。
为了适应这个方案，expect() 方法在成功时会返回一个 TokenInfo 对象，在失败时返回 None。为了支持回溯，我还封装了标记器的 mark() 和 reset() 方法（不改变 API）。
这是 Parser 类的基础结构：
class Parser: def __init__(self, tokenizer): self.tokenizer = tokenizer def mark(self): return self.tokenizer.mark() def reset(self, pos): self.tokenizer.reset(pos) def expect(self, arg): token = self.tokenizer.peek_token() if token.type == arg or token.string == arg: return self.tokenizer.get_token() return None
同样地，我放弃了某些细节，但它可以工作。
在这里，我有必要介绍解析方法的一个重要的需求：一个解析方法要么返回一个 Node，并将标记器定位到它能识别的语法规则的最后一个标记之后；要么返回 None，然后保持标记器的位置不变。
如果解析方法在读取了多个标记之后失败了，则它必须重置标记器的位置。这就是 mark() 与 reset() 的用途。请注意，expect() 也遵循此规则。
所以解析器的实际草稿如下。请注意，我使用了 Python 3.8 的海象运算符（:=）：
class ToyParser(Parser): def statement(self): if a := self.assignment(): return a if e := self.expr(): return e if i := self.if_statement(): return i return None def expr(self): if t := self.term(): pos = self.mark() if op := self.expect("+"): if e := self.expr(): return Node("add", [t, e]) self.reset(pos) if op := self.expect("-"): if e := self.expr(): return Node("sub", [t, e]) self.reset(pos) return t return None def term(self): # Very similar... def atom(self): if token := self.expect(NAME): return token if token := self.expect(NUMBER): return token pos = self.mark() if self.expect("("): if e := self.expr(): if self.expect(")"): return e self.reset(pos) return None
我给读者们留了一些解析方法作为练习（这实际上不仅仅是为了介绍解析器长什么样子），最终我们将像这样从语法中自动地生成代码。
NAME 和 NUMBER 等常量可从标准库的 token 库中导入。（这能令我们快速地进入 Python 的标记过程；但如果想要构建一个更加通用的 PEG 解析器，则应该探索一些其它方法。）
我还作了个小弊：expr 是左递归的，但我的解析器用了右递归，因为递归下降解析器不适用于左递归的语法规则。
有一个解决方案，但它还只是一些学术研究上的课题，我想以后单独介绍它。你们只需知道，修复的版本与这个玩具语法并非 100% 相符。
**我希望你们得到的关键信息是： **
- 语法规则相当于解析器方法，当一条语法规则引用另一条语法规则时，它的解析方法会调用另一条规则的解析方法
- 当多个条目构成备选项时，解析方法会一个接一个地调用相应的方法
- 当一条语法规则引用一个标记时，其解析方法会调用 expect()
- 当一个解析方法在给定的输入位置成功地识别了它的语法规则时，它返回相应的 AST 节点；当识别失败时，它返回 None
- 一个解析方法在消费（consum）一个或多个标记（直接或间接地，通过调用另一个成功的解析方法）后放弃解析时，必须显式地重置标记器的位置。这适用于放弃一个备选项而尝试下一个，也适用于完全地放弃解析
如果所有的解析方法都遵守这些规则，则不必在单个解析方法中使用 mark() 和 reset()。你可以用归纳法证明这一点。
顺便提醒，虽然使用上下文管理器和 with 语句来替代显式地调用 mark() 与 reset() 很有诱惑力，但这不管用：在成功时不应调用 reset()！
为了修复它，你可以在控制流中使用异常，这样上下文管理器就知道是否该重置标记器（我认为 TatSu 做了类似的东西）。
举例，你可以这样做：
def statement(self): with self.alt(): return self.assignment() with self.alt(): return self.expr() with self.alt(): return self.if_statement() raise ParsingFailure
特别地，atom() 中用来识别带括号的表达式的 if-语句，可以变成：
with self.alt(): self.expect("(") e = self.expr() self.expect(")") return e
但我发现这太“神奇”了——在阅读这些代码时，你必须清醒地意识到每个解析方法（以及 expect()）都可能会引发异常，而这个异常会被 with 语句的上下文管理器捕获并忽略掉。
这相当不寻常，尽管肯定会支持（通过从 __exit__ 返回 true）。
还有，我的最终目标是生成 C，不是 Python，而在 C 里，没有 with 语句来改变控制流。
不管怎样，下面是未来的一些主题：
- 根据语法生成解析代码
- packrat 解析（记忆法）
- EBNF 的特性，如(x | y)、[x y ...]、x* 、x+
- tracing （用于调试解析器或语法）
- PEG 特性，如前瞻和“切割”
- 如何处理左递归规则
- 生成 C 代码
