上篇文章我们以一个手写的解析器结束。给语法加上一些限制的话，我们很容易从语法中自动生成这样的解析器。（我们稍后会解除那些限制。）
我们需要两个东西：一个东西读取语法，并构造一个表现语法规则的数据结构；还有一个东西则用该数据结构来生成解析器。我们还需要无聊的胶水，我就不提啦。
所以我们在这创造的是一个简单的编译器编译器（compiler-compiler）。我将语法符号简化了一些，仅保留规则与备选项；这其实对于我在本系列的前面所用的玩具语法来说，已经足够了。
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
使用完整的符号，我们可以为语法文件写出语法：
grammar: rule+ ENDMARKER rule: NAME ':' alternative ('|' alternative)* NEWLINE alternative: item+ item: NAME | STRING
用个花哨的叫法，这是我们的第一个元语法（语法的语法），而我们的解析器生成器将是一个元编译器（编译器是一个程序，将其它程序从一种语言转译为另一种语言；元编译器是一种编译器，其输入是一套语法，而输出是一个解析器 ）。
有个简单地表示元语法的方法，主要是使用内置的数据类型：一条规则的右侧只是由一系列的条目组成的列表，且这些条目只能是字符串。（Hack：通过检查第一个字符是否为引号，我们可以区分出NAME和STRING）
至于规则，我用了一个简单的 Rule 类，所以整个语法就是一些 Rule 对象。
这就是 Rule 类，省略了 __repr__ 与__eq__ ：
class Rule: def __init__(self, name, alts): self.name = name self.alts = alts
调用它的是这个GrammarParser类（关于基类Parser ，请参阅我之前的帖子）：
class GrammarParser(Parser): def grammar(self): pos = self.mark() if rule := self.rule(): rules = [rule] while rule := self.rule(): rules.append(rule) if self.expect(ENDMARKER): return rules # <------------- final result self.reset(pos) return None def rule(self): pos = self.mark() if name := self.expect(NAME): if self.expect(":"): if alt := self.alternative(): alts = [alt] apos = self.mark() while (self.expect("|") and (alt := self.alternative())): alts.append(alt) apos = self.mark() self.reset(apos) if self.expect(NEWLINE): return Rule(name.string, alts) self.reset(pos) return None def alternative(self): items = [] while item := self.item(): items.append(item) return items def item(self): if name := self.expect(NAME): return name.string if string := self.expect(STRING): return string.string return None
注意 ENDMARKER ，它用来确保在最后一条规则后没有遗漏任何东西（如果语法中出现拼写错误，可能会导致这种情况）。
我放了一个简单的箭头，指向了 grammar() 方法的返回值位置，返回结果是一个存储 Rule 的列表。
其余部分跟上篇文章中的 ToyParser 类很相似，所以我不作解释。
只需留意，item() 返回一个字符串，alternative() 返回一个字符串列表，而 rule() 中的 alts 变量，则是一个由字符串列表组成的列表。
然后，rule() 方法将规则名称（一个字符串）与 alts 结合，放入 Rule 对象。
如果把这份代码用到包含了我们的玩具语法的文件上，则 grammar() 方法会返回以下的由 Rule 对象组成的列表：
[ Rule('statement', [['assignment'], ['expr'], ['if_statement']]), Rule('expr', [['term', "'+'", 'expr'], ['term', "'-'", 'term'], ['term']]), Rule('term', [['atom', "'*'", 'term'], ['atom', "'/'", 'atom'], ['atom']]), Rule('atom', [['NAME'], ['NUMBER'], ["'('", 'expr', "')'"]]), Rule('assignment', [['target', "'='", 'expr']]), Rule('target', [['NAME']]), Rule('if_statement', [["'if'", 'expr', "':'", 'statement']]), ]
既然我们已经有了元编译器的解析部分，那就创建代码生成器吧。
把这些聚合起来，就形成了一个基本的元编译器：
def generate_parser_class(rules): print(f"class ToyParser(Parser):") for rule in rules: print() print(f" @memoize") print(f" def {rule.name}(self):") print(f" pos = self.mark()") for alt in rule.alts: items = [] print(f" if (True") for item in alt: if item[0] in ('"', "'"): print(f" and self.expect({item})") else: var = item.lower() if var in items: var += str(len(items)) items.append(var) if item.isupper(): print(" " + f"and ({var} := self.expect({item}))") else: print(f" " + f"and ({var} := self.{item}())") print(f" ):") print(f" " + f"return Node({rule.name!r}, [{', '.join(items)}])") print(f" self.reset(pos)") print(f" return None")
这段代码非常难看，但它管用（某种程度上），不管怎样，我打算将来重写它。
在"for alt in rule.alts"循环中，有些代码细节可能需要作出解释：对于备选项中的每个条目，我们有三种选择的可能：
- 如果该条目是字符串字面量，例如
'+'，我们生成self.expect('+') - 如果该条目全部是大写，例如
NAME，我们生成(name := self.expect(NAME)) - 其它情况，例如该条目是
expr，我们生成(expr := self.expr())
如果在单个备选项中出现多个相同名称的条目（例如term '-' term），我们会在第二个条目后附加一个数字。这里还有个小小的 bug，我会在以后的内容中修复。
这只是它的一部分输出（完整的类非常无聊）。不用担心那些零散的、冗长的 if (True and … ) 语句，我使用它们，以便每个生成的条件都能够以and 开头。Python 的字节码编译器会优化它。
class ToyParser(Parser): @memoize def statement(self): pos = self.mark() if (True and (assignment := self.assignment()) ): return Node('statement', [assignment]) self.reset(pos) if (True and (expr := self.expr()) ): return Node('statement', [expr]) self.reset(pos) if (True and (if_statement := self.if_statement()) ): return Node('statement', [if_statement]) self.reset(pos) return None ...
注意@memoize 装饰器：我“偷运”（smuggle）它进来，以便转向另一个主题：使用记忆法（memoization）来加速生成的解析器。
这是实现该装饰器的 memoize() 函数：
def memoize(func): def memoize_wrapper(self, *args): pos = self.mark() memo = self.memos.get(pos) if memo is None: memo = self.memos[pos] = {} key = (func, args) if key in memo: res, endpos = memo[key] self.reset(endpos) else: res = func(self, *args) endpos = self.mark() memo[key] = res, endpos return res return memoize_wrapper
对于典型的装饰器来说，它的嵌套函数（nested function）会替换（或包装）被装饰的函数（decorated function），例如 memoize_wrapper() 会包装 ToyParser 类的 statement() 方法。
因为被包装的函数（wrapped function）是一个方法，所以包装器实际上也是一个方法：它的第一个参数是 self ，指向 ToyParser 实例，后者会调用被装饰的函数。
包装器会缓存每次调用解析方法后的结果——这就是为什么它会被称为“口袋老鼠解析”（packrat parsing）！
这缓存是一个字典，元素是存储在 Parser 实例上的那些字典。
外部字典的 key 是输入的位置；我将 self.memos = {} 添加到 Parser.__init__() ，以初始化它。
内部字典按需添加，它们的 key 由方法及其参数组成。（在当前的设计中没有参数，但我们应该记得 expect()，它恰好有一个参数，而且给它新增通用性，几乎不需要成本。 ）
一个解析方法的结果被表示成一个元组，因为它正好有两个结果：一个显式的返回值（对于我们生成的解析器，它是一个 Node，表示所匹配的规则），以及我们从 self.mark() 中获得的一个新的输入位置。
在调用解析方法后，我们会在内部的记忆字典中同时存储它的返回值（res）以及新的输入位置（endpos）。
再次调用相同的解析方法时（在相同的位置，使用相同的参数），我们会从缓存中取出那两个结果，并用 self.reset() 来向前移动输入位置，最后返回那缓存中的返回值。
缓存负数的结果也很重要——实际上大多数对解析方法的调用都是负数的结果。在此情况下，返回值为 None，而输入位置不会变。你可以加一个assert 断言来检查它。
注意：Python 中常用的记忆法是在 memoize() 函数中将缓存定义成一个局部变量。但我们不这么做：因为我在一个最后时刻的调试会话中发现，每个 Parser 实例都必须拥有自己的缓存。然而，你可以用(pos, func, args) 作为 key，以摆脱嵌套字典的设计。
下周我将统览代码，演示在解析示例程序时，所有这些模块实际是如何配合工作的。
我仍然在抓头发中（译注：极度发愁），如何以最佳的方式将协同工作的标记生成器缓冲、解析器和记忆缓存作出可视化。或许我会设法生成动画的 ASCII 作品，而不仅仅是跟踪日志的输出。（译注：感觉他像是在开玩笑，但很难译出这句话的原味。建议阅读原文。）
本文及示例代码的授权协议： CC BY-NC-SA 4.0
