练习 33：解析器
译者：飞龙
自豪地采用谷歌翻译
想象一下，你将获得一个巨大的数字列表，你必须将其输入到电子表格中。一开始，这个巨大的列表只是一个空格分隔的原始数据流。你的大脑会自动在空格处拆分数字流并创建数字。你的大脑像扫描器一样。然后，你将获取每个数字，并将其输入到具有含义的行和列中。你的大脑像一个解析器，通过获取扁平的数字（记号），并将它们变成一个更有意义的行和列的二维网格。你遵循的规则，什么数字进入什么行什么列，是你的“语法”，解析器的工作就是像你对于电子表格那样使用语法。
我们再来看一下练习 32 中的微型 Python 代码，再从三个不同的角度讨论解析器：
def hello(x, y):
print(x + y)
hello(10, 20)当你查看这个代码时，你看到什么？我看到一棵树，类似于我们之前创建的BSTree或TSTree。你看到树了吗？我们从这个文件的最上方开始，学习如何将字符转换为树。
首先，当我们加载一个.py文件时，它只是一个“字符”流 - 实际上是字节，但 Python 使用Unicode，所以必须处理字符。这些字符在一行中，毫无结构，扫描器的任务是增加第一层次的意义。扫描器通过使用正则表达式，从字符串流中提取意义，创建记号列表。我们已经将一个字符列表转换为一个记号列表，但看看def hello(x,y):函数。这是一个函数，里面有代码块。这意味着某种形式的“包含”或“东西里面的东西”的结构。
一个很容易表示包含的方式是用一棵树。我们可以使用表格，像你的电子表格一样，但它并不像树那么容易。接下来看看hello(x, y)部分。我们有一个NAME(hello)记号，但是我们要抓取(...)部分的内容，并且知道它在括号内。再次，我们可以使用一个树，我们将(...)部分中的x, y部分“嵌套” 为树的子节点或分支。最终，我们就拥有了一棵树，从这个 Python 代码的根开始，并且每个代码块，print，函数定义和函数调用都是根的分支，它们也有子分支，以此类推。
为什么我们这样做？我们需要基于其语法，知道 Python 代码的结构，以便我们稍后分析。如果我们不将记号的线性列表转换成树结构，那么我们不知道函数，代码块，分支或表达式的边界在哪里。我们必须以“直线”方式在飞行中确定边界，这不容易使其可靠。很多早期的糟糕语言是直线语言，我们现在知道了他们不必须是这样。我们可以使用解析器构建树结构。
解析器的任务是从扫描器中获取记号列表，并将其翻译成更有意义的语法树。你可以认为解析器是，对记号流应用另一个正则表达式。扫描器的正则表达式将大量字符放入记号中。解析器的“正则表达式”将这些记号放在盒子里面，它里面有盒子，以此类推，直到记号不再是线性的。
解析器也为这些盒子添加了含义。解析器将简单地删除()括号记号，并为可能的Function类创建一个特殊的parameters列表。它会删除冒号，无用的空格，逗号，任何没有真正意义的记号，并将其转换为更易于处理的嵌套结构。最后的结果可能看起来像，上面的示例代码的伪造树：
* root
* Function
- name = hello
- parameters = x, y
- code:
* Call
- name = print
- parameters =
* Expression
- Add
- a = x
- b = y
* Call
- name = hello
- parameters = 10, 20递归下降解析
有几种已建立的方法，可以为这种语法创建解析器，但最简单的方法称为递归下降解析器（RDP）。我实际上在我《笨办法学 Python》练习 49 中讲解了这个话题。你创建了一个简单的 RDP 解析器来处理你的小游戏语言，你甚至不了解它。在本练习中，我将对如何编写 RDP 解析器进行更正式的描述，然后让你使用我们上面的 Python 小代码片段来尝试它。
RDP 使用多个相互递归的函数调用，它实现了给定语法的树形结构。RDP 解析器的代码看起来像你正在处理的实际语法，只要遵循一些规则，它们就很容易编写。RDP 解析器的两个缺点是：它们可能不是非常有效，并且通常需要手动编写它们，因此它们的错误比生成的解析器更多。对于 RDP 解析器可以解析的东西，还有一些理论上的限制，但是由于你手动编写它们，你通常可以解决很多限制。
为了编写一个 RDP 解析器，你需要使用三个主要操作，来处理扫描器的记号：
peek如果下一个记号能够匹配，返回它，但是不从流中移除。
match匹配下一个记号，并且从流中移除。
skip由于不需要下个记号，跳过它，将其从流中移除。
你会注意到，这些是我在练习 33 中让你为扫描器创建的三个操作，这就是为什么。你需要他们来实现一个 RDP 解析器。
你可以使用这三个函数来编写语法解析函数，从扫描器中获取记号。这个练习的一个简短的例子是，解析这个简单的函数：
def function_definition(tokens):
skip(tokens) # discard def
name = match(tokens, 'NAME')
match(tokens, 'LPAREN')
params = parameters(tokens)
match(tokens, 'RPAREN')
match(tokens, 'COLON')
return {'type': 'FUNCDEF', 'name': name, 'params': params}你可以看到我只是接受记号并使用match和skip处理它们。你还会注意到我有一个parameters函数，它是“递归下降解析器”的“递归”部分。当它需要为函数解析参数时，function_definition会调用parameters。
BNF 语法
尝试从头开始编写一个 RDP 解析器是没有某种形式的语法规范的，有点棘手。你还记得当我要求你将单个正则表达式转换成 FSM 吗？这很难吗？它需要更多的代码，不只是正则表达式中的几个字符。当你为这个练习编写 RDP 解析器时，你将会做类似的事情，因此它有助于使用一种语言，它是“语法的正则表达式”。
最常见的“语法的正则表达式”被称为 Backus–Naur Form（BNF），以创作者 John Backus 和 Peter Naur 命名。BNF 描述了所需的记号，以及这些记号如何重复来形成语言的语法。BNF 还使用与正则表达式相同的符号，所以*，+和?有相似的含义。
对于这个练习，我将使用 https://tools.ietf.org/html/rfc5234 上面的 IETF 增强 BNF 语法，来规定上面的微型 Python 代码段的语法。ABNF 运算符大部分与正则表达式相同，只是由于某种奇怪的原因，它们在要重复的东西之前放置重复符号。除此之外，请阅读规范，并尝试弄清楚下面的意思：
root = *(funccal / funcdef)
funcdef = DEF name LPAREN params RPAREN COLON body
funccall = name LPAREN params RPAREN
params = expression *(COMMA expression)
expression = name / plus / integer
plus = expression PLUS expression
PLUS = "+"
LPAREN = "("
RPAREN = ")"
COLON = ":"
COMMA = ","
DEF = "def"让我们仅仅查看funcdef那一行，并将其与function_definition Python 代码比较，匹配每一个部分：
funcdef =
我们使用def function_definition(tokens)来复制，并且它是我们的语法的这个部分的开始。
DEF
它在语法中规定了DEF = "def"，并且在 Python 代码中，我们使用skip(tokens)跳过了它。
name
我需要它，所以我使用name = match(tokens, 'NAME')匹配它。我使用 CAPITALS 的约定，在 BNF 中表示我会跳过的东西。
LPAREN
我假设我收到了一个def，但是现在我打算确保有一个(，所以我要匹配它。但是我使用match(tokens, 'LPAREN')来忽略结果。它就像“需要但是忽略”。
params
在 BNF 中我将params定义为了新的“语法产生式”，或者“语法规则”。意思是在我的 Python 代码中，我需要一个新的函数。这个函数中，我可以使用params = parameters(tokens)来调用那个函数。之后我定义了parameters函数来为函数处理逗号分隔的参数。
RPAREN
同样我需要但是去掉了它，使用match(tokens, 'RPAREN')。
COLON
同样，我去掉了匹配match(tokens, 'COLON')。
body
我这里实际上跳过了函数体，因为 Python 的缩进语法对于这个例子太难了。你不需要在练习中处理这个例子，除非你喜欢它。
这基本上是，你如何读取 ABNF 规范，并将其系统地转换为代码。你从根开始，将每个语法产生式实现为一个函数，并让扫描器处理简单的记号（我用CAPITAL（大写）字母表示）。
简单的示例黑魔法解析器
这是我快速 Hack 出来的 RDP 解析器，你可以使用它，作为你的更正式和简洁的解析器的基础。
from scanner import *
from pprint import pprint
def root(tokens):
"""root = *(funccal / funcdef)"""
first = peek(tokens)
if first == 'DEF':
return function_definition(tokens)
elif first == 'NAME':
name = match(tokens, 'NAME')
second = peek(tokens)
if second == 'LPAREN':
return function_call(tokens, name)
else:
assert False, "Not a FUNCDEF or FUNCCALL"
def function_definition(tokens):
"""
funcdef = DEF name LPAREN params RPAREN COLON body
I ignore body for this example 'cause that's hard.
I mean, so you can learn how to do it.
"""
skip(tokens) # discard def
name = match(tokens, 'NAME')
match(tokens, 'LPAREN')
params = parameters(tokens)
match(tokens, 'RPAREN')
match(tokens, 'COLON')
return {'type': 'FUNCDEF', 'name': name, 'params': params}
def parameters(tokens):
"""params = expression *(COMMA expression)"""
params = []
start = peek(tokens)
while start != 'RPAREN':
params.append(expression(tokens))
start = peek(tokens)
if start != 'RPAREN':
assert match(tokens, 'COMMA')
return params
def function_call(tokens, name):
"""funccall = name LPAREN params RPAREN"""
match(tokens, 'LPAREN')
params = parameters(tokens)
match(tokens, 'RPAREN')
return {'type': 'FUNCCALL', 'name': name, 'params': params}
def expression(tokens):
"""expression = name / plus / integer"""
start = peek(tokens)
if start == 'NAME':
name = match(tokens, 'NAME')
if peek(tokens) == 'PLUS':
return plus(tokens, name)
else:
return name
elif start == 'INTEGER':
number = match(tokens, 'INTEGER')
if peek(tokens) == 'PLUS':
return plus(tokens, number)
else:
return number
else:
assert False, "Syntax error %r" % start
def plus(tokens, left):
"""plus = expression PLUS expression"""
match(tokens, 'PLUS')
right = expression(tokens)
return {'type': 'PLUS', 'left': left, 'right': right}
def main(tokens):
results = []
while tokens:
results.append(root(tokens))
return results
parsed = main(scan(code))
pprint(parsed)你会注意到，我正在使用我写的scanner模块，拥有我的match，peek，skip和scan函数。我使用from scanner import *，仅使这个例子更容易理解。你应该使用你的Scanner类。
你会注意到，我把这个小解析器的 ABNF 放在每个函数的文档注释中。这有助于我编写每个解析器代码，稍后可以用于错误报告。在尝试挑战练习之前，你应该研究此解析器，甚至可能作为“代码大师副本”。
挑战练习
你的下一个挑战是，将你的 Scanner类与新编写的Parser类组合在一起，你可以派生并重新实现使我这里的简单的解析器。你的基础Parser类应该能够：
- 接受一个
Scanner对象并执行自身。你可以假设任何默认函数是语法的起始。 - 拥有错误处理代码，比我简单的
assert用法更好。
你应该实现PunyPythonPython，它可以解析这个微小的 Python 语言，并执行以下操作：
- 不是仅仅产生
dicts的列表，你应该为每个语法生产式的结果创建类。这些类之后成为列表中的对象。 - 这些类只需要存储被解析的记号，但是要准备做更多事情。
- 你只需要解析这个微小的语言，但你应该尝试解决“Python 缩进”问题。你可能需要秀阿贵扫描器，使其更智能，才能在行的开头匹配
INDENT空白字符，并在其他位置忽略它。你还需要跟踪如何多少缩进了多少，同时也记录零缩进，所以你可以“压缩”代码块。
一个泛用的测试套件涉及到，将这个微小的 python 的更多样本交给解析器，但现在只需要得到一个小文件来解析。尝试在测试中获得良好的覆盖率，并尽可能多地发现错误。
研究性学习
这个练习相当庞大，所以只需要完成。花点时间，一次做一点点。我强烈建议学习我这里的小型样本，直到你完全弄清楚，并打印正在处理的关键位置的记号。
深入学习
查看 David Beazley 的 SLY 解析器生成器，以便让你的计算机为你生成你的解析器和扫描器（也称为分词器）。随意尝试用 SLY 重复此练习来进行比较。
