为什么要学编译器或者解释器

本身编译器就是一种非常复杂的软件，学习编译器工作的原理可以帮助你掌握很多特殊的技能。
当你了解编译原理之后，你就能非常容易的学习一门新的语言。

解释器和编译器的区别

编译器是将源码翻译成机器语言，之后再让机器运行。而解释器是将源码直接丢给解释器去解释执行。

我们目前只讨论interpreter，并且会探讨如何将一个pascal的源文件通过c/c++代码解释执行

考虑下面这个例子

3+5

当你输入 3+5的时候，解释器第一步会将你的输入变成一组它能够理解的单词（token），一个单词指的是包含类型和值信息的对象，比如在这里，'3' 是一个单词，他的类型是'INTEGER'，值是'3'， '+' 是一个单词，他的类型是'PLUS'，值是'+'。

当字符流变为单词的过程，我们叫做词法分析（lexical analysis）。所以，我们解释器需要做的第一步就是词法分析。我们可以构建一个类叫做lexical analyzer来做这件事。为了简便也可以叫做lexer。不同的地方可能有不同的术语，比如scanner 或者 tokenizer。总之他们要表达的都是一个意思，就是要将字符流变成单词流。

经过了单词化，之后就是解释执行（我们先尽可能的把例子举的足够简单）。

解释执行需要依赖特定的语法，因此我们需要对语法进行精确的标记。业内用的最广泛的标记语法的方式叫做BNF或者叫做上下文无关文法（context-free grammars)。熟悉Unix系统的人肯定都已经用过，但是我们这里使用的可能更接近EBNF notation。

考虑四则运算表达式，我们可以用EBNF描述出如下的文法：

exp: term((PLUS|MINUS)term)*

term: factor((MUL|DIV)factor)*

factor: INTEGER

一个四则运算表达式是一个exp, exp由一个term或者一个term通过'+'或者'-'连接多个term而成，而一个term由一个factor通过'*'或者'/'连接多个factor而成，一个factor是最基础的操作数（运算子)，它是一个整数。

所以 7+5*2可以被表示为

# Token types
#
# EOF (end-of-file) token is used to indicate that
# there is no more input left for lexical analysis
INTEGER, PLUS, MINUS, MUL, DIV, EOF = (
    'INTEGER', 'PLUS', 'MINUS', 'MUL', 'DIV', 'EOF'
)

class Token(object):
    def __init__(self, type, value):
        # token type: INTEGER, PLUS, MINUS, MUL, DIV, or EOF
        self.type = type
        # token value: non-negative integer value, '+', '-', '*', '/', or None
        self.value = value

class Lexer(object):
    def __init__(self, text):
        # client string input, e.g. "3 * 5", "12 / 3 * 4", etc
        self.text = text
        # self.pos is an index into self.text
        self.pos = 0
        self.current_char = self.text[self.pos]

    def error(self):
        raise Exception('Invalid character')

    def advance(self):
        """Advance the `pos` pointer and set the `current_char` variable."""
        self.pos += 1
        if self.pos > len(self.text) - 1:
            self.current_char = None  # Indicates end of input
        else:
            self.current_char = self.text[self.pos]

    def skip_whitespace(self):
        while self.current_char is not None and self.current_char.isspace():
            self.advance()

    def integer(self):
        """Return a (multidigit) integer consumed from the input."""
        result = ''
        while self.current_char is not None and self.current_char.isdigit():
            result += self.current_char
            self.advance()
        return int(result)

    def get_next_token(self):
        """Lexical analyzer (also known as scanner or tokenizer)

        This method is responsible for breaking a sentence
        apart into tokens. One token at a time.
        """
        while self.current_char is not None:

            if self.current_char.isspace():
                self.skip_whitespace()
                continue

            if self.current_char.isdigit():
                return Token(INTEGER, self.integer())

            if self.current_char == '+':
                self.advance()
                return Token(PLUS, '+')

            if self.current_char == '-':
                self.advance()
                return Token(MINUS, '-')

            if self.current_char == '*':
                self.advance()
                return Token(MUL, '*')

            if self.current_char == '/':
                self.advance()
                return Token(DIV, '/')

            self.error()

        return Token(EOF, None)


class Interpreter(object):
    def __init__(self, lexer):
        self.lexer = lexer
        # set current token to the first token taken from the input
        self.current_token = self.lexer.get_next_token()

    def error(self):
        raise Exception('Invalid syntax')

    def eat(self, token_type):
        # compare the current token type with the passed token
        # type and if they match then "eat" the current token
        # and assign the next token to the self.current_token,
        # otherwise raise an exception.
        if self.current_token.type == token_type:
            self.current_token = self.lexer.get_next_token()
        else:
            self.error()

    def factor(self):
        """factor : INTEGER"""
        token = self.current_token
        self.eat(INTEGER)
        return token.value

    def term(self):
        """term : factor ((MUL | DIV) factor)*"""
        result = self.factor()

        while self.current_token.type in (MUL, DIV):
            token = self.current_token
            if token.type == MUL:
                self.eat(MUL)
                result = result * self.factor()
            elif token.type == DIV:
                self.eat(DIV)
                result = result / self.factor()

        return result

    def expr(self):
        """Arithmetic expression parser / interpreter.

        calc>  14 + 2 * 3 - 6 / 2
        17

        expr   : term ((PLUS | MINUS) term)*
        term   : factor ((MUL | DIV) factor)*
        factor : INTEGER
        """
        result = self.term()

        while self.current_token.type in (PLUS, MINUS):
            token = self.current_token
            if token.type == PLUS:
                self.eat(PLUS)
                result = result + self.term()
            elif token.type == MINUS:
                self.eat(MINUS)
                result = result - self.term()

        return result


def main():
    while True:
        try:
            # To run under Python3 replace 'raw_input' call
            # with 'input'
            text = raw_input('calc> ')
        except EOFError:
            break
        if not text:
            continue
        lexer = Lexer(text)
        interpreter = Interpreter(lexer)
        result = interpreter.expr()
        print(result)


if __name__ == '__main__':
    main()

思考

如何支持一元运算符 (比如, 1 + -4)
如何支持 '('，'）'的优先级运算 (比如 2 * (3 + 2))

新的文法

exp: term((PLUS|MINUS)term)*

term: factor((MUL|DIV)factor)*

factor: INTEGER
      | +factor
      | -factor
      | (exp)

如果想更模块化一点呢

上面的例子我们可以看到，目前我们的代码将解析和执行都是放在一起。这种模式叫做直接语法解释器(semantic-directed interpreter)。他们适合去解释一些简单的应用。但是如果我们想要去实现更复杂的功能，我们需要构建一个中间表示(intermediate representation)，我们简称IR。parser负责构建IR，interpreter负责执行IR。

对于IR，我们通常都是使用tree去描述它。我们考虑下面这个例子

Abstract-syntax tree (AST)

AST是比较常见的IR。但是我们先不讨论AST，我们可以看看解析树(parse-tree)。可能有些地方叫做直接语法树（concrete semantic tree）

这一个直接语法树，我们可以得出以下几个结论：

一个语法树记录了所有parser识别出来的记录
树的根节点总是语法的开始符
每个内部节点都是一个非终结符，在我们的例子里是expr, term, 或者factor
每个叶子节点表示一个token

现在我们看看AST

我们可以得出如下几个结论

AST 直接使用操作符来作为内部以及根节点。这些操作符将配合它的子节点做运算
AST 不使用内部结点来表示语法规则。
AST 不表示语法规则的每个细节（因为这个它才被称作是抽象的）。它没有规则节点，没有父子关系。
相对于直接语法树，抽象语法树用更少的节点以及层级结构去描述同一个语法结构。

所以到此我们可以总结一下，什么是抽象语法树。抽象语法树就是：使用内部节点以及根节点做操作符，子节点表示操作数的一种抽象与法数据结构。

我们可以看下具体的例子

class AST(object):
    pass


class BinOp(AST):
    def __init__(self, left, op, right):
        self.left = left
        self.token = self.op = op
        self.right = right


class Num(AST):
    def __init__(self, token):
        self.token = token
        self.value = token.value


class Parser(object):
    def __init__(self, lexer):
        self.lexer = lexer
        # set current token to the first token taken from the input
        self.current_token = self.lexer.get_next_token()

    def error(self):
        raise Exception('Invalid syntax')

    def eat(self, token_type):
        # compare the current token type with the passed token
        # type and if they match then "eat" the current token
        # and assign the next token to the self.current_token,
        # otherwise raise an exception.
        if self.current_token.type == token_type:
            self.current_token = self.lexer.get_next_token()
        else:
            self.error()

    def factor(self):
        """factor : INTEGER | LPAREN expr RPAREN"""
        token = self.current_token
        if token.type == INTEGER:
            self.eat(INTEGER)
            return Num(token)
        elif token.type == LPAREN:
            self.eat(LPAREN)
            node = self.expr()
            self.eat(RPAREN)
            return node

    def term(self):
        """term : factor ((MUL | DIV) factor)*"""
        node = self.factor()

        while self.current_token.type in (MUL, DIV):
            token = self.current_token
            if token.type == MUL:
                self.eat(MUL)
            elif token.type == DIV:
                self.eat(DIV)

            node = BinOp(left=node, op=token, right=self.factor())

        return node

    def expr(self):
        """
        expr   : term ((PLUS | MINUS) term)*
        term   : factor ((MUL | DIV) factor)*
        factor : INTEGER | LPAREN expr RPAREN
        """
        node = self.term()

        while self.current_token.type in (PLUS, MINUS):
            token = self.current_token
            if token.type == PLUS:
                self.eat(PLUS)
            elif token.type == MINUS:
                self.eat(MINUS)

            node = BinOp(left=node, op=token, right=self.term())

        return node

    def parse(self):
        return self.expr()

剩下的问题就只剩下解析树了。我们采用后续遍历的方式去解析，也就是说先遍历子节点，最后才是根节点。

class NodeVisitor(object):
    def visit(self, node):
        method_name = 'visit_' + type(node).__name__
        visitor = getattr(self, method_name, self.generic_visit)
        return visitor(node)

    def generic_visit(self, node):
        raise Exception('No visit_{} method'.format(type(node).__name__))

class Interpreter(NodeVisitor):
    def __init__(self, parser):
        self.parser = parser

    def visit_BinOp(self, node):
        if node.op.type == PLUS:
            return self.visit(node.left) + self.visit(node.right)
        elif node.op.type == MINUS:
            return self.visit(node.left) - self.visit(node.right)
        elif node.op.type == MUL:
            return self.visit(node.left) * self.visit(node.right)
        elif node.op.type == DIV:
            return self.visit(node.left) / self.visit(node.right)

    def visit_Num(self, node):
        return node.value

所以我们可以看到目前一个程序被执行大概经历下面几个步骤

解析pascal语法子集

考虑下面这个pascal文件

BEGIN
    BEGIN
        number := 2;
        a := number;
        b := 10 * a + 10 * number / 4;
        c := a - - b
    END;
    x := 11;
END.

新的文法

program : compound_statement DOT

compound_statement : BEGIN statement_list END

statement_list : statement
               | statement SEMI statement_list

statement : compound_statement
          | assignment_statement
          | empty

assignment_statement : variable ASSIGN expr

empty :

expr: term ((PLUS | MINUS) term)*

term: factor ((MUL | DIV) factor)*

factor : PLUS factor
       | MINUS factor
       | INTEGER
       | LPAREN expr RPAREN
       | variable

variable: ID

注意，在statement_list里我们并没有用'*'来表示0或多个。这其实是另外一种表示0或多个的方式。这种方式通常在一些开源项目比如PLY里面被广泛的用到。我这么写的话可以帮助大家去理解PLY里面的文法。

同时修改lexer

目前我们使用的解析方式都是递归下降（recursive descent）的方式，因此不可避免的要进行回溯。考虑到赋值符号':='由两个符号表示，而 ':'还可以用于类型声明，所以当我们检测到':'符号的时候，需要peek下一个符号是否为'='来产生正确的单词。

def peek(self):
    peek_pos = self.pos + 1
    if peek_pos > len(self.text) - 1:
        return None
    else:
        return self.text[peek_pos]

RESERVED_KEYWORDS = {
    'BEGIN': Token('BEGIN', 'BEGIN'),
    'END': Token('END', 'END'),
}

def _id(self):
    """Handle identifiers and reserved keywords"""
    result = ''
    while self.current_char is not None and self.current_char.isalnum():
        result += self.current_char
        self.advance()

    token = RESERVED_KEYWORDS.get(result, Token(ID, result))
    return token

def get_next_token(self):
    while self.current_char is not None:
        ...
        if self.current_char.isalpha():
            return self._id()

        if self.current_char == ':' and self.peek() == '=':
            self.advance()
            self.advance()
            return Token(ASSIGN, ':=')

        if self.current_char == ';':
            self.advance()
            return Token(SEMI, ';')

        if self.current_char == '.':
            self.advance()
            return Token(DOT, '.')
        # ...

我们看看如何修改Parser

def program(self):
    """program : compound_statement DOT"""
    node = self.compound_statement()
    self.eat(DOT)
    return node

def compound_statement(self):
    """
    compound_statement: BEGIN statement_list END
    """
    self.eat(BEGIN)
    nodes = self.statement_list()
    self.eat(END)

    root = Compound()
    for node in nodes:
        root.children.append(node)

    return root

def statement_list(self):
    """
    statement_list : statement
                   | statement SEMI statement_list
    """
    node = self.statement()

    results = [node]

    while self.current_token.type == SEMI:
        self.eat(SEMI)
        results.append(self.statement())

    if self.current_token.type == ID:
        self.error()

    return results

def statement(self):
    """
    statement : compound_statement
              | assignment_statement
              | empty
    """
    if self.current_token.type == BEGIN:
        node = self.compound_statement()
    elif self.current_token.type == ID:
        node = self.assignment_statement()
    else:
        node = self.empty()
    return node

def assignment_statement(self):
    """
    assignment_statement : variable ASSIGN expr
    """
    left = self.variable()
    token = self.current_token
    self.eat(ASSIGN)
    right = self.expr()
    node = Assign(left, token, right)
    return node

def variable(self):
    """
    variable : ID
    """
    node = Var(self.current_token)
    self.eat(ID)
    return node

def empty(self):
    """An empty production"""
    return NoOp()


# ...
def factor(self):
    """factor : PLUS  factor
              | MINUS factor
              | INTEGER
              | LPAREN expr RPAREN
              | variable
    """
    token = self.current_token
    if token.type == PLUS:
        self.eat(PLUS)
        node = UnaryOp(token, self.factor())
        return node
    ...
    else:
        node = self.variable()
        return node


# ...
def parse(self):
    node = self.program()
    if self.current_token.type != EOF:
        self.error()

    return node

执行后AST大概是这个样子

移动到Interpreter

def visit_Compound(self, node):
    for child in node.children:
        self.visit(child)

def visit_NoOp(self, node):
    pass

def visit_Assign(self, node):
    var_name = node.left.value
    self.GLOBAL_SCOPE[var_name] = self.visit(node.right)

这里可以看到我们引入了一个新的概念。symbol table

(符号表) symbol table 是一个ADT(abstract data type)，它被用来追踪变量的符号(various symbols)。目前为了简单，我们就用python里的字典去描述这个数据结构。其实现实中的符号表远比目前这个要复杂，要做一个满足我们需求的符号表还需要支持能存储类型信息，以及作用域信息。

我们通过赋值添加新的符号表项或者修改符号表项

回顾

目前我们存在的问题

目前还缺少很多pascal的关键字，比如PROGRAM
目前还没有变量声明
目前还没有语义检查
符号表现在还是全局的，我们需要定义有作用域的符号表

符号表

pascal同样有自己的作用域，当前作用域能够访问到外部作用域的符号，通常都是使用一个指针指向外部符号表，这样当当前符号表查找不到符号的时候就会委托给外部去查找。如果没有一个符号表有需要查找符号的记录，那么可以断定这个符号是为定义的。

def visit_ProcedureDecl(self, node):
    proc_name = node.proc_name
    proc_symbol = ProcedureSymbol(proc_name)
    self.current_scope.insert(proc_symbol)

    print('ENTER scope: %s' %  proc_name)
    # Scope for parameters and local variables
    procedure_scope = ScopedSymbolTable(
        scope_name=proc_name,
        scope_level=2,
    )
    self.current_scope = procedure_scope

    # Insert parameters into the procedure scope
    for param in node.params:
        param_type = self.current_scope.lookup(param.type_node.value)
        param_name = param.var_node.value
        var_symbol = VarSymbol(param_name, param_type)
        self.current_scope.insert(var_symbol)
        proc_symbol.params.append(var_symbol)

    self.visit(node.block_node)

    print(procedure_scope)
    print('LEAVE scope: %s' %  proc_name)

语义分析

通常一段pascal代码的执行要经历以下几个阶段

语义分析是编译过程的一个逻辑阶段. 语义分析的任务是对结构上正确的源程序进行上下文有关性质的审查, 进行类型审查。

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为什么要学编译器或者解释器

解释器和编译器的区别

考虑下面这个例子

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