使用70行Python代码实现一个递归下降解析器的教程

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niminba   2021-5-23 05:09   1139   0

 第一步:标记化

处理表达式的第一步就是将其转化为包含一个个独立符号的列表。这一步很简单,且不是本文的重点,因此在此处我省略了很多。
首先,我定义了一些标记(数字不在此中,它们是默认的标记)和一个标记类型:
 

token_map = {'+':'ADD', '-':'ADD',
       '*':'MUL', '/':'MUL',
       '(':'LPAR', ')':'RPAR'}
 
Token = namedtuple('Token', ['name', 'value'])

下面就是我用来标记 `expr` 表达式的代码:
 

split_expr = re.findall('[\d.]+|[%s]' % ''.join(token_map), expr)
tokens = [Token(token_map.get(x, 'NUM'), x) for x in split_expr]

第一行是将表达式分割为基本标记的技巧,因此
 

'1.2 / ( 11+3)' --> ['1.2', '/', '(', '11', '+', '3', ')']

下一行命名标记,这样分析器就能通过分类识别它们:
 

['1.2', '/', '(', '11', '+', '3', ')']
->
[Token(name='NUM', value='1.2'), Token(name='MUL', value='/'), Token(name='LPAR', value='('), Token(name='NUM', value='11'), Token(name='ADD', value='+'), Token(name='NUM', value='3'), Token(name='RPAR', value=')')]

任何不在 token_map 中的标记被假定为数字。我们的分词器缺少称为验证的属性,以防止非数字被接受,但幸运的是,运算器将在以后处理它。
就是这样
第二步: 语法定义

我选择的解析器实现自一个本地垂直解析器,其来源于LL解析器的一个简单版本。它是一个最简单的解析器实现,事实上,只有仅仅14行代码。它是一种自上而下的解析器,这意味着解析器从最上层规则开始解析(like:expression),然后以递归方式尝试按照其子规则方式解析,直至符合最下层的规则(like:number)。换句话解释,当自底向上解析器(LR)逐步地收缩标记,使规则被包含在其它规则中,直到最后仅剩下一个规则,而自顶向下解析器(LL)逐步展开规则并进入到少数的抽象规则,直到它能够完全匹配输入的标记。
在深入到实际的解析器实现之前,我们可对语法进行讨论。在我之前发表的文章中,我使用过LR解析器,我可以像如下方式定义计算器语法(标记使用大写字母表示):
 

add: add ADD mul | mul;
mul: mul MUL atom | atom;
atom: NUM | '(' add ')' | neg;
neg: '-' atom;


(如果您还不理解上述语法,请阅读我之前发表的文章)

现在我使用LL解析器,以如下方式定义计算器的语法:
 

rule_map = {
  'add' : ['mul ADD add', 'mul'],
  'mul' : ['atom MUL mul', 'atom'],
  'atom': ['NUM', 'LPAR add RPAR', 'neg'],
  'neg' : ['ADD atom'],
}

大家可以看到,这里有一个微妙的变化。有关"add and mul"的递归定义被反转了。这是个非常重要的细节,我会向大家详细说明这一点。

LR版本使用了左递归的模式。当LL解析器遇到递归的时候,它会尝试去匹配规则。所以,当左递归发生是,解析器会进入无穷递归。甚至连聪明的LL解析器例如ANTLR也逃避不了这个问题,它会以友好的错误提示代替无穷的递归,而不像我们这个玩具解析器那样。

左递归可以很容易的转变为右递归,我就这么做的。但是解析器并不是那么简单,它又会产生另一个问题:当左递归正确的解析 3-2-1 为(3-2)-1,而右递归却错误的解析为3-(2-1)。我还没想到一个简单的解决办法,所以为了让事情简单,我决定让它继续使用错误的解析格式,并在后面处理这个问题(请看步骤4)

第三步:解析为一个AST

算法其实很简单。我们会定义一个接收两个参数的递归方法:第一个参数是我们要尝试匹配的规则名称,第二个参数是我们要保留的标识列表。我们从add(最上层规则)方法开始,其已包含完整的标识列表,递归调用已非常明确。方法将返回一个数组,其包含元素为:一个是当前匹配项,另一个是保留匹配的标识列表。我们将实现标识匹配功能,以使这段代码可用(它们都是字符串类型;一个是大写格式,另一个是小写格式)。

以下是解析器实现的代码:
 

RuleMatch = namedtuple('RuleMatch', ['name', 'matched'])
 
def match(rule_name, tokens):
  if tokens and rule_name == tokens[0].name:   # 是否匹配标识&!
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