python开发编译器
引言
最近刚刚用python写完了一个解析protobuf文件的简单编译器，深感ply实现词法分析和语法分析的简洁方便。乘着余热未过，头脑清醒，记下一点总结和心得，方便各位pythoner参考使用。
ply使用
简介
如果你不是从事编译器或者解析器的开发工作，你可能从未听说过ply。ply是基于python的lex和yacc，而它的作者就是大名鼎鼎Python Cookbook, 3rd Edition的作者。可能有些朋友就纳闷了，我一个业务开发怎么需要自己写编译器呢，各位编程大牛说过，中央决定了，要多尝试新的东西。而且了解一些语法解析的姿势，以后自己解析格式复杂的日志或者数学公式，也是非常有帮助的。
针对没有编译基础的童鞋，强烈建议了解一些文法相关的基本概念。轮子哥强烈推荐的parsing techniques以及编译龙虎鲸书，个人感觉都不适合入门学习，在此推荐胡伦俊的编译原理（电子工业出版社），针对概念的例子讲解很多，很适合入门学习。当然也不需要特别深入研究，知道词法分析和语法分析的相关概念和方法就可以愉快的使用ply了。文档链接： http://www.pchou.info/open-source/2014/01/18/52da47204d4cb.html
为了方便大家上手，以求解多元一次方程组为例，讲解一下ply的使用。
例子说明
输入是多个格式为x + 4y - 3.2z = 7的一次方程，为了让例子尽可能简单，做如下限制：
- 每个方程含有变量的部分在等号左边，常数在等号右边
- 每个方程不限制变量的个数以及变量的顺序，但每个方程每个变量只允许出现一次
- 变量的命令规则为小写字母串（x y xx yy abc 均为合法变量名）
- 变量的系数限制为整数和浮点数，浮点数不允许
1.4e8的格式，系数和变量紧邻，且系数不能为0 - 方程组和方程组之间用
, ;隔开
学过线性代数的童鞋肯定知道，只需要将方程组抽象为矩阵，按照线性代数的方法就可以解决。因此只需要将输入方程组解析成右边的矩阵和变量列表即可，剩下的求解过程就可以交给线性代数相关的工具解决。
词法解析
ply中的lex来做词法解析，词法解析的理论有一大堆，但是lex用起来却非常直观，就是用正则表达式的方式将文本字符串解析为一个一个的token，下面的代码就是用lex实现词法解析。
<code><br/>
from ply import lex
# 空格 制表符 回车这些不可见符号都忽略<br/>
t_ignore = ' \t\r'
# 解析错误的时候直接抛出异常<br/>
def t_error(t):<br/>
raise Exception('error {} at line {}'.format(t.value[0], t.lineno))
# 记录行号，方便出错定位<br/>
def t_newline(t):<br/>
r'\n+'<br/>
t.lexer.lineno += len(t.value)
# 支持c++风格的\\注释<br/>
def t_ignore_COMMENT(t):<br/>
r'\/\/[^\n]*'
# 变量的命令规则<br/>
def t_VARIABLE(t):<br/>
r'[a-z]+'<br/>
return t
# 常数命令规则<br/>
def t_CONSTANT(t):<br/>
r'\d+(\.\d+)?'<br/>
t.value = float(t.value)<br/>
return t
# 输入中支持的符号头token，当然也支持t_PLUS = r'\+'的方式将加号定义为token<br/>
literals = '+-,;='<br/>
tokens = ('VARIABLE', 'CONSTANT')
if __name__ == '__main__':<br/>
data = '''<br/>
-x + 2.4y + z = 0; //this is a comment<br/>
9y - z + 7.2x = -1;<br/>
y - z + x = 8<br/>
'''
lexer = lex.lex()<br/>
lexer.input(data)<br/>
while True:<br/>
tok = lexer.token()<br/>
if not tok:<br/>
break<br/>
print tok<br/>
</code>
直接运行文件就可以将解析的token串打印出来，如下所示，详细的使用文档可以参考ply文档。
<code>LexToken(-,'-',2,5)<br/>
LexToken(VARIABLE,'x',2,6)<br/>
LexToken(+,'+',2,8)<br/>
LexToken(CONSTANT,2.4,2,10)<br/>
LexToken(VARIABLE,'y',2,13)<br/>
LexToken(+,'+',2,15)<br/>
LexToken(VARIABLE,'z',2,17)<br/>
LexToken(=,'=',2,19)<br/>
LexToken(CONSTANT,0.0,2,21)<br/>
LexToken(;,';',2,22)```
### 语法解析
ply中的yacc用作语法分析，虽然复杂的词法分析可以代替简单的语法分析，但类似于编程语言的解析再复杂的词法分析也胜任不了。在使用yacc之前，需要了解上下文无关文法，这部分内容太多太杂，我也只了解部分简单的概念，有兴趣的可以看一看编译原理深入了解。
目前语法分析的方法有两大类，即自下向上的分析方法和自上而下的分析方法。所谓自上而下的分下法就是从文法的开始符号出发，根据文法规则正向推到出给定句子的一种方法，或者说，从树根开始，往下构造语法树，直到建立每个树叶的分析方法。代表算法是LL(1)，此算法文法解析能力不强，对文法定义要求比较高，主流的编译器都没有使用。自下而上的分析法是从给定的输入串开始，根据文法规则逐步进行归约，直至归约到文法的开始符号，或者说从语法书的末端开始，步步向上归约，直至归约到根节点的分析方法。代表算法有SLR、LRLR，ply使用的就是LRLR。
因此我们只需要定义文法和规约动作即可，以下就是完整的代码。
```python<br/>
# -*- coding=utf8 -*-
from ply import (<br/>
lex,<br/>
yacc<br/>
)
# 空格 制表符 回车这些不可见符号都忽略<br/>
t_ignore = ' \t\r'
# 解析错误的时候直接抛出异常<br/>
def t_error(t):<br/>
raise Exception('error {} at line {}'.format(t.value[0], t.lineno))
# 记录行号，方便出错定位<br/>
def t_newline(t):<br/>
r'\n+'<br/>
t.lexer.lineno += len(t.value)
# 支持c++风格的\\注释<br/>
def t_ignore_COMMENT(t):<br/>
r'\/\/[^\n]*'
# 变量的命令规则<br/>
def t_VARIABLE(t):<br/>
r'[a-z]+'<br/>
return t
# 常数命令规则<br/>
def t_CONSTANT(t):<br/>
r'\d+(\.\d+)?'<br/>
t.value = float(t.value)<br/>
return t
# 输入中支持的符号头token，当然也支持t_PLUS = r'\+'的方式将加号定义为token<br/>
literals = '+-,;='<br/>
tokens = ('VARIABLE', 'CONSTANT')
# 顶层文法，规约的时候equations对应的p[1]是一个列表，包含了方程左边各个变量与系数还有方程左边的常数<br/>
def p_start(p):<br/>
"""start : equations"""<br/>
var_count, var_list = 0, []<br/>
for left, _ in p[1]:<br/>
for con, var_name in left:<br/>
if var_name in var_list:<br/>
continue<br/>
var_list.append(var_name)<br/>
var_count += 1
matrix = [[0] * (var_count + 1) for _ in xrange(len(p[1]))]<br/>
for counter, eq in enumerate(p[1]):<br/>
left, right = eq<br/>
for con, var_name in left:<br/>
matrix[counter][var_list.index(var_name)] = con<br/>
matrix[counter][-1] = -right
var_list.append(1)<br/>
p[0] = matrix, var_list
# 方程组对应的文法，每个方程用，或者；做分隔<br/>
def p_equations(p):<br/>
"""equations : equation ',' equations<br/>
| equation ';' equations<br/>
| equation"""<br/>
if len(p) == 2:<br/>
p[0] = [p[1]]<br/>
else:<br/>
p[0] = [p[1]] + p[3]
# 单个方程对应的文法<br/>
def p_equation(p):<br/>
"""equation : eq_left '=' eq_right"""<br/>
p[0] = (p[1], p[3])
# 方程等式左边对应的文法<br/>
def p_eq_left(p):<br/>
"""eq_left : var_unit eq_left<br/>
|"""<br/>
if len(p) == 1:<br/>
p[0] = []<br/>
else:<br/>
p[0] = [p[1]] + p[2]
# 六种文法对应例子： x, 5x, +x, -x, +4x, -4y<br/>
# 归约的形式是一个元组，例： (5, 'x')<br/>
def p_var_unit(p):<br/>
"""var_unit : VARIABLE<br/>
| CONSTANT VARIABLE<br/>
| '+' VARIABLE<br/>
| '-' VARIABLE<br/>
| '+' CONSTANT VARIABLE<br/>
| '-' CONSTANT VARIABLE"""<br/>
len_p = len(p)<br/>
if len_p == 2:<br/>
p[0] = (1.0, p[1])<br/>
elif len_p == 3:<br/>
if p[1] == '+':<br/>
p[0] = (1.0, p[2])<br/>
elif p[1] == '-':<br/>
p[0] = (-1.0, p[2])<br/>
else:<br/>
p[0] = (p[1], p[2])<br/>
else:<br/>
if p[1] == '+':<br/>
p[0] = (p[2], p[3])<br/>
else:<br/>
p[0] = (-p[2], p[3])
# 方程等式右边对应的常数，对应的例子：1.2， +1.2， -1.2<br/>
def p_eq_right(p):<br/>
"""eq_right : CONSTANT<br/>
| '+' CONSTANT<br/>
| '-' CONSTANT"""<br/>
if len(p) == 3:<br/>
if p[1] == '-':<br/>
p[0] = -p[2]<br/>
else:<br/>
p[0] = p[2]<br/>
else:<br/>
p[0] = p[1]
if __name__ == '__main__':<br/>
data = '''<br/>
-x + 2.4y + z = 0; //this is a comment<br/>
9y - z + 7.2x = -1;<br/>
y - z + x = 8<br/>
'''
lexer = lex.lex()<br/>
parser = yacc.yacc(debug=True)<br/>
lexer.lineno = 1<br/>
s = parser.parse(data)<br/>
print s<br/>
</code>
直接运行文件即可，得到的输出如下，之后就可以根据线性代数的方法求解各个变量的值
([[-1.0, 2.4, 1.0, -0.0], [7.2, 9.0, -1.0, 1.0], [1.0, 1.0, -1.0, -8.0]], ['x', 'y', 'z', 1])
总结
