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：
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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：
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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
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'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：
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['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）：
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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：
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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：
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RuleMatch = namedtuple('RuleMatch', ['name', 'matched']) def match(rule_name, tokens): if tokens and rule_name == tokens[0].name: # 是否匹配标识? return RuleMatch(tokens[0], tokens[1:]) for expansion in rule_map.get(rule_name, ()): # 是否匹配规则? remaining_tokens = tokens matched_subrules = [] for subrule in expansion.split(): matched, remaining_tokens = match(subrule, remaining_tokens) if not matched: break # 运气不好，跳出循环，处理下一个扩展定义! matched_subrules.append(matched) else: return RuleMatch(rule_name, matched_subrules), remaining_tokens return None, None # 无匹配结果 |
代码4至5行说明：如果规则名称（rule_name)确实是一个标识，并被包含在标识列表（tokens）中，同时检查其是否匹配当前标识。如果是，表达式将返回匹配方法，标识列表任然进行使用。
代码第6行说明：迭代将循环检查是否匹配该规则名称对应的子规则，通过递归实现每条子规则的匹配。如果规则名称满足匹配标识的条件，get()方法将返回一个空数组，同时代码将返回空值（见16行）。
第9-15行，实现迭代当前的sub-rule，并尝试顺序地匹配他们。每次迭代都尽可能多的匹配标识。如果某一个标识无法匹配，我们就会放弃整个sub-rule。但是，如果所有的标识都匹配成功，我们就到达else语句，并返回rule_name的匹配值，还有剩下标识。
现在运行并看看1.2/(11+3)的结果。
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>>> tokens = [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=')')] >>> match('add', tokens) (RuleMatch(name='add', matched=[RuleMatch(name='mul', matched=[RuleMatch(name='atom', matched=[Token(name='NUM', value='1.2')]), Token(name='MUL', value='/'), RuleMatch(name='mul', matched=[RuleMatch(name='atom', matched=[Token(name='LPAR', value='('), RuleMatch(name='add', matched=[RuleMatch(name='mul', matched=[RuleMatch(name='atom', matched=[Token(name='NUM', value='11')])]), Token(name='ADD', value='+'), RuleMatch(name='add', matched=[RuleMatch(name='mul', matched=[RuleMatch(name='atom', matched=[Token(name='NUM', value='3')])])])]), Token(name='RPAR', value=')')])])])]), []) |
结果是一个tuple，当然我们并没有看到有剩下的标识。匹配结果并不易于阅读，所以让我吧结果画成一个图：
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add mul atom NUM '1.2' MUL '/' mul atom LPAR '(' add mul atom NUM '11' ADD '+' add mul atom NUM '3' RPAR ')' |
这就是概念上的AST。通过你思维逻辑，或者在纸上描绘，想象解析器是如何运作的，这样是个很好的锻炼。我不敢说这样是必须的，除非你想神交。你可以通过AST来帮助你实现正确的算法。
到目前为止，我们已经完成了可以处理二进制运算，一元运算，括号和操作符优先权的解析器。
现在只剩下一个错误待解决，下面的步骤我们将解决这个错误。
第四步：后续处理
我的解析器并非在任何场合管用。最重要的一点是，它并不能处理左递归，迫使我把代码写成右递归方式。这样导致，解析 8/4/2 这个表达式的时候，AST结果如下：
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add mul atom NUM 8 MUL '/' mul atom NUM 4 MUL '/' mul atom NUM 2 |
如果我们尝试通过AST计算结果，我们将会优先计算4/2，这当然是错误的。一些LL解析器选择修正树里面的关联性。这样需要编写多行代码;)。这个不采纳，我们需要使它扁平化。算法很简单：对于AST里面的每个规则 1)需要修正 2)是一个二进制运算 （拥有sub-rules）3) 右边的操作符同样的规则：使后者扁平成前者。通过“扁平”，我意思是在其父节点的上下文中，通过节点的儿子代替这个节点。因为我们的穿越是DFS是后序的，意味着它从树的边缘开始，并一直到达树根，效果将会累加。如下是代码：
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fix_assoc_rules = 'add', 'mul' def _recurse_tree(tree, func): return map(func, tree.matched) if tree.name in rule_map else tree[1] def flatten_right_associativity(tree): new = _recurse_tree(tree, flatten_right_associativity) if tree.name in fix_assoc_rules and len(new)==3 and new[2].name==tree.name: new[-1:] = new[-1].matched return RuleMatch(tree.name, new) |
这段代码可以让任何结构的加法或乘法表达式变成一个平面列表（不会混淆）。括号会破坏顺序，当然，它们不会受到影响。
基于以上的这些，我可以把代码重构成左关联：
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def build_left_associativity(tree): new_nodes = _recurse_tree(tree, build_left_associativity) if tree.name in fix_assoc_rules: while len(new_nodes)>3: new_nodes[:3] = [RuleMatch(tree.name, new_nodes[:3])] return RuleMatch(tree.name, new_nodes) |
但是，我并不会这样做。我需要更少的代码，并且把计算代码换成处理列表会比重构整棵树需要更少的代码。
第五步：运算器
对树的运算非常简单。只需用与后处理的代码相似的方式对树进行遍历（即 DFS 后序），并按照其中的每条规则进行运算。对于运算器，因为我们使用了递归算法，所以每条规则必须只包含数字和操作符。代码如下：
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bin_calc_map = {'*':mul, '/':div, '+':add, '-':sub}def calc_binary(x): while len(x) > 1: x[:3] = [ bin_calc_map[x[1]](x[0], x[2]) ] return x[0] calc_map = { 'NUM' : float, 'atom': lambda x: x[len(x)!=1], 'neg' : lambda (op,num): (num,-num)[op=='-'], 'mul' : calc_binary, 'add' : calc_binary,} def evaluate(tree): solutions = _recurse_tree(tree, evaluate) return calc_map.get(tree.name, lambda x:x)(solutions) |
我使用 calc_binary 函数进行加法和减法运算（以及它们的同阶运算）。它以左结合的方式计算列表中的这些运算，这使得我们的 LL语法不太容易获取结果。
第六步：REPL
最朴实的REPL：
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if __name__ == '__main__': while True: print( calc(raw_input('> ')) ) |
不要让我解释它 :)
附录：将它们合并：一个70行的计算器
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'''A Calculator Implemented With A Top-Down, Recursive-Descent Parser'''# Author: Erez Shinan, Dec 2012 import re, collectionsfrom operator import add,sub,mul,div Token = collections.namedtuple('Token', ['name', 'value'])RuleMatch = collections.namedtuple('RuleMatch', ['name', 'matched']) token_map = {'+':'ADD', '-':'ADD', '*':'MUL', '/':'MUL', '(':'LPAR', ')':'RPAR'}rule_map = { 'add' : ['mul ADD add', 'mul'], 'mul' : ['atom MUL mul', 'atom'], 'atom': ['NUM', 'LPAR add RPAR', 'neg'], 'neg' : ['ADD atom'],}fix_assoc_rules = 'add', 'mul' bin_calc_map = {'*':mul, '/':div, '+':add, '-':sub}def calc_binary(x): while len(x) > 1: x[:3] = [ bin_calc_map[x[1]](x[0], x[2]) ] return x[0] calc_map = { 'NUM' : float, 'atom': lambda x: x[len(x)!=1], 'neg' : lambda (op,num): (num,-num)[op=='-'], 'mul' : calc_binary, 'add' : calc_binary,} def match(rule_name, tokens): if tokens and rule_name == tokens[0].name: # Match a token? return tokens[0], tokens[1:] for expansion in rule_map.get(rule_name, ()): # Match a rule? remaining_tokens = tokens matched_subrules = [] for subrule in expansion.split(): matched, remaining_tokens = match(subrule, remaining_tokens) if not matched: break # no such luck. next expansion! matched_subrules.append(matched) else: return RuleMatch(rule_name, matched_subrules), remaining_tokens return None, None # match not found def _recurse_tree(tree, func): return map(func, tree.matched) if tree.name in rule_map else tree[1] def flatten_right_associativity(tree): new = _recurse_tree(tree, flatten_right_associativity) if tree.name in fix_assoc_rules and len(new)==3 and new[2].name==tree.name: new[-1:] = new[-1].matched return RuleMatch(tree.name, new) def evaluate(tree): solutions = _recurse_tree(tree, evaluate) return calc_map.get(tree.name, lambda x:x)(solutions) def calc(expr): split_expr = re.findall('[\d.]+|[%s]' % ''.join(token_map), expr) tokens = [Token(token_map.get(x, 'NUM'), x) for x in split_expr] tree = match('add', tokens)[0] tree = flatten_right_associativity( tree ) return evaluate(tree) if __name__ == '__main__': while True: print( calc(raw_input('> ')) ) |
