练习 36:简单的计算器
这个挑战是创建一个简单的代数计算器,使用你所学到的关于解析的一切。你将需要设计一种语言,用于使用变量进行基本数学运算,为该语言创建 ABNF,并为其编写扫描器,解析器,分析器和解释器。这实际上对于简单的计算器语言可能是小题大做,因为不会有任何嵌套的结构,如函数,但是无论如何都要理解完整的过程。
挑战练习
简单的代数语言对于不同的人来说意思也不同,所以我希望你试试 Unix 命令bc
。这是我运行bc
命令的一个例子:
$ bc
bc 1.06
Copyright 1991-1994, 1997, 1998, 2000 Free Software Foundation, Inc.
This is free software with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
For details type `warranty'.
x = 10
y = 11
j = x * y
j
110
你需要创建变量,输入数字(包括整数和浮点数),并拥有尽可能多的,你可以想到的运算符。你最有可能使用bc
,甚至是 Python 的 shell,并且在你弄明白时候为它编写 ABNF。请记住,你的 ABNF 几乎是伪代码,不必形式上正确,只需足够接近来创建扫描器和解析器。
一旦“简单制作”了 ABNF 形式的语法,你可以坐下来创建扫描器和解析器。我会写一套简单的脚本,来练习你认为语言应该做的事情,然后让你的测试套件,在每个阶段通过你的计算器运行它们。这样做可以更容易地测试计算器。
完成解析器之后,你应该编写一个分析器来巩固吗,并检查输入的语义。在这样一种简单的语言中,它可能不仅仅是你需要的东西,但这是一个练习,用小型玩具语言完成整个过程。请记住,分析器的重要任务是,跟踪脚本中不同位置的变量定义,以便在执行过程中它们可由解释器访问。
在分析器创建可执行解析树之后,你可以编写一个运行它的解释器。如练习 35 所述,你可以使用两种方式来编写解释器。一个是你创建一个“机器”,知道如何运行语法产生式,作为一系列的输入。这将把你的语法产生式类(Expression
,Assignment
等)视为机器代码,并且简单地执行它们所包含的内容。例如 Python 这样的 OOP 语言的另一种风格是,让每个产生式类知道如何运行自身。在这种风格中,这些类很“聪明”,并且接受他们的环境,只需要做他们需要做的事情,来使事情发生。然后,你只需“遍历”语法产生式列表,并调用run
,直到调用完毕。
你选择哪一个,决定了你在哪里存储你的小型解释器的状态。如果你制作Interpreter
类,仅仅执行产生式数据对象,那么解释器可以跟踪所有的状态,但语言更难扩展,因为你必须为每个产生式类改进Interpreter
。如果你的产生式类知道如何执行自己的代码,那么扩展语言很容易,但是你必须找到一种方法,在每个产生式之间传递计算机状态。
处理它的时候,我建议你仅仅以一个非常小的表达式来起步,比如加法。让整个系统首先能够工作,从扫描器一直到运行简单的加法。然后,如果你不喜欢这个设计,你可以把它丢掉,使用不同的设计重做。一旦你的设计能够工作,你就可以使用更多功能来扩展语言。
研究性学习
- 最好的研究性学习是创建函数来执行计算和返回结果。如果你可以这样做,那么你的设计将可能适用于更大的语言。
- 接下来要尝试的是,使用
if
语句和boolean
检查来实现控制流。如果这太难了,那就对了,但请试试看。
深入学习
尽你所能来研究bc
或 Python 语言。尝试找到其他语法文件来阅读和学习,特别是任何 IETF 协议的描述。IETF 的规范(像湿巾那样)让人兴奋,但它们是个很好的练习。