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Python技法之簡單遞歸下降Parser的實現方法_python

作者:orion-orion ? 更新時間: 2022-06-28 編程語言

1. 算術運算表達式求值

在上一篇博文《Python技法:用re模塊實現簡易tokenizer》中,我們介紹了用正則表達式來匹配對應的模式,以實現簡單的分詞器。然而,正則表達式不是萬能的,它本質上是一種有限狀態機(finite state machine,FSM), 無法處理含有遞歸語法的文本,比如算術運算表達式。

要解析這類文本,需要另外一種特定的語法規則。我們這里介紹可以表示上下文無關文法(context free grammer)的語法規則巴科斯范式(BNF)和擴展巴科斯范式(EBNF)。實際上,小到一個算術運算表達式,大到幾乎所有程序設計語言,都是通過上下文無關文法來定義的。

對于簡單的算術運算表達式,假定我們已經用分詞技術將其轉化為輸入的tokens流,如NUM+NUM*NUM(分詞方法參見上一篇博文)。

在此基礎上,我們定義BNF規則定義如下:

expr ::= expr + term
     | expr - term 
     | term
term ::= term * factor
     | term / factor
     | factor
factor ::= (expr)
     | NUM

當然,這種計法還不夠簡潔明了,我們實際采用的為EBNF形式:

expr ::= term { (+|-) term }*
term ::= factor { (*|/) factor }*
factor ::= (expr) 
       | NUM

BNF和EBNF每一條規則(形如::=的式子)都可以看做是一種替換,即左側的符號可以被右側的符號所替換。而解析的過程中我們嘗試將輸入文本同語法規則做匹配,通過BNF/EBNF來完成各種替換和擴展。其中,EBNF中包含在{...}*中的規則是可選的,*意味著零個或多個重復項(參考正則表達式)。

下圖形象地展示了遞歸下降解析器(parser)中“遞歸”和“下降”部分和ENBF的關系:

在實際的解析過程中,我們對tokens流從左到右進行掃描,在掃描的過程中處理token,如果卡住就產生一個語法錯誤。對于規則,我們將每一條語法規則轉變為一個函數或方法,比如上面的ENBF規則就轉換為下列的方法:

class ExpressionEvaluator():
    ...
    def expr(self):
        ...
    def term(self):
        ...
    def factor(self):
        ...

在調用某個規則對應方法的過程中,如果我們發現接下來的符號需要采用另一個規則來匹配,則我們就會“下降”到另一個規則方法(如在expr中調用term,term中調用factor),則也就是遞歸下降中“下降”的部分。

有時也會調用已經在執行的方法(比如在expr中調用term,term中調用factor后,又在factor中調用expr,相當于一條銜尾蛇),這也就是遞歸下降中“遞歸”的部分。

對于語法中出現的重復部分(例如expr ::= term { (+|-) term }*),我們則通過while循環來實現。

下面我們來看具體的代碼實現。首先是分詞部分,我們參照上一篇介紹分詞博客的代碼。

import re
import collections

# 定義匹配token的模式
NUM = r'(?P<NUM>\d+)'  # \d表示匹配數字,+表示任意長度
PLUS = r'(?P<PLUS>\+)'  # 注意轉義
MINUS = r'(?P<MINUS>-)'
TIMES = r'(?P<TIMES>\*)'  # 注意轉義
DIVIDE = r'(?P<DIVIDE>/)'
LPAREN = r'(?P<LPAREN>\()'  # 注意轉義
RPAREN = r'(?P<RPAREN>\))'  # 注意轉義
WS = r'(?P<WS>\s+)'  # 別忘記空格,\s表示空格,+表示任意長度

master_pat = re.compile(
    '|'.join([NUM, PLUS, MINUS, TIMES, DIVIDE, LPAREN, RPAREN, WS]))

# Tokenizer
Token = collections.namedtuple('Token', ['type', 'value'])


def generate_tokens(text):
    scanner = master_pat.scanner(text)
    for m in iter(scanner.match, None):
        tok = Token(m.lastgroup, m.group())
        if tok.type != 'WS':  # 過濾掉空格符
            yield tok

下面是表達式求值器的具體實現:

class ExpressionEvaluator():
    """ 遞歸下降的Parser實現,每個語法規則都對應一個方法,
    使用 ._accept()方法來測試并接受當前處理的token,不匹配不報錯,
    使用 ._except()方法來測試當前處理的token,并在不匹配的時候拋出語法錯誤
    """

    def parse(self, text):
        """ 對外調用的接口 """
        self.tokens = generate_tokens(text)
        self.tok, self.next_tok = None, None  # 已匹配的最后一個token,下一個即將匹配的token
        self._next()  # 轉到下一個token
        return self.expr()  # 開始遞歸

    def _next(self):
        """ 轉到下一個token """
        self.tok, self.next_tok = self.next_tok, next(self.tokens, None)

    def _accept(self, tok_type):
        """ 如果下一個token與tok_type匹配,則轉到下一個token """
        if self.next_tok and self.next_tok.type == tok_type:
            self._next()
            return True
        else:
            return False

    def _except(self, tok_type):
        """ 檢查是否匹配,如果不匹配則拋出異常 """
        if not self._accept(tok_type):
            raise SyntaxError("Excepted"+tok_type)

    # 接下來是語法規則,每個語法規則對應一個方法
    
    def expr(self):
        """ 對應規則: expression ::= term { ('+'|'-') term }* """
        exprval = self.term() # 取第一項
        while self._accept("PLUS") or self._accept("DIVIDE"): # 如果下一項是"+"或"-"
            op = self.tok.type 
            # 再取下一項,即運算符右值
            right = self.term() 
            if op == "PLUS":
                exprval += right
            elif op == "MINUS":
                exprval -= right
        return exprval
            
    def term(self):
        """ 對應規則: term ::= factor { ('*'|'/') factor }* """
        
        termval = self.factor() # 取第一項
        while self._accept("TIMES") or self._accept("DIVIDE"): # 如果下一項是"+"或"-"
            op = self.tok.type 
            # 再取下一項,即運算符右值
            right = self.factor() 
            if op == "TIMES":
                termval *= right
            elif op == "DIVIDE":
                termval /= right
        return termval          
            
        
    def factor(self):
        """ 對應規則: factor ::= NUM | ( expr ) """
        if self._accept("NUM"): # 遞歸出口
            return int(self.tok.value)
        elif self._accept("LPAREN"):
            exprval = self.expr() # 繼續遞歸下去求表達式值
            self._except("RPAREN") # 別忘記檢查是否有右括號,沒有則拋出異常
            return exprval
        else:
            raise SyntaxError("Expected NUMBER or LPAREN")

我們輸入以下表達式進行測試:

e = ExpressionEvaluator()
print(e.parse("2"))
print(e.parse("2+3"))
print(e.parse("2+3*4"))
print(e.parse("2+(3+4)*5"))

求值結果如下:

2
5
14
37

如果我們輸入的文本不符合語法規則:

print(e.parse("2 + (3 + * 4)"))

則會拋出SyntaxError異常:Expected NUMBER or LPAREN
綜上,可見我們的表達式求值算法運行正確。

2. 生成表達式樹

上面我們是得到表達式的結果,但是如果我們想分析表達式的結構,生成一棵簡單的表達式解析樹呢?那么我們需要對上述類的方法做一定修改:

class ExpressionTreeBuilder(ExpressionEvaluator):
    def expr(self):
            """ 對應規則: expression ::= term { ('+'|'-') term }* """
            exprval = self.term() # 取第一項
            while self._accept("PLUS") or self._accept("DIVIDE"): # 如果下一項是"+"或"-"
                op = self.tok.type 
                # 再取下一項,即運算符右值
                right = self.term() 
                if op == "PLUS":
                    exprval = ('+', exprval, right)
                elif op == "MINUS":
                    exprval -= ('-', exprval, right)
            return exprval
    
    def term(self):
        """ 對應規則: term ::= factor { ('*'|'/') factor }* """
        
        termval = self.factor() # 取第一項
        while self._accept("TIMES") or self._accept("DIVIDE"): # 如果下一項是"+"或"-"
            op = self.tok.type 
            # 再取下一項,即運算符右值
            right = self.factor() 
            if op == "TIMES":
                termval = ('*', termval, right)
            elif op == "DIVIDE":
                termval = ('/', termval, right)
        return termval          
    
    def factor(self):
        """ 對應規則: factor ::= NUM | ( expr ) """
        if self._accept("NUM"): # 遞歸出口
            return int(self.tok.value) # 字符串轉整形
        elif self._accept("LPAREN"):
            exprval = self.expr() # 繼續遞歸下去求表達式值
            self._except("RPAREN") # 別忘記檢查是否有右括號,沒有則拋出異常
            return exprval
        else:
            raise SyntaxError("Expected NUMBER or LPAREN")

輸入下列表達式測試一下:

print(e.parse("2+3"))
print(e.parse("2+3*4"))
print(e.parse("2+(3+4)*5"))
print(e.parse('2+3+4'))

以下是生成結果:

('+', 2, 3)
('+', 2, ('*', 3, 4))
('+', 2, ('*', ('+', 3, 4), 5))
('+', ('+', 2, 3), 4)

可以看到表達式樹生成正確。

我們上面的這個例子非常簡單,但遞歸下降的解析器也可以用來實現相當復雜的解析器,例如Python代碼就是通過一個遞歸下降解析器解析的。您要是對此跟感興趣可以檢查Python源碼中的Grammar文件來一探究竟。然而,下面我們接著會看到,自己動手寫一個解析器會面對各種陷阱和挑戰。

左遞歸和運算符優先級陷阱

任何涉及左遞歸形式的語法規則,都沒法用遞歸下降parser來解決。所謂左遞歸,即規則式子右側最左邊的符號是規則頭,比如對于以下規則:

items ::= items ',' item 
      | item

完成該解析你可能會定義以下方法:

def items(self):
    itemsval = self.items() # 取第一項,然而此處會無窮遞歸!
    if itemsval and self._accept(','):
        itemsval.append(self.item())
    else:
        itemsval = [self.item()]

這樣做會在第一行就無窮地調用self.items()從而產生無窮遞歸錯誤。

還有一種是語法規則自身的錯誤,比如運算符優先級。我們如果忽視運算符優先級直接將表達式簡化如下:

expr ::= factor { ('+'|'-'|'*'|'/') factor }*
factor ::= '(' expr ')'
       | NUM
PYTHON 復制 全屏

這個語法從技術上可以實現,但是沒有遵守計算順序約定,導致"3+4*5"的運算結果為35,而不是預期的23。故此處需要用獨立的expr和term規則來確保計算結果的正確性。

3. 相關包

最后,對于真正復雜的語法解析,建議采用PyParsing或PLY這樣的解析工具。如果你對Python代碼的抽象語法樹感興趣,可以看下Python自帶的ast模塊。

參考

  • [1] Martelli A, Ravenscroft A, Ascher D. Python cookbook[M]. " O'Reilly Media, Inc.", 2015.
  • [2]?https://cs61a.org/study-guide/regex/
  • [3]?https://cs61a.org/study-guide/bnf/
  • [4]?https://zh.wikipedia.org/wiki/巴科斯范式

總結

原文鏈接:https://www.cnblogs.com/orion-orion/p/16210686.html

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