在开篇词里,我分享了一些使用编译技术的场景。其中有的场景,你只要掌握编译器的前端技术就能解决。比如文本分析场景,软件需要用户自定义功能的场景以及前端编程语言的翻译场景等。而且咱们大学讲的编译原理,也是侧重讲解前端技术,可见编译器的前端技术有多么重要。

当然了,这里的“前端(Front End)”指的是编译器对程序代码的分析和理解过程。它通常只跟语言的语法有关,跟目标机器无关。而与之对应的“后端(Back End)”则是生成目标代码的过程,跟目标机器有关。为了方便你理解,我用一张图直观地展现了编译器的整个编译过程。

图片: https://uploader.shimo.im/f/4IzHpTLFaDwwTfio.png

你可以看到,编译器的“前端”技术分为词法分析、语法分析语义分析三个部分。而它主要涉及自动机和形式语言方面的基础的计算理论。

这些抽象的理论也许会让你“撞墙”,不过不用担心,我今天会把难懂的理论放到一边,用你听得懂的大白话,联系实际使用的场景,带你直观地理解它们,让你学完本节课之后,实现以下目标:

好了,接下来让我们正式进入今天的课程吧!

词法分析(Lexical Analysis)

通常,编译器的第一项工作叫做词法分析。就像阅读文章一样,文章是由一个个的中文单词组成的。程序处理也一样,只不过这里不叫单词,而是叫做“词法记号”,英文叫Token。我嫌“词法记号”这个词太长,后面直接将它称作Token吧。

举个例子,看看下面这段代码,如果我们要读懂它,首先要怎么做呢?

#include <stdio.h>
int main(int argc, char* argv[]){
    int age = 45;
    if (age >= 17+8+20) {
        printf("Hello old man!\\n");
    }
    else{
        printf("Hello young man!\\n");
    }
    return 0;
}

我们会识别出if、else、int这样的关键字,main、printf、age这样的标识符,+、-、=这样的操作符号,还有花括号、圆括号、分号这样的符号,以及数字字面量、字符串字面量等。这些都是Token。

那么,如何写一个程序来识别Token呢?可以看到,英文内容中通常用空格和标点把单词分开,方便读者阅读和理解。但在计算机程序中,仅仅用空格和标点分割是不行的。比如“age >= 45”应该分成“age”“>=”和“45”这三个Token,但在代码里它们可以是连在一起的,中间不用非得有空格。

这和汉语有点儿像,汉语里每个词之间也是没有空格的。但我们会下意识地把句子里的词语正确地拆解出来。比如把“我学习编程”这个句子拆解成“我”“学习”“编程”,这个过程叫做“分词”。如果你要研发一款支持中文的全文检索引擎,需要有分词的功能。

其实,我们可以通过制定一些规则来区分每个不同的Token,我举了几个例子,你可以看一下。

这些规则可以通过手写程序来实现。事实上,很多编译器的词法分析器都是手写实现的,例如GNU的C语言编译器。

如果嫌手写麻烦,或者你想花更多时间陪恋人或家人,也可以偷点儿懒,用词法分析器的生成工具来生成,比如Lex(或其GNU版本,Flex)。这些生成工具是基于一些规则来工作的,这些规则用“正则文法”表达,符合正则文法的表达式称为“正则表达式”。生成工具可以读入正则表达式,生成一种叫“有限自动机”的算法,来完成具体的词法分析工作。

不要被“正则文法(Regular Grammar)”和“有限自动机(Finite-state Automaton,FSA,or Finite Automaton)”吓到。正则文法是一种最普通、最常见的规则,写正则表达式的时候用的就是正则文法。我们前面描述的几个规则,都可以看成口语化的正则文法。

有限自动机是有限个状态的自动机器。我们可以拿抽水马桶举例,它分为两个状态:“注水”和“水满”。摁下冲马桶的按钮,它转到“注水”的状态,而浮球上升到一定高度,就会把注水阀门关闭,它转到“水满”状态。

词法分析器也是一样,它分析整个程序的字符串,当遇到不同的字符时,会驱使它迁移到不同的状态。例如,词法分析程序在扫描age的时候,处于“标识符”状态,等它遇到一个>符号,就切换到“比较操作符”的状态。词法分析过程,就是这样一个个状态迁移的过程。

你也许熟悉正则表达式,因为我们在编程过程中经常用正则表达式来做用户输入的校验,例如是否输入了一个正确的电子邮件地址,这其实就是在做词法分析,你应该用过。

语法分析 (Syntactic Analysis, or Parsing)

编译器下一个阶段的工作是语法分析。词法分析是识别一个个的单词,而语法分析就是在词法分析的基础上识别出程序的语法结构。这个结构是一个树状结构,是计算机容易理解和执行的。

以自然语言为例。自然语言有定义良好的语法结构,比如,“我喜欢又聪明又勇敢的你”这个句子包含了“主、谓、宾”三个部分。主语是“我”,谓语是“喜欢”,宾语部分是“又聪明又勇敢的你”。其中宾语部分又可以拆成两部分,“又聪明又勇敢”是定语部分,用来修饰“你”。定语部分又可以分成“聪明”和“勇敢”两个最小的单位。

这样拆下来,会构造一棵树,里面的每个子树都有一定的结构,而这个结构要符合语法。比如,汉语是用“主谓宾”的结构,日语是用“主宾谓”的结构。这时,我们说汉语和日语的语法规则是不同的。

程序也有定义良好的语法结构,它的语法分析过程,就是构造这么一棵树。一个程序就是一棵树,这棵树叫做抽象语法树(Abstract Syntax Tree,AST)。树的每个节点(子树)是一个语法单元,这个单元的构成规则就叫“语法”。每个节点还可以有下级节点。

层层嵌套的树状结构,是我们对计算机程序的直观理解。计算机语言总是一个结构套着另一个结构,大的程序套着子程序,子程序又可以包含子程序。

接下来,我们直观地看一下这棵树长什么样子。 我在Mac电脑上打下这个命令:

clang -cc1 -ast-dump hello.c

这个命令是运行苹果公司的C语言编译器来编译hello.c,-ast-dump参数使它输出AST,而不是做常规的编译。我截取了一部分输出结果给你看,从中你可以看到这棵树的结构。 试着修改程序,添加不同的语句,你会看到不同的语法树。

如果你觉得这棵树还不够直观,可以参考我提供的网址,它能够生成JavaScript语言的AST,并以更加直观的方式呈现。

在这个网址里输入一个可以计算的表达式,例如“2+3*5”,你会得到一棵类似下图的AST。

形成AST以后有什么好处呢?就是计算机很容易去处理。比如,针对表达式形成的这棵树,从根节点遍历整棵树就可以获得表达式的值。基于这个原理,我在后面的课程中会带你实现一个计算器,并实现自定义公式功能。

如果再把循环语句、判断语句、赋值语句等节点加到AST上,并解释执行它,那么你实际上就实现了一个脚本语言。而执行脚本语言的过程,就是遍历AST的过程。当然,在后面的课程中,我也会带你实际实现一个脚本语言。

好了,你已经知道了AST的作用,那么怎样写程序构造它呢?

一种非常直观的构造思路是自上而下进行分析。首先构造根节点,代表整个程序,之后向下扫描Token串,构建它的子节点。当它看到一个int类型的Token时,知道这儿遇到了一个变量声明语句,于是建立一个“变量声明”节点;接着遇到age,建立一个子节点,这是第一个变量;之后遇到=,意味着这个变量有初始化值,那么建立一个初始化的子节点;最后,遇到“字面量”,其值是45。

这样,一棵子树就扫描完毕了。程序退回到根节点,开始构建根节点的第二个子节点。这样递归地扫描,直到构建起一棵完整的树。

这个算法就是非常常用的递归下降算法(Recursive Descent Parsing)。是不是很简单?你完全可以动手写出来。

递归下降算法是一种自顶向下的算法,与之对应的,还有自底向上的算法。这个算法会先将最下面的叶子节点识别出来,然后再组装上一级节点。有点儿像搭积木,我们总是先构造出小的单元,然后再组装成更大的单元。原理就是这么简单。

也许你会想,除了手写,有没有偷懒的、更省事的方法呢?多一些时间去陪家人总不是坏事。

你现在已经有了一定的经验,大可以去找找看有没有现成的工具,比如Yacc(或GNU的版本,Bison)、Antlr、JavaCC等。实际上,你可以在维基百科里找到一个挺大的清单,我把它放到了CSDN的博客上,其中对各种工具的特性做了比较。

顺理成章地,你还能找到很多开源的语法规则文件,改一改,就能用工具生成你的语法分析器。

很多同学其实已经做过语法解析的工作,比如编写一个自定义公式的功能,对公式的解析就是语法分析过程。另一个例子是分析日志文件等文本文件,对每行日志的解析,本质上也是语法分析过程。解析用XML、JSON写的各种配置文件、模型定义文件的过程,其实本质也是语法分析过程,甚至还包含了语义分析工作。

语义分析(Semantic Analysis)

好了,讲完了词法分析、语法分析,编译器接下来做的工作是语义分析。说白了,语义分析就是要让计算机理解我们的真实意图,把一些模棱两可的地方消除掉。

以“You can never drink too much water.” 这句话为例。它的确切含义是什么?是“你不能喝太多水”,还是“你喝多少水都不嫌多”?实际上,这两种解释都是可以的,我们只有联系上下文才能知道它的准确含义。

你可能会觉得理解自然语言的含义已经很难了,所以计算机语言的语义分析也一定很难。其实语义分析没那么复杂,因为计算机语言的语义一般可以表达为一些规则,你只要检查是否符合这些规则就行了。比如:

语义分析基本上就是做这样的事情,也就是根据语义规则进行分析判断。

语义分析工作的某些成果,会作为属性标注在抽象语法树上,比如在age这个标识符节点和45这个字面量节点上,都会标识它的数据类型是int型的。

在这个树上还可以标记很多属性,有些属性是在之前的两个阶段就被标注上了,比如所处的源代码行号,这一行的第几个字符。这样,在编译程序报错的时候,就可以比较清楚地了解出错的位置。

做了这些属性标注以后,编译器在后面就可以依据这些信息生成目标代码了,我们在编译技术的后端部分会去讲。

课程小结

讲完语义分析,本节课也就告一段落了,我来总结一下本节课的重点内容:

我想让你知道,上述编译过程其实跟你的实际工作息息相关。比如,词法分析就是你工作中使用正则表达式的过程。而语法分析在你解析文本文件、配置文件、模型定义文件,或者做自定义公式功能的时候都会用到。

我还想让你知道,编译技术并没有那么难,它的核心原理是很容易理解的。学习之后,你能很快上手,如果善用一些辅助生成工具会更省事。所以,我希望你通过学习这篇文章,已经破除了一些心理障碍,并跃跃欲试,想要动手做点儿什么了!

一课一思

你有没有觉得,刚开始学编译原理中的某些知识点时特别难,一旦学通了以后,就会发出类似的感慨:“啊!原来就是这么回事!”欢迎在留言区与我分享你的感慨时刻。另外,你是否尝试实现过一个编译器,还颇有一些心得?可以在留言区与大家一起交流。

最后,感谢你的阅读,如果这篇文章让你有所收获,也欢迎你将它分享给更多的朋友。

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