使用Python制作一个极简四则运算解释器
作者:CrazyDragon_King
前言:
这是最近完成的一个小的 demo,一个极简四则运算解释器。前面,已经基于这个想法发了两篇博客了:
浅谈一下四则运算和二叉树
python的简单四则运算语法树可视化
然后,前两天也就完成了这个总体的 demo 程序。本来整个程序的思路大致上有了,但是卡在了生成 AST 上了,因为不知道如何生成表达式树的二叉树,这个问题困扰了我很久。最后我参考了下面参考资料的第一篇博客的做法,不过它的树的节点我感觉有点简单了,而且最后底层叶子节点为 tree=tree(tree, "+", 0)
,感觉莫名其妙的,虽然这样也是可以的。不过,我最终是定义了两个节点来表示这个,一个 BinOp
来表示二元运算节点,另一个 Constant
来表示常量节点。正好元旦到了,我也能抽出来时间了,正好写一篇博客记录一下。
演示
这里来简单放几个程序的运行截图,给大家看一下演示的效果。
计算功能演示
这里先展示了程序的帮助信息,然后是几个简单的四则运算测试,看起来是没问题了(我可不敢保证,程序没有bug!)。
输出 tokens
输出 AST
这个格式化的 JSON 信息太长了,不利于直接看到。我们将它渲染出来看最后生成的树形图(方法见前两个博客)。保存下面这个 JSON 在一个文件中,这里我叫做 demo.json,然后执行如下命令:pytm-cli -d LR -i demo.json -o demo.html
,然后再浏览器打开生成的 html 文件。
代码
所有的代码都在这里了,只需要一个文件 my_eval.py
,想要运行的话,复制、粘贴,然后按照演示的步骤执行即可。
Node、BinOp、Constan 是用来表示节点的类.
Calculator 中 lexizer 方法是进行分词的,本来我是打算使用正则的,如果你看过我前面的博客的话,可以发现我是用的正则来分词的(因为 Python 的官方文档正则表达式中有一个简易的分词程序)。不过我看其他人都是手写的分词,所以我也这样做了,不过感觉并不是很好,很繁琐,而且容易出错。
parse 方法是进行解析的,主要是解析表达式的结构,判断是否符合四则运算的文法,最终生成表达式树(它的 AST)。
""" Grammar G -> E E -> T E' E' -> '+' T E' | '-' T E' | ɛ T -> F T' T' -> '*' F T' | '/' F T' | ɛ F -> '(' E ')' | num | name """ import json import argparse class Node: """ 简单的抽象语法树节点,定义一些需要使用到的具有层次结构的节点 """ def eval(self) -> float: ... # 节点的计算方法 def visit(self): ... # 节点的访问方法 class BinOp(Node): """ BinOp Node """ def __init__(self, left, op, right) -> None: self.left = left self.op = op self.right = right def eval(self) -> float: if self.op == "+": return self.left.eval() + self.right.eval() if self.op == "-": return self.left.eval() - self.right.eval() if self.op == "*": return self.left.eval() * self.right.eval() if self.op == "/": return self.left.eval() / self.right.eval() return 0 def visit(self): """ 遍历树的各个节点,并生成 JSON 表示 """ return { "name": "BinOp", "children": [ self.left.visit(), { "name": "OP", "children": [ { "name": self.op } ] }, self.right.visit() ] } class Constant(Node): """ Constant Node """ def __init__(self, value) -> None: self.value = value def eval(self) -> float: return self.value def visit(self): return { "name": "NUMBER", "children": [ { "name": str(self.value) # 转成字符是因为渲染成图像时,需要该字段为 str } ] } class Calculator: """ Simple Expression Parser """ def __init__(self, expr) -> None: self.expr = expr # 输入的表达式 self.parse_end = False # 解析是否结束,默认未结束 self.toks = [] # 解析的 tokens self.index = 0 # 解析的下标 def lexizer(self): """ 分词 """ index = 0 while index < len(self.expr): ch = self.expr[index] if ch in [" ", "\r", "\n"]: index += 1 continue if '0' <= ch <= '9': num_str = ch index += 1 while index < len(self.expr): n = self.expr[index] if '0' <= n <= '9': if ch == '0': raise Exception("Invalid number!") num_str = n index += 1 continue break self.toks.append({ "kind": "INT", "value": int(num_str) }) elif ch in ['+', '-', '*', '/', '(', ')']: self.toks.append({ "kind": ch, "value": ch }) index += 1 else: raise Exception("Unkonwn character!") def get_token(self): """ 获取当前位置的 token """ if 0 <= self.index < len(self.toks): tok = self.toks[self.index] return tok if self.index == len(self.toks): # token解析结束 return { "kind": "EOF", "value": "EOF" } raise Exception("Encounter Error, invalid index = ", self.index) def move_token(self): """ 下标向后移动一位 """ self.index += 1 def parse(self) -> Node: """ G -> E """ # 分词 self.lexizer() # 解析 expr_tree = self.parse_expr() if self.parse_end: return expr_tree else: raise Exception("Invalid expression!") def parse_expr(self): """ E -> T E' E' -> + T E' | - T E' | ɛ """ # E -> E E' left = self.parse_term() # E' -> + T E' | - T E' | ɛ while True: tok = self.get_token() kind = tok["kind"] value = tok["value"] if tok["kind"] == "EOF": # 解析结束的标志 self.parse_end = True break if kind in ["+", "-"]: self.move_token() left = BinOp(left, value, self.parse_term()) else: break return left def parse_term(self): """ T -> F T' T' -> * F T' | / F T' | ɛ """ # T -> F T' left = self.parse_factor() # T' -> * F T' | / F T' | ɛ while True: tok = self.get_token() kind = tok["kind"] value = tok["value"] if kind in ["*", "/"]: self.move_token() right = self.parse_factor() left = BinOp(left, value, right) else: break return left def parse_factor(self): """ F -> '(' E ')' | num | name """ tok = self.get_token() kind = tok["kind"] value = tok["value"] if kind == '(': self.move_token() expr_node = self.parse_expr() if self.get_token()["kind"] != ")": raise Exception("Encounter Error, expected )!") self.move_token() return expr_node if kind == "INT": self.move_token() return Constant(value=value) raise Exception("Encounter Error, unknown factor: ", kind) if __name__ == "__main__": # 添加命令行参数解析器 cmd_parser = argparse.ArgumentParser( description="Simple Expression Interpreter!") group = cmd_parser.add_mutually_exclusive_group() group.add_argument("--tokens", help="print tokens", action="store_true") group.add_argument("--ast", help="print ast in JSON", action="store_true") cmd_parser.add_argument( "expr", help="expression, contains ['+', '-', '*', '/', '(', ')', 'num']") args = cmd_parser.parse_args() calculator = Calculator(expr=args.expr) tree = calculator.parse() if args.tokens: # 输出 tokens for t in calculator.toks: print(f"{t['kind']:3s} ==> {t['value']}") elif args.ast: # 输出 JSON 表示的 AST print(json.dumps(tree.visit(), indent=4)) else: # 计算结果 print(tree.eval())
总结
本来想在前面说一下为什么叫 my_eval.py
,但是感觉看到后面的人不多,那就在这里说好了。如果写了一个复杂的表达式,那么怎么验证是否正确的。这里我们直接利用 Python 这个最完美的解释器就好了,哈哈。这里用 Python 的 eval 函数,你当然是不需要调用这个函数,直接复制计算的表达式即可。我用 eval 函数,只是想表达为什么我的程序会叫 my_eval
这个名字。
这样实现下来,也算是完成了一个简单的四则运算解释器了。不过,如果你也做一遍的话,也估计会和我一样感觉到整个过程很繁琐。因为分词和语法解析都有现成的工具可以来完成,而且不容易出错,可以大大减少工作量。不过,自己来一遍也是很有必要的,在使用工具之前,至少也要了解工具的作用。
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