引言

最近刚刚用python写完了一个解析protobuf文件的简单编译器，深感ply实现词法分析和语法分析的简洁方便。乘着余热未过，头脑清醒，记下一点总结和心得，方便各位pythoner参考使用。

ply使用

简介

如果你不是从事编译器或者解析器的开发工作，你可能从未听说过ply。ply是基于python的lex和yacc，而它的作者就是大名鼎鼎Python

Cookbook, 3rd

Edition的作者。可能有些朋友就纳闷了，我一个业务开发怎么需要自己写编译器呢，各位编程大牛说过，中央决定了，要多尝试新的东西。而且了解一些语法解析的姿势，以后自己解析格式复杂的日志或者数学公式，也是非常有帮助的。

针对没有编译基础的童鞋，强烈建议了解一些文法相关的基本概念。轮子哥强烈推荐的parsing

techniques以及编译龙虎鲸书，个人感觉都不适合入门学习，在此推荐胡伦俊的编译原理(电子工业出版社)，针对概念的例子讲解很多，很适合入门学习。当然也不需要特别深入研究，知道词法分析和语法分析的相关概念和方法就可以愉快的使用ply了。文档链接：

http://www.pchou.info/open-source/2014/01/18/52da47204d4cb.html

为了方便大家上手，以求解多元一次方程组为例，讲解一下ply的使用。

例子说明

输入是多个格式为x + 4y - 3.2z = 7的一次方程，为了让例子尽可能简单，做如下限制：每个方程含有变量的部分在等号左边，常数在等号右边

每个方程不限制变量的个数以及变量的顺序，但每个方程每个变量只允许出现一次

变量的命令规则为小写字母串(x y xx yy abc 均为合法变量名)

变量的系数限制为整数和浮点数，浮点数不允许1.4e8的格式，系数和变量紧邻，且系数不能为0

方程组和方程组之间用, ;隔开

学过线性代数的童鞋肯定知道，只需要将方程组抽象为矩阵，按照线性代数的方法就可以解决。因此只需要将输入方程组解析成右边的矩阵和变量列表即可，剩下的求解过程就可以交给线性代数相关的工具解决。

解析

词法解析

ply中的lex来做词法解析，词法解析的理论有一大堆，但是lex用起来却非常直观，就是用正则表达式的方式将文本字符串解析为一个一个的token，下面的代码就是用lex实现词法解析。from ply import lex

#

空格 制表符 回车这些不可见符号都忽略

t_ignore = ' \t\r'

#

解析错误的时候直接抛出异常

def t_error(t):

raise Exception('error {} at line {}'.format(t.value[0], t.lineno))

#

记录行号，方便出错定位

def t_newline(t):

r'\n+'

t.lexer.lineno += len(t.value)

#

支持c++风格的\\注释

def t_ignore_COMMENT(t):

r'\/\/[^\n]*'

#

变量的命令规则

def t_VARIABLE(t):

r'[a-z]+'

return t

#

常数命令规则

def t_CONSTANT(t):

r'\d+(\.\d+)?'

t.value = float(t.value)

return t

#

输入中支持的符号头token，当然也支持t_PLUS = r'\+'的方式将加号定义为token

literals = '+-,;='

tokens = ('VARIABLE', 'CONSTANT')

if __name__ == '__main__':

data = '''

-x

+ 2.4y + z = 0; //this is a comment

9y

- z + 7.2x = -1;

y

- z + x = 8

'''

lexer = lex.lex()

lexer.input(data)

while True:

tok = lexer.token()

if not tok:

break

print tok

直接运行文件就可以将解析的token串打印出来，如下所示，详细的使用文档可以参考ply文档。LexToken(-,'-',2,5)

LexToken(VARIABLE,'x',2,6)

LexToken(+,'+',2,8)

LexToken(CONSTANT,2.4,2,10)

LexToken(VARIABLE,'y',2,13)

LexToken(+,'+',2,15)

LexToken(VARIABLE,'z',2,17)

LexToken(=,'=',2,19)

LexToken(CONSTANT,0.0,2,21)

LexToken(;,';',2,22)

语法解析

ply中的yacc用作语法分析，虽然复杂的词法分析可以代替简单的语法分析，但类似于编程语言的解析再复杂的词法分析也胜任不了。在使用yacc之前，需要了解上下文无关文法，这部分内容太多太杂，我也只了解部分简单的概念，有兴趣的可以看一看编译原理深入了解。

目前语法分析的方法有两大类，即自下向上的分析方法和自上而下的分析方法。所谓自上而下的分下法就是从文法的开始符号出发，根据文法规则正向推到出给定句子的一种方法，或者说，从树根开始，往下构造语法树，直到建立每个树叶的分析方法。代表算法是LL(1)，此算法文法解析能力不强，对文法定义要求比较高，主流的编译器都没有使用。自下而上的分析法是从给定的输入串开始，根据文法规则逐步进行归约，直至归约到文法的开始符号，或者说从语法书的末端开始，步步向上归约，直至归约到根节点的分析方法。代表算法有SLR、LRLR，ply使用的就是LRLR。

因此我们只需要定义文法和规约动作即可，以下就是完整的代码。#

-*- coding=utf8 -*-

from ply import (

lex,

yacc

)

#

空格 制表符 回车这些不可见符号都忽略

t_ignore = ' \t\r'

#

解析错误的时候直接抛出异常

def t_error(t):

raise Exception('error {} at line {}'.format(t.value[0], t.lineno))

#

记录行号，方便出错定位

def t_newline(t):

r'\n+'

t.lexer.lineno += len(t.value)

#

支持c++风格的\\注释

def t_ignore_COMMENT(t):

r'\/\/[^\n]*'

#

变量的命令规则

def t_VARIABLE(t):

r'[a-z]+'

return t

#

常数命令规则

def t_CONSTANT(t):

r'\d+(\.\d+)?'

t.value = float(t.value)

return t

#

输入中支持的符号头token，当然也支持t_PLUS = r'\+'的方式将加号定义为token

literals = '+-,;='

tokens = ('VARIABLE', 'CONSTANT')

#

顶层文法，规约的时候equations对应的p[1]是一个列表，包含了方程左边各个变量与系数还有方程左边的常数

def p_start(p):

"""start : equations"""

var_count, var_list = 0, []

for left, _ in p[1]:

for con, var_name in left:

if var_name in var_list:

continue

var_list.append(var_name)

var_count += 1

matrix = [[0] * (var_count + 1) for _ in xrange(len(p[1]))]

for counter, eq in enumerate(p[1]):

left, right = eq

for con, var_name in left:

matrix[counter][var_list.index(var_name)] = con

matrix[counter][-1] = -right

var_list.append(1)

p[0] = matrix, var_list

#

方程组对应的文法，每个方程用，或者；做分隔

def p_equations(p):

"""equations : equation ',' equations

| equation ';' equations

| equation"""

if len(p) == 2:

p[0] = [p[1]]

else:

p[0] = [p[1]] + p[3]

#

单个方程对应的文法

def p_equation(p):

"""equation : eq_left '=' eq_right"""

p[0] = (p[1], p[3])

#

方程等式左边对应的文法

def p_eq_left(p):

"""eq_left : var_unit eq_left

|"""

if len(p) == 1:

p[0] = []

else:

p[0] = [p[1]] + p[2]

#

六种文法对应例子： x, 5x, +x, -x, +4x, -4y

#

归约的形式是一个元组，例： (5, 'x')

def p_var_unit(p):

"""var_unit : VARIABLE

|

CONSTANT VARIABLE

|

'+' VARIABLE

|

'-' VARIABLE

|

'+' CONSTANT VARIABLE

|

'-' CONSTANT VARIABLE"""

len_p = len(p)

if len_p == 2:

p[0] = (1.0, p[1])

elif len_p == 3:

if p[1] == '+':

p[0] = (1.0, p[2])

elif p[1] == '-':

p[0] = (-1.0, p[2])

else:

p[0] = (p[1], p[2])

else:

if p[1] == '+':

p[0] = (p[2], p[3])

else:

p[0] = (-p[2], p[3])

#

方程等式右边对应的常数，对应的例子：1.2， +1.2， -1.2

def p_eq_right(p):

"""eq_right : CONSTANT

|

'+' CONSTANT

|

'-' CONSTANT"""

if len(p) == 3:

if p[1] == '-':

p[0] = -p[2]

else:

p[0] = p[2]

else:

p[0] = p[1]

if __name__ == '__main__':

data = '''

-x

+ 2.4y + z = 0; //this is a comment

9y

- z + 7.2x = -1;

y

- z + x = 8

'''

lexer = lex.lex()

parser = yacc.yacc(debug=True)

lexer.lineno = 1

s = parser.parse(data)

print s

直接运行文件即可，得到的输出如下，之后就可以根据线性代数的方法求解各个变量的值([[-1.0, 2.4, 1.0,

-0.0], [7.2, 9.0, -1.0, 1.0], [1.0, 1.0, -1.0, -8.0]], ['x', 'y', 'z',

1])

总结

依托于python简洁的语法，ply为我们提供了一个强大的语法分析工具，更复杂的例子可以参考https://github.com/LiuRoy/proto_parser，这是我用ply实现的一个简单的protobuf解析器，用于减少频繁的中间文件生成。有这种神器，一颗赛艇！

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