Читать онлайн «Давайте создадим компилятор!». Страница 17

Единственная причина, на самом деле, имеет отношение к ключевым словам. Это факт компьютерной жизни, что синтаксис ключевого слова имеет ту же самую форму, что и синтаксис любого другого идентификатора. Мы не можем сказать пока не получим полное слово действительно ли это ключевое слово. К примеру переменная IFILE и ключевое слово IF выглядят просто одинаковыми до тех пор, пока вы не получите третий символ. В примерах до настоящего времени мы были всегда способны принять решение, основанное на первом символе токена, но это больше невозможно когда присутствуют ключевые слова. Нам необходимо знать, что данная строка является ключевым словом до того, как мы начнем ее обрабатывать. И именно поэтому нам нужен сканер.

На последнем уроке я также пообещал, что мы могли бы предусмотреть нормальные токены без глобальных изменений того, что мы уже сделали. Я не солгал... мы можем, как вы увидите позднее. Но каждый раз, когда я намеревался встроить эти элементы в синтаксический анализатор, который мы уже построили, у меня возникали плохие чувства в отношении их. Все это слишком походило на временную меру. В конце концов я выяснил причину проблемы: я установил программу лексического анализа не объяснив вам вначале все о лексическом анализе, и какие есть альтернативы. До настоящего времени я старательно избегал давать вам много теории и, конечно, альтернативные варианты. Я обычно не воспринимаю хорошо учебники которые дают двадцать пять различных способов сделать что-то, но никаких сведений о том, какой способ лучше всего вам подходит. Я попытался избежать этой ловушки, просто показав вам один способ, который работает.

Но это важная область. Хотя лексический анализатор едва ли является наиболее захватывающей частью компилятора он часто имеет наиболее глубокое влияние на общее восприятие языка так как эта часть наиболее близка пользователю. Я придумал специфическую структуру сканера, который будет использоваться с KISS. Она соответствует восприятию, которое я хочу от этого языка. Но она может совсем не работать для языка, который придумаете вы, поэтому в этом единственном случае я чувствую, что вам важно знать ваши возможности.

Поэтому я собираюсь снова отклониться от своего обычного распорядка. На этом уроке мы заберемся гораздо глубже, чем обычно, в базовую теорию языков и грамматик. Я также буду говорить о других областях кроме компиляторов в которых лексических анализ играет важную роль. В заключение я покажу вам некоторые альтернативы для структуры лексического анализатора. Тогда и только тогда мы возвратимся к нашему синтаксическому анализатору из последней главы. Потерпите... я думаю вы найдете, что это стоит ожидания. Фактически, так как сканеры имеют множество применений вне компиляторов, вы сможете легко убедиться, что это будет наиболее полезный для вас урок.

Лексический анализ – это процесс сканирования потока входных символов и разделения его на строки, называемые лексемами. Большинство книг по компиляторам начинаются с этого и посвящают несколько глав обсуждению различных методов построения сканеров. Такой подход имеет свое место, но, как вы уже видели, существуют множество вещей, которые вы можете сделать даже никогда не обращавшись к этому вопросу, и, фактически, сканер, который мы здесь закончим, не очень будет напоминать то, что эти тексты описывают. Причина? Теория компиляторов и, следовательно, программы следующие из нее, должны работать с большинством общих правил синтаксического анализа. Мы же не делаем этого. В реальном мире возможно определить синтаксис языка таким образом, что будет достаточно довольно простого сканера. И как всегда KISS – наш девиз.

Как правило, лексический анализатор создается как отдельная часть компилятора, так что синтаксический анализатор по существу видит только поток входных лексем. Теоретически нет необходимости отделять эту функцию от остальной части синтаксического анализатора. Имеется только один набор синтаксических уравнений, который определяет весь язык, поэтому теоретически мы могли бы написать весь анализатор в одном модуле.

Зачем необходимо разделение? Ответ имеет и теоретическую и практическую основы.

В 1956 Ноам Хомский определил «Иерархию Хомского» для грамматик. Вот они:

Тип 0. Неограниченные (например Английский язык)

Тип 1. Контекстно-зависимые

Тип 2. Контекстно-свободные

Тип 3. Регулярные.

Некоторые характеристики типичных языков программирования (особенно старых, таких как Фортран) относят их к Типу 1, но большая часть всех современных языков программирования может быть описана с использованием только двух последних типов и с ними мы и будем здесь работать.

Хорошая сторона этих двух типов в том, что существуют очень специфические пути для их анализа. Было показано, что любая регулярная грамматика может быть анализирована с использованием частной формы абстрактной машины, называемой конечным автоматом. Мы уже реализовывали конечные автоматы в некоторых их наших распознающих программ.

Аналогично грамматики Типа 2 (контекстно-свободные) всегда могут быть анализированы с использованием магазинного автомата (конечный автомат, дополненный стеком). Мы также реализовывали эти машины. Вместо реализации явного стека для выполнения работы мы положились на встроенный стек связанный с рекурсивным кодированием и это фактически является предочтительным способом для нисходящего синтаксического анализа.

Случается что в реальных, практических грамматиках части, которые квалифицируются как регулярные выражения, имеют склонность быть низкоуровневыми частями, как определение идентификатора:

<ident> ::= <letter> [ <letter> | <digit> ]*

Так как требуется различные виды абстрактных машин для анализа этих двух типов грамматик, есть смысл отделить эти низкоуровневые функции в отдельный модуль, лексический анализатор, который строится на идее конечного автомата. Идея состоит в том, чтобы использовать самый простой метод синтаксического анализа, необходимый для работы.

Имеется другая, более практическая причина для отделения сканера от синтаксического анализатора. Мы хотим думать о входном исходном файле как потоке символов, которые мы обрабатываем справа налево без возвратов. На практике это невозможно. Почти каждый язык имеет некоторые ключевые слова типа IF, WHILE и END. Как я упомянул ранее, в действительности мы не можем знать является ли данная строка ключевым словом до тех пор пока мы не достигнем ее конца, что определено пробелом или другим разделителем. Так что мы должны хранить строку достаточно долго для того, чтобы выяснить имеем мы ключевое слово или нет. Это ограниченная форма перебора с возвратом.

Поэтому структура стандартного компилятора включает разбиение функций низкоуровневого и высокоуровневого синтаксического анализа. Лексический анализатор работает на символьном уровне собирая символы в строки и т.п., и передавая их синтаксическому анализатору как неделимые лексемы. Также считается нормальным позволить сканеру выполнять работу по идентификации ключевых слов.

Я упомянул, что регулярные выражения могут анализироваться с использованием конечного автомата. В большинстве книг по компиляторам а также в большинстве компиляторов, вы обнаружите, что это применяется буквально. Обычно они имеют настоящую реализацию конечного автомата с целыми числами, используемыми для определения текущего состояния и таблицей действий, выполняемых для каждой комбинации текущего состояния и входного символа. Если вы пишите «front end» для компилятора, используя популярные Unix инструменты LEX и YACC, это то, что вы получите. Выход LEX – конечый автомат, реализованный на C плюс таблица действий, соответствующая входной грамматике данной LEX. Вывод YACC аналогичен... исскуственный таблично-управляемый синтаксический анализатор плюс таблица, соответствующая синтаксису языка.

Однако это не единственный вариант. В наших предыдущих главах вы много раз видели, что возможно реализовать синтаксические анализаторы специально не имея дела с таблицами, стеками и переменными состояния. Фактически в пятой главе я предупредил вас, что если вы считает себя нуждающимся в этих вещах, возможно вы делаете что-то неправильно и не используете возможности Паскаля. Существует в основном два способа определить состояние конечного автомата: явно, с номером или кодом состояния и неявно, просто на основании того факта, что я нахожусь в каком-то определенном месте кода (если сегодня вторник, то это должно быть Бельгия). Ранее мы полагались в основном на неявные методы, и я думаю вы согласитесь, что они работают здесь хорошо.

На практике может быть даже не обязательно иметь четко определенный лексический анализатор. Это не первый наш опыт работы с многосимвольными токенами. В третьей главе мы расширили наш синтаксический анализатор для их поддержки и нам даже не был нужен лексический анализатор. Причиной было то, что в узком контексте мы всегда могли сказать просто рассматривая единственный предсказывающий символ, имеем ли мы дело с цифрой, переменной или оператором. В действительности мы построили распределенный лексический анализатор, используя процедуры GetName и GetNum.