然后在后续的编译过程中再解决问题。(我们甚至出了点小错,允许了像 foo((a)=1)
这样的东西,给了它跟 foo(a=1)
相同的含义,直到 Python 3.8 时才修复掉。)
那么,PEG 解析器是如何解决这些烦恼的呢?
通过使用无限的前向缓冲!PEG 解析器的经典实现中使用了一个叫作“packrat parsing”(译注:PackRat,口袋老鼠)的东西,它不仅会在解析之前将整个程序加载到内存中,而且还能允许解析器任意地回溯。
虽然 PEG 这个术语主要指的是语法符号,但是以 PEG 语法生成的解析器是可以无限回溯的递归下降(recursive-descent)解析器,“packrat parsing”通过记忆每个位置所匹配的规则,来使之生效。
这使一切变得简单,然而当然也有成本:内存。
三十年前,我有充分的理由来使用单一前向标记符的解析技术:内存很昂贵。LL(1) 解析(以及其它技术像 LALR(1),因 YACC 而著名)使用状态机和堆栈(一种“下推自动机”)来有效地构造解析树。
幸运的是,运行 CPython 的计算机比 30 年前有了更多的内存,将整个文件存在内存中确实已不再是一个负担。例如,我能在标准库中找到的最大的非测试文件是 _pydecimal.py
,它大约有 223 千字节(译注:kilobytes,即 KB)。在一个 GB 级的世界里,这基本不算什么。
这就是令我再次研究解析技术的原因。
但是,当前 CPython 中的解析器还有另一个 bug 我的东西。
编译器都是复杂的,CPython 也不例外:虽然 pgen-驱动的解析器输出的是一个解析树,但是这个解析树并不直接用作代码生成器的输入:它首先会被转换成抽象语法树(AST),然后再被编译成字节码。(还有更多细节,但在这我不关注。)
为什么不直接从解析树编译呢?这其实正是它最早的工作方式,但是大约在 15 年前,我们发现编译器因为解析树的结构而变得复杂了,所以我们引入了一个单独的 AST,还引入了一个将解析树翻译成 AST 的环节。随着 Python 的发展,AST 比解析树更稳定,这减少了编译器出错的可能。
AST 对于那些想要检查(inspect)Python 代码的第三方代码,也更加容易,它还通过被大众欢迎的 ast
模块而公开。这个模块还允许你从头构建 AST 节点,或是修改现有的 AST 节点,然后你可以将新的节点编译成字节码。
后一项能力支撑起了一整个为 Python 语言添加扩展的家庭手工业(译注:ast 模块为 Python 的三方扩展提供了便利)。(借助 parser
模块,解析树同样能面向 Python 的用户开放,但它使用起来太麻烦了,因此相比于 ast
模块,它就过时了。)
综上所述,我现在的想法是看看能否为 CPython 创造一个新的解析器,在解析时,使用 PEG 与 packrat parsing 来直接构建 AST,从而跳过中间解析树结构,并尽可能地节省内存,尽管它会使用无限的前向缓冲。
我还没进展到这个地步,但已经有了一个原型,可以将一个 Python 的子集编译成一个 AST,其速度与当前 CPython 的解析器大致相当。只不过,它占用的内存更多,所以我预计在将它扩展到整个语言时,将会降低 PEG 解析器的速度。
但是,我还没去优化它,所以还是挺有希望的。
转换成 PEG 的最后一个好处是它为语言的未来演化提供了更大的灵活性。
过去有人曾说,pgen 的 LL(1) 缺陷帮助了 Python 保持语法的简单。这很有道理,但我们还有很多适当的流程,可以防止语言不受控制地膨胀(主要是 PEP 流程,在非常严格的向后兼容性要求以及新的治理结构的帮助下)。所以我并不担心。
我还有很多内容要写,关于 PEG 解析以及我的具体实现,但是要等我整理好代码后,在后续的文章中再去写了。