使用Python制作一个极简四则运算解释器
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。
到此这篇关于使用Python制作一个极简四则运算解释器的文章就介绍到这了,更多相关Python极简四则运算解释器内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
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