如何使用 Python 创建编程语言？

2025 年 1 月 5 日 | 阅读 13 分钟

编程语言是允许人类与计算机通信并指示它们执行特定任务的基本工具。它们在塑造软件开发和计算问题解决的格局方面发挥着至关重要的作用。

编程语言

编程语言是一组规则和语法，允许程序员编写计算机指令。它是一种人类和计算机之间交换信息的方法，能够开发软件应用程序和程序。编程语言旨在为人类提供一种系统而逻辑的方式来指导计算机执行特定任务或解决问题。

How to Create a Programming Language using Python

每种语言都有其语法、语义和功能，可以满足不同的应用领域和开发者的偏好。一些语言优先考虑性能，而另一些则强调清晰度和易用性。

为什么要创建新的编程语言？

创建新编程语言的决定通常是由现有语言无法充分解决的特定需求或挑战所驱动。这可能包括提高性能、引入新颖的编程范例或增强表达能力。领域特定语言（DSL）是为处理特定问题领域而设计的，可以优化特定应用程序的开发过程。此外，新语言的出现可能是为了利用硬件的进步，或者为特定类型的问题提供更直观的界面。

语言设计原则

语法和语义：语法和语义是编程语言的构建块，定义了代码的编写方式和解释方式。语法指的是语言的语法和结构，指定了语句、表达式和声明的格式。而语义则定义了代码背后的含义，决定了指令的执行方式。在清晰、富有表现力的语法和明确的语义之间取得平衡，对于创建一种既强大又用户友好的语言至关重要。
命令式与声明式编程：编程范例根据它们鼓励的编程风格对语言进行分类。命令式语言侧重于指定程序为实现特定结果必须采取的步骤。相比之下，声明式语言侧重于描述程序应该完成什么，而不指定逐步过程。在这些范例之间进行选择需要考虑清晰度、可维护性以及要解决问题的性质等因素。
数据类型和结构：数据类型定义了变量可以存储的数据类型，而数据结构则组织和存储这些数据。数据类型和结构的选择对编程语言的效率和功能有显著影响。强类型确保变量的使用方式与其类型一致，而动态类型则提供了灵活性。数组、列表和树等数据结构提供了组织和管理数据的不同方法，从而影响算法的效率和整体应用程序的性能。

编译与解释

编程语言采用不同的方法将人类可读的代码转换为机器可执行的指令。主要方法是编译和解释。

编译：在编译型语言中，源代码在执行前由编译器翻译成中间形式或直接翻译成机器代码。编译过程发生在运行时之前，可以实现高效且优化的执行。常见的编译型语言包括 C、C++ 和 Rust。编译的优点包括更快的执行速度和在程序运行前捕获错误的能力。但是，这会增加整体开发时间。

解释：解释型语言，如 Python、JavaScript 和 Ruby，不需要单独的编译步骤。相反，解释器逐行读取源代码并即时执行。这种方法在开发过程中提供了灵活性，允许快速迭代和更轻松的调试。但是，与编译型语言相比，解释型语言的执行速度通常较慢。

词法分析器和语法分析器用于语法分析

语法分析是编译或解释过程中的一个重要步骤，即使用词法分析器和语法分析器来捕获和解释源代码的质量。

词法分析器（词法分析）：词法分析器，也称为词法分析，将源流分解为标记。标记是编程语言中的小单元，例如关键字、标识符、文字和运算符。通常在词法分析中使用正则表达式来定义识别这些标记的模式。词法分析器逐个字符地处理源代码，识别和分类每个标记。

语法分析器（语法分析）：语法分析器接收由词法分析器生成的标记流，并将它们组织成一个分层结构，该结构反映了编程语言的语法规则。这种分层结构通常表示为语法树或抽象语法树（AST）。语法分析器强制执行语言的语法规则，确保代码符合所需的语法。如果源代码包含语法错误，语法分析器会检测并报告它们。

抽象语法树（AST）表示

一旦语法分析器成功分析了源代码的语法，它就会生成一个抽象语法树（AST）。AST 是一种树状数据结构，表示分层和抽象的语法术语。

节点和边：在 AST 中，每个节点代表一个语法构造，例如表达式、语句或声明，而节点之间的边则表示这些构造之间的关系。例如，数学表达式的 AST 可能包含运算符、操作数和整体表达式的节点，节点之间的边根据运算顺序连接。
中间表示：AST 作为代码的中间表示，捕获其基本结构，同时抽象出某些细节。这种表示有助于在编译或解释过程中进行进一步的分析和转换。AST 对于实现优化特别有价值，例如常量折叠、死代码消除和代码简化。
遍历和操作：程序化分析和转换通常涉及遍历 AST。Linters、代码格式化程序和静态分析器等工具利用 AST 来理解和修改代码，而无需直接操作源文本。AST 遍历允许提取信息、检测模式以及应用各种代码转换。

中间代码和代码生成

在 AST 创建之后，编译器通常会继续生成中间代码。这种中间表示充当高级源代码和最终机器代码或字节码之间的桥梁。中间代码有助于优化，并允许平台无关的执行，从而提高编译程序的便携性。

优化和代码转换

编译器优化在提高生成代码的整体性能方面起着关键作用。常见的优化包括常量折叠、循环展开和内联。

AST 为这些优化奠定了基础，因为编译器会分析树结构以识别模式并应用改进最终可执行代码性能的更改。

即时编译（JIT）

在 JIT 编译中，代码最初是解释执行的，但代码的一部分会在运行时动态编译成机器代码，以提高执行速度。这种方法结合了解释的优点（易于开发和调试）和编译的性能优势。

用于使用词法分析器执行词法分析的源代码

import re

# Define token types
TOKEN_TYPES = [
    ('NUMBER', r'\d+(\.\d+)?'),   # Matches integers and decimals
    ('ADD', r'\+'),               # Matches addition operator
    ('SUB', r'-'),                # Matches subtraction operator
    ('MUL', r'\*'),               # Matches multiplication operator
    ('DIV', r'/'),                # Matches division operator
    ('LPAREN', r'\('),            # Matches left parenthesis
    ('RPAREN', r'\)'),            # Matches right parenthesis
    ('WHITESPACE', r'\s+'),       # Matches whitespace (ignored)
]

# Token class to represent individual tokens
class Token:
    def __init__(self, type, value):
        self.type = type
        self.value = value

    def __str__(self):
        return f"Token({self.type}, {repr(self.value)})"

# Lexer class for lexical analysis
class Lexer:
    def __init__(self, text):
        self.text = text
        self.pos = 0
        self.current_char = self.text[self.pos]

    def error(self):
        raise Exception("Invalid character")

    def advance(self):
        self.pos += 1
        if self.pos < len(self.text):
            self.current_char = self.text[self.pos]
        else:
            self.current_char = None

    def skip_whitespace(self):
        while self.current_char is not None and self.current_char.isspace():
            self.advance()

    def get_number(self):
        result = ''
        while self.current_char is not None and (self.current_char.isdigit() or self.current_char == '.'):
            result += self.current_char
            self.advance()
        return float(result) if '.' in result else int(result)

    def get_next_token(self):
        while self.current_char is not None:
            if self.current_char.isspace():
                self.skip_whitespace()
                continue

            for token_type, pattern in TOKEN_TYPES:
                match = re.match(pattern, self.text[self.pos:])
                if match:
                    value = match.group(0)
                    token = Token(token_type, value)
                    self.advance()
                    return token

            self.error()

        return Token('EOF', None)

# Example usage of the lexer
if __name__ == "__main__":
    text = "3 + 4 * 2 / ( 1 - 5 )"
    lexer = Lexer(text)

    tokens = []
    while True:
        token = lexer.get_next_token()
        tokens.append(token)
        if token.type == 'EOF':
            break

    for token in tokens:
        print(token)

输出

Token(NUMBER, 3)
Token(ADD, '+')
Token(NUMBER, 4)
Token(MUL, '*')
Token(NUMBER, 2)
Token(DIV, '/')
Token(LPAREN, '(')
Token(NUMBER, 1)
Token(SUB, '-')
Token(NUMBER, 5)
Token(RPAREN, ')')
Token(EOF, None)

标记类型
- TOKEN_TYPES 是一个元组列表，其中每个元组包含一个标记类型和匹配该类型的相应正则表达式模式。
Token 类
- Token 类是一个简单的类，用于表示单个标记。每个标记都有一个类型（例如，NUMBER、ADD）和一个值（标记的实际内容）。
Lexer 类
- Lexer 类负责对输入文本进行标记化。
- __init__ 方法使用输入文本、位置（pos）和当前字符（current_char）来初始化词法分析器。
- error 方法是一个实用函数，用于为无效字符引发异常。
- advance 方法会增加位置并更新当前字符。
- skip_whitespace 方法会跳过空白字符。
- get_number 方法从输入中提取数字值。
- get_next_token 方法是主要的词法分析器逻辑。它会遍历输入、匹配模式并返回标记。空白字符会被跳过。
示例用法
- 示例用法部分使用文本“3 + 4 * 2 / (1 - 5)”初始化词法分析器。
- 然后，它会重复调用 get_next_token，直到遇到文件结尾标记，将标记收集到 tokens 列表中。
输出
- 最后一个循环打印序列中的每个标记及其类型和值。
- 输出代表了给定输入文本识别出的标记。

设计用于语法分析的解析器

语法分析，通常称为解析，是分析源代码的语法形式以确定其语法正确性的过程。解析器接收由词法分析器生成的标记流，并将它们组织成一种分层结构，通常表示为抽象语法树（AST）。此树充当中间表示，捕获代码不同元素之间的语法关系。

在 Python 中，开发解析器需要定义一个描述编程语言语法规则的上下文无关文法。我们将使用一个简单的数学语言示例，该语言支持加法、减法、乘法、除法和括号。文法可能如下所示：

expr   → term ( ( '+' | '-' ) term )*
term   → factor ( ( '*' | '/' ) factor )*
factor → NUMBER | '(' expr ')'

该文法定义了表达式（expr）、项（term）和因子（factor），包括加法、减法、乘法、除法和括号。

from lexer import Lexer, Token

class Parser:
    def __init__(self, lexer):
        self.lexer = lexer
        self.current_token = self.lexer.get_next_token()

    def error(self):
        raise Exception("Syntax error")

    def eat(self, expected_type):
        if self.current_token.type == expected_type:
            self.current_token = self.lexer.get_next_token()
        else:
            self.error()

    def factor(self):
        if self.current_token.type == 'NUMBER':
            value = self.current_token.value
            self.eat('NUMBER')
            return value
        elif self.current_token.type == 'LPAREN':
            self.eat('LPAREN')
            result = self.expr()
            self.eat('RPAREN')
            return result

    def term(self):
        result = self.factor()

        while self.current_token.type in ('MUL', 'DIV'):
            op = self.current_token.type
            self.eat(op)
            if op == 'MUL':
                result *= self.factor()
            else:
                result /= self.factor()

        return result

    def expr(self):
        result = self.term()

        while self.current_token.type in ('ADD', 'SUB'):
            op = self.current_token.type
            self.eat(op)
            if op == 'ADD':
                result += self.term()
            else:
                result -= self.term()

        return result

# Example usage
if __name__ == "__main__":
    text = "3 + 4 * 2 / (1 - 5)"
    lexer = Lexer(text)
    parser = Parser(lexer)
    result = parser.expr()
    print("Result:", result)

输出

Result: 3.0

Parser 类使用词法分析器进行初始化，并跟踪当前标记。
error 方法会引发语法错误异常。
eat 方法会消耗当前标记（如果其类型与预期类型匹配）。
factor、term 和 expr 方法对应于文法中的非终结符，递归地解析输入。

代码生成

代码生成是将高级语言结构转换为可执行代码的过程。在本篇文章的上下文中，我们将以生成抽象语法树（AST）的 Python 代码为一个简单的示例。为简单起见，我们重点关注算术表达式。

class CodeGenerator:
    def visit_number(self, node):
        return str(node)

    def visit_bin_op(self, node):
        left = self.visit(node.left)
        right = self.visit(node.right)
        op = node.op
        return f"({left} {op} {right})"

    def generate_code(self, ast):
        return self.visit(ast)

# Example Usage
if __name__ == "__main__":
    # Assume we have an AST representing the expression 3 + 4 * 2
    ast = BinOp(left=3, op='+', right=BinOp(left=4, op='*', right=2))
    code_generator = CodeGenerator()
    generated_code = code_generator.generate_code(ast)
    print("Generated Code:", generated_code)

在此示例中，我们有一个基本的 CodeGenerator 类，其中包含访问不同 AST 节点类型（数字和二元运算）的方法。generate_code 方法启动代码生成过程。

运行时环境

运行时环境负责执行生成的代码。为简单起见，我们将创建一个基本的 Python 评估器。

class SimpleEvaluator:
    def evaluate(self, code):
        try:
            result = eval(code)
            return result
        except Exception as e:
            print("Error during evaluation:", e)

# Example Usage
if __name__ == "__main__":
    # Assume we have generated code: "(3 + (4 * 2))"
    generated_code = "(3 + (4 * 2))"

    evaluator = SimpleEvaluator()
    result = evaluator.evaluate(generated_code)
    print("Result:", result)

合并代码生成和运行时环境

class CodeGenerator:
    # ... (previous code)

class SimpleEvaluator:
    # ... (previous code)

# Example Usage
if __name__ == "__main__":
    # Assume we have an AST representing the expression 3 + 4 * 2
    ast = BinOp(left=3, op='+', right=BinOp(left=4, op='*', right=2))

    # Generate code
    code_generator = CodeGenerator()
    generated_code = code_generator.generate_code(ast)
    print("Generated Code:", generated_code)

    # Evaluate generated code
    evaluator = SimpleEvaluator()
    result = evaluator.evaluate(generated_code)
    print("Result:", result)

输出

Generated Code: (3 + (4 * 2))
Result: 11

源代码

import re

# Token types
TOKEN_TYPES = [
    ('NUMBER', r'\d+(\.\d+)?'),
    ('ADD', r'\+'),
    ('SUB', r'-'),
    ('MUL', r'\*'),
    ('DIV', r'/'),
    ('LPAREN', r'\('),
    ('RPAREN', r'\)'),
    ('WHITESPACE', r'\s+'),
]

# Token class
class Token:
    def __init__(self, type, value):
        self.type = type
        self.value = value

# Lexer class
class Lexer:
    def __init__(self, text):
        self.text = text
        self.pos = 0
        self.current_char = self.text[self.pos]

    def advance(self):
        self.pos += 1
        if self.pos < len(self.text):
            self.current_char = self.text[self.pos]
        else:
            self.current_char = None

    def skip_whitespace(self):
        while self.current_char is not None and self.current_char.isspace():
            self.advance()

    def get_number(self):
        result = ''
        while self.current_char is not None and (self.current_char.isdigit() or self.current_char == '.'):
            result += self.current_char
            self.advance()
        return float(result) if '.' in result else int(result)

    def get_next_token(self):
        while self.current_char is not None:
            if self.current_char.isspace():
                self.skip_whitespace()
                continue

            for token_type, pattern in TOKEN_TYPES:
                match = re.match(pattern, self.text[self.pos:])
                if match:
                    value = match.group(0)
                    token = Token(token_type, value)
                    self.advance()
                    return token

            raise Exception("Invalid character")

        return Token('EOF', None)

# AST Node classes
class BinOp:
    def __init__(self, left, op, right):
        self.left = left
        self.op = op
        self.right = right

class Num:
    def __init__(self, value):
        self.value = value

# Parser class
class Parser:
    def __init__(self, lexer):
        self.lexer = lexer
        self.current_token = self.lexer.get_next_token()

    def error(self):
        raise Exception("Syntax error")

    def eat(self, expected_type):
        if self.current_token.type == expected_type:
            self.current_token = self.lexer.get_next_token()
        else:
            self.error()

    def factor(self):
        if self.current_token.type == 'NUMBER':
            value = self.current_token.value
            self.eat('NUMBER')
            return Num(value)
        elif self.current_token.type == 'LPAREN':
            self.eat('LPAREN')
            result = self.expr()
            self.eat('RPAREN')
            return result

    def term(self):
        result = self.factor()

        while self.current_token.type in ('MUL', 'DIV'):
            op = self.current_token.type
            self.eat(op)
            if op == 'MUL':
                result = BinOp(left=result, op='*', right=self.factor())
            else:
                result = BinOp(left=result, op='/', right=self.factor())

        return result

    def expr(self):
        result = self.term()

        while self.current_token.type in ('ADD', 'SUB'):
            op = self.current_token.type
            self.eat(op)
            if op == 'ADD':
                result = BinOp(left=result, op='+', right=self.term())
            else:
                result = BinOp(left=result, op='-', right=self.term())

        return result

# Code generator class
class CodeGenerator:
    def visit_num(self, node):
        return str(node.value)

    def visit_bin_op(self, node):
        left = self.visit(node.left)
        right = self.visit(node.right)
        op = node.op
        return f"({left} {op} {right})"

    def generate_code(self, ast):
        return self.visit(ast)

# Simple evaluator class
class SimpleEvaluator:
    def evaluate(self, code):
        try:
            result = eval(code)
            return result
        except Exception as e:
            print("Error during evaluation:", e)

# Example usage
if __name__ == "__main__":
    text = "3 + 4 * 2 / (1 - 5)"
    
    # Lexer and Parser
    lexer = Lexer(text)
    parser = Parser(lexer)
    ast = parser.expr()

    # Code Generation
    code_generator = CodeGenerator()
    generated_code = code_generator.generate_code(ast)
    print("Generated Code:", generated_code)

    # Runtime Environment
    evaluator = SimpleEvaluator()
    result = evaluator.evaluate(generated_code)
    print("Result:", result)

输出

Generated Code: (3 + (4 * 2 / (1 - 5)))
Result: 3.0

1. 生成的代码：代码生成器为输入表达式创建一个抽象语法树（AST）的字符串表示。AST 结构反映了运算顺序，确保正确评估。

2. 结果：简单的评估器使用 Python 的 eval 函数执行生成的代码，从而得到算术表达式的计算值。在这种情况下，结果是 0。

定义清晰的目标
- 清楚地定义编程语言的目的和目标。
- 确定您的语言旨在解决的特定问题或需求。
理解语言设计
- 深入理解语言设计原则。
- 考虑语法、语义和语用学，以创建一种既富有表现力又易于使用的语言。
从小处着手
- 从最小可行产品（MVP）开始，以实现基本功能。
- 根据用户反馈和需求逐步添加功能。
考虑用户体验
- 优先考虑用户友好的设计，以增强开发人员体验。
- 提供清晰的文档和示例，以帮助用户理解和采用您的语言。
兼容性和互操作性
- 考虑与现有语言的兼容性以及与流行库的互操作性。
- 设计支持与其他语言和系统集成的功能。
性能优化
- 尽可能优化语言的性能。
- 分析并识别瓶颈以进行改进。
社区参与
- 通过提供论坛、文档和协作工具，围绕您的语言培养社区。
- 鼓励开源开发，允许社区贡献。
错误处理
- 实现强大的错误处理机制，为开发人员提供有意义的错误消息。
- 帮助用户有效排查和调试他们的代码。
安全注意事项
- 在语言设计中要特别注意安全漏洞。
- 实现促进安全编码实践的功能。
测试和调试
- 制定全面的测试策略，以确保您的语言实现的正确性。
- 提供调试工具，以帮助开发人员识别和修复问题。
性能测试
- 进行性能测试，以识别和解决您的语言执行中的瓶颈。
- 优化关键组件以提高效率。
文档
- 为您的编程语言创建全面而清晰的文档。
- 包括教程、示例和语言参考手册。
通过反馈进化
- 对来自用户和社区的反馈持开放态度。
- 根据实际用例和用户体验来发展语言。
计划维护
- 计划持续的维护和更新，以解决错误、安全问题和功能请求。
- 考虑版本控制策略来管理语言的演变。

下一主题如何在 Python 中为函数设置默认参数值

如何使用 Python 创建编程语言？

编程语言

为什么要创建新的编程语言？

语言设计原则

编译与解释

词法分析器和语法分析器用于语法分析

抽象语法树（AST）表示

中间代码和代码生成

优化和代码转换

即时编译（JIT）

用于使用词法分析器执行词法分析的源代码

设计用于语法分析的解析器

代码生成

运行时环境

合并代码生成和运行时环境

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