在本系列的前三篇文章中，我們已經為IMP語言建立了詞法分析器、解析器 和 抽象語法樹AST。我們甚至寫了自己的解析器組合庫。在這最後一篇文章中，我們將會實現直譯器的最後一個元件：求值器。
一起來了解一下通常一個程式是如何進行求值的。在任意給定的時間，有一些“控制點”，表明了程式下一步將要求值的語句。當下一個語句求值完畢，它通過推進“控制點”和改變變數值來修正程式狀態。
為了給一個IMP程式求值，我們需要三樣東西：
- 控制點—我們需要知道要求的值的下一條語句或表示式。
- 環境—我們需要一種調整“程式狀態”的方法。
- 求值函式—我們需要知道如何調整每個語句或表示式的狀態和控制點。
至少對IMP而言，控制點是最簡單的。我們已經將中間表示都安排在一棵樹狀結構中了。只需要為高階語句呼叫求值函式，該函式將為其中的語句和表示式遞迴呼叫求值函式。我們基本上使用Python的控制點來作為我們自己的控制點。對於具有更復雜的控制結構像函式或異常之類的語言來說，這樣做可能不那麼簡單，但對於IMP我們可以讓它簡單一些。
環境也很簡單。IMP只有全域性變數，所以我們可以用一個簡單的Python字典塑造環境。不論什麼時候，只要賦值發生了，我們就去更新字典裡的變數值。
求值函式是我們唯一真正需要考慮的事情。每一種表示式都有一個求值函式，它將根據當前的環境返回一個值。算術表示式會返回一個整數，布林表示式會返回真（true）與假（false）。表示式沒有副作用，所以不會修改環境。每種宣告語句也會有一個求值函式。宣告語句的行為是修改環境，所以沒有結果返回。
定義求值函式
我們會把求值函式定義為AST類的方法。這樣一來，每個函式都能直接訪問到它所求值的結構。這裡是算術表示式的函式集：
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class IntAexp(Aexp): ... def eval(self, env): return self.i class VarAexp(Aexp): ... def eval(self, env): if self.name in env: return env[self.name] else: return 0 class BinopAexp(Aexp): ... def eval(self, env): left_value = self.left.eval(env) right_value = self.right.eval(env) if self.op == '+': value = left_value + right_value elif self.op == '-': value = left_value - right_value elif self.op == '*': value = left_value * right_value elif self.op == '/': value = left_value / right_value else: raise RuntimeError('unknown operator: ' + self.op) return value |
你會注意到，當程式設計師使用了一個尚未定義的變數（不在環境字典中）時，我們新增了一些額外的邏輯。為了儘量簡單，避免再寫一個錯誤處理系統，我們給所有未定義的變數賦值為0。
在BinopAexp中我們通過丟擲一個RuntimeError來處理“未知操作符”。解析器不能使用未知操作符建立一個AST，所以在實際中我們不用擔心這個。
這裡是布林表示式的函式：
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class RelopBexp(Bexp): ... def eval(self, env): left_value = self.left.eval(env) right_value = self.right.eval(env) if self.op == '<': value = left_value < right_value elif self.op == '<=': value = left_value <= right_value elif self.op == '>': value = left_value > right_value elif self.op == '>=': value = left_value >= right_value elif self.op == '=': value = left_value == right_value elif self.op == '!=': value = left_value != right_value else: raise RuntimeError('unknown operator: ' + self.op) return value class AndBexp(Bexp): ... def eval(self, env): left_value = self.left.eval(env) right_value = self.right.eval(env) return left_value and right_value class OrBexp(Bexp): ... def eval(self, env): left_value = self.left.eval(env) right_value = self.right.eval(env) return left_value or right_value class NotBexp(Bexp): ... def eval(self, env): value = self.exp.eval(env) return not value |
這些都比較簡單直觀。它們只是使用了Python內建的關係和邏輯運算子。
這裡是每種語句對應的求值函式：
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class AssignStatement(Statement): ... def eval(self, env): value = self.aexp.eval(env) env[self.name] = value class CompoundStatement(Statement): ... def eval(self, env): self.first.eval(env) self.second.eval(env) class IfStatement(Statement): ... def eval(self, env): condition_value = self.condition.eval(env) if condition_value: self.true_stmt.eval(env) else: if self.false_stmt: self.false_stmt.eval(env) class WhileStatement(Statement): ... def eval(self, env): condition_value = self.condition.eval(env) while condition_value: self.body.eval(env) condition_value = self.condition.eval(env) |
對於AssignStatement，我們只是對右邊的算術表示式求值，然後用結果值更新環境。程式設計師可以自由地重新定義已分配的變數。
在 CompoundStatement中，我們只是挨個對每個語句求值。要記住， CompoundStatement可以用於任何可以使用語句的地方，所以比較長的語句鏈會被編碼為巢狀複合語句。
在IfStatement中，我們首先求值條件布林表示式。如果結果為真，就對真分支的語句求值。如果結果為假，而且假分支的語句又存在，就對假分支的語句求值。
在WhileStatement中，我們對開頭的條件求值以檢測迴圈體是否應該再執行一遍。
每次迴圈迭代結束後都應該對條件求值，以檢查它是否為真。
組合
我們已經建立好直譯器的每一個主要部分。只需要一個驅動程式來將它們整合起來：
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#!/usr/bin/env python import sys from imp_parser import * from imp_lexer import * def usage(): sys.stderr.write('Usage: imp filenamen') sys.exit(1) if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) != 2: usage() filename = sys.argv[1] text = open(filename).read() tokens = imp_lex(text) parse_result = imp_parse(tokens) if not parse_result: sys.stderr.write('Parse error!n') sys.exit(1) ast = parse_result.value env = {} ast.eval(env) sys.stdout.write('Final variable values:n') for name in env: sys.stdout.write('%s: %sn' % (name, env[name])) |
程式只需要一個引數：要解釋的檔名。它讀入檔案並傳給詞法分析器和解析器，如果發現錯誤會報告出來。我們從解析結果中抽象出AST，然後以一個空字典作為起始環境對AST求值。由於IMP不能在終端輸出任何值，我們只能在程式完成後，列印環境中的所有值，以此確認整個過程的實際發生。
這裡是一個典型的階乘例項：
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n := 5; p := 1; while n > 0 do p := p * n; n := n - 1 end |
求值結果如下：
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$ ./imp.py hello.imp Final variable values: p: 120 n: 0 |
總結
在前面的四篇文章中，我們從頭開始為一門簡單語言構建了一個直譯器。儘管語言本身不是非常有用，但直譯器是可擴充套件的，而且它的主要元件（詞法分析器和解析器組合庫）都是可重用的。
我希望這能給嘗試語言設計的人們提供一個很好的起點。這裡有一些實踐建議：
- 儘量定義區域性變數（比如，迴圈外面不應使用迴圈內的變數）；
- 新增一個for迴圈結構；
- 為使用者輸入輸出新增scan和print宣告；
- 新增函式。