Python源码分析3 – 词法分析器PyTokenizer

Introduction

上次我们分析了Python中执行程序可分为5个步骤：

1. Tokenizer进行词法分析，把源程序分解为Token
2. Parser根据Token创建CST
3. CST被转换为AST
4. AST被编译为字节码
5. 执行字节码

本文将介绍Python程序执行的第一步，也就是词法分析。词法分析简单来说就是把源程序的字符分解组合成Token。比如sum=0可以分解成3个token，'sum', '=', '0'。程序中的whitespace通常只作为分隔符用，最终会被忽略掉，因此没有出现在token的列表中。不过在Python之中，由于语法规则的关系，Tab/Space需要用来分析程序的缩进，因此Python中对于Whitespace的处理比一般C/C++编译器的处理会要稍微复杂一些。

在Python中词法分析的实现在Parser目录下的tokenizer.h和tokenizer.cpp。Python的其他部分会直接调用tokenizer.h中定义的函数，如下：

这些函数均以PyTokenizer开头。这是Python源代码中的一个约定。虽然Python是用C语言实现的，其实现方式借鉴了很多面对对象的思想。拿词法分析来说，这四个函数均可以看作PyTokenizer的成员函数。头两个函数PyTokenizer_FromXXXX可以看作是构造函数，返回PyTokenizer的instance。PyTokenizer对象内部状态，也就是成员变量，储存在tok_state之中。PyTokenizer_Free可以看作是析构函数，负责释放PyTokenizer，也就是tok_state所占用的内存。PyTokenizer_Get则是PyTokenizer的一个成员函数，负责取得在字符流中下一个Token。这两个函数均需要传入tok_state的指针，和C++中需要隐含传入this指针给成员函数的道理是一致的。可以看到，OO的思想其实是和语言无关的，即使是C这样的结构化的语言，也可以写出面对对象的程序。

tok_state

tok_state等价于PyTokenizer这个class本身的状态，也就是内部的私有成员的集合。部分定义如下：

最重要的是buf, cur, inp, end, start。这些field直接决定了缓冲区的内容：

buf是缓冲区的开始。假如PyTokenizer处于字符串模式，那么buf指向字符串本身，否则，指向文件读入的缓冲区。
cur指向缓冲区中下一个字符。
inp指向缓冲区中有效数据的结束位置。PyTokenizer是以行为单位进行处理的，每一行的内容存入从buf到inp之间，包括/n。一般情况下 ，PyTokenizer会直接从缓冲区中取下一个字符，一旦到达inp所指向的位置，就会准备取下一行。当PyTokenizer处于不同模式下面，具体的行为会稍有不同。
end是缓冲区的结束，在字符串模式下没有用到。
start指向当前token的开始位置，如果现在还没有开始分析token，start为NULL。

PyTokenzer_FromString & PyTokenizer_FromFile

PyTokenizer_FromString & PyTokenizer_FromFile可以说是PyTokenizer的构造函数。从这两个函数的命名可以看出，PyTokenizer支持两种模式：字符串和文件。由于标准输入STDIN也可以看作是文件，因此实际上PyTokenizer支持3种模式：字符串，交互，文件。

PyTokenizer_FromFile的实现和PyTokenizer_FromString的实现大致相同。后者的实现如下：

直接调用tok_new返回一个tok_state的instance，后面的decode_str负责对str进行解码，然后赋给tok-

PyTokenizer_Get

下面我们来分析一下PyTokenizer_Get函数。该函数的作用是在PyTokenizer所绑定的字符流（可以是字符串也可以是文件）中取出下一个token，比如sum=0刚取到了'sum'，那么下一个取到的就是'='。一个返回的token由两部分参数描述，一个是表示token类型的int，一个是token的具体内容，也就是一个字符串。Python会把不同token分为若干种类型，这些不同的类型定义在include/token.h里面以宏的形式存在，如NAME，NUMBER，STRING，NEWLINE等。举例来说，'sum'这个token可以表示成(NAME, 'sum')。NAME是类型，表明sum是一个名称（注意请和字符串区分开）。此时Python并不判定该名称是关键字还是标识符，一律统称为NAME。而这个NAME的内容是'sum'。PyTokenizer_Get返回的int便是token的类型，而两个参数char **p_start, char **p_end是输出参数，指向token在PyTokenizer内部缓冲区中的位置。这里采用返回一个p_start和p_end的意图是避免构造一份token内容的copy，而是直接给出token在缓冲区中的开始和结束的位置。这样做显然是为了提高效率。

PyTokenizer_Get的实现如下，直接调用tok_get函数：

tok_get负责以下几件事情：

1. 处理缩进

缩进的处理只在一行开始的时候。如果tok_state::atbol(at beginning of line)非0，说明当前处于一行的开始，否则不做处理。

上面的代码负责计算缩进了多少列。由于tab键可能有多种设定，PyTokenizer对tab键有两套处理方案：tok-

接下来，如果遇到了注释或者是空行，则不加以处理，直接跳过，这样做是避免影响缩进。唯一的例外是在交互模式下的完全的空行（只有一个换行符）需要被处理，因为在交互模式下空行意味着一组语句将要结束，而在非交互模式下完全的空行是要被直接忽略掉的。

最后，根据col和当前indstack的栈顶（也就是当前缩进的位置），确定是哪一种情况，具体请参看上面的代码。上面的代码有所删减，去掉了一些错误处理，加上了一点注释。需要说明的是PyTokenizer维护两个栈indstack & altindstack，分别对应col和altcol，保存着缩进的位置，而tok-

2. 跳过whitespace和注释

代码很简单，在此不做说明。

3. 确定token

反复调用tok_nextc，获得下一个字符，依据字符内容判定是何种token，然后加以返回。具体的过程比较长，但是logic还是比较简单的。

下面举一个处理标识符（变量和关键字）的例子

假如当前字符是字母或者是下划线，则开始当作标示符进行分析，否则，继续执行下面的语句，处理其他的可能性。不过还有一种可能性，Python中字符串可以是用r或者u开头，比如r"string", u"string"。r代表raw string，u代表unicode string。一旦遇到了r或者u的情况下，直接跳转到letter_quote标号处，开始作为字符串进行分析。如果不是r/u，反复拿到下一个字符直到下一个字符不是字母，数字或者下划线为止。由于最后一次拿到的字符不属于当前标示符，应该被放到下一次进行分析，因此调用tok_backup把字符c回送到缓冲区中，类似ungetch()。最后，设置好p_start & p_end，返回NAME。这样，返回的结果表明下一个token是NAME，开始于p_start，结束于p_end。

tok_nextc

tok_nextc负责从缓冲区中取出下一个字符，可以说是整个PyTokenizer的最核心的部分。

大部分情况，tok_nextc会直接返回*tok-

1. 字符串模式

字符串的处理是最简单的一种情况，如下：

尝试获得下一行的末尾处作为新的inp，否则，说明下一行结尾处没有/n换行符（说明这是最后一行）或者当前行就是最后一行。在前者的情况下，inp就是字符串/0的位置，否则，返回EOF。当获得了下一行之后，返回下一个字符Py_CHARMASK(*tok-

2. 交互模式

代码如下：

首先调用PyOs_Readline，获得下一行。注意newtok所对应的内存是被malloc出来的，最后需要free。由于在交互模式下，第一句话的prompt是<<<，保存在tok-

3. 文件模式

文件模式下的处理比上面两种模式都复杂。主要原因是文件模式下一行可能比BUFSIZE大很多，因此一旦BUFSIZE不够容纳一整行的话，必须反复读入，realloc缓冲区buf，然后把刚刚读入的内容append到buf的末尾，直到遇到行结束符为止。如果tok-

作者: ATField
E-Mail: atfield_zhang@hotmail.com
Blog: http://blog.csdn.net/atfield

Trackback: http://tb.blog.csdn.net/TrackBack.aspx?PostId=1439068