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前言

在编译原理的使用场景中，有的场景只要掌握编译器的前端技术就能解决。比如文本分析场景，软件需要用户自定义功能的场景以及前端编程语言的翻译场景等。而且大学讲的编译原理，也是侧重讲解前端技术，可见编译器的前端技术有多么重要。

当然，这里的“前端（Front End）”指的是编译器对程序代码的分析和理解过程。它通常只跟语言的语法有关，跟目标机器无关。而与之对应的“后端（Back End）”则是生成目标代码的过程，跟目标机器有关。

下面这张图直观地展现了编译器的整个编译过程：
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可以看到，编译器的“前端”技术分为词法分析、语法分析和语义分析三个部分。而它主要涉及自动机和形式语言方面的基础的计算理论。

词法分析（Lexical Analysis）

通常，编译器的第一项工作叫做词法分析。就像阅读文章一样，文章是由一个个的中文单词组成的。程序处理也一样，只不过这里不叫单词，而是叫做“词法记号”，英文叫 Token。

举个例子，看看下面这段代码，如果要读懂它，首先要怎么做呢？

  2. #include <stdio.h>
  3. int main(int argc, char* argv[]){
  4.     int age = 45;
  5.     if (age >= 17+8+20) {
  6.         printf("Hello old man!\\n");
  7.     }
  8.     else{
  9.         printf("Hello young man!\\n");
  10.     }
  11.     return 0;
  12. }

我们会识别出if、else、int这样的关键字，main、printf、age这样的标识符，+、-、=这样的操作符号，还有花括号、圆括号、分号这样的符号，以及数字字面量、字符串字面量等。这些都是 Token。

那么，如何写一个程序来识别 Token 呢？可以看到，英文内容中通常用空格和标点把单词分开，方便读者阅读和理解。但在计算机程序中，仅仅用空格和标点分割是不行的。比如“age >= 45”应该分成“age”“>=”和“45”这三个 Token，但在代码里它们可以是连在一起的，中间不用非得有空格。

这和汉语有点儿像，汉语里每个词之间也是没有空格的。但我们会下意识地把句子里的词语正确地拆解出来。比如把“我学习编程”这个句子拆解成“我”“学习”“编程”，这个过程叫做“分词”。如果要研发一款支持中文的全文检索引擎，需要有分词的功能。

其实，我们可以通过制定一些规则来区分每个不同的 Token，比如像下面这样的：

  • 识别**age**这样的标识符。它以字母开头，后面可以是字母或数字，直到遇到第一个既不是字母又不是数字的字符时结束。
  • 识别**>=**这样的操作符。 当扫描到一个>字符的时候，就要注意，它可能是一个 GT（Greater Than，大于）操作符。但由于 GE（Greater Equal，大于等于）也是以>开头的，所以再往下再看一位，如果是=，那么这个 Token 就是 GE，否则就是 GT。
  • 识别**45**这样的数字字面量。当扫描到一个数字字符的时候，就开始把它看做数字，直到遇到非数字的字符。

这些规则可以通过手写程序来实现。事实上，很多编译器的词法分析器都是手写实现的，例如 GNU 的 C 语言编译器。

也可以偷点儿懒，用词法分析器的生成工具来生成，比如 Lex（或其 GNU 版本，Flex）。这些生成工具是基于一些规则来工作的，这些规则用“正则文法”表达，符合正则文法的表达式称为“正则表达式”。生成工具可以读入正则表达式，生成一种叫“有限自动机”的算法，来完成具体的词法分析工作。

不要被“正则文法（Regular Grammar）”和“有限自动机（Finite-state Automaton，FSA，or Finite Automaton）”吓到。正则文法是一种最普通、最常见的规则，写正则表达式的时候用的就是正则文法。前面描述的几个规则，都可以看成口语化的正则文法。

有限自动机是有限个状态的自动机器。拿抽水马桶举例，它分为两个状态：“注水”和“水满”。摁下冲马桶的按钮，它转到“注水”的状态，而浮球上升到一定高度，就会把注水阀门关闭，它转到“水满”状态。

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词法分析器也是一样，它分析整个程序的字符串，当遇到不同的字符时，会驱使它迁移到不同的状态。例如，词法分析程序在扫描age的时候，处于“标识符”状态，等它遇到一个>符号，就切换到“比较操作符”的状态。词法分析过程，就是这样一个个状态迁移的过程。

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语法分析 （Syntactic Analysis, or Parsing）

编译器下一个阶段的工作是语法分析。词法分析是识别一个个的单词，而语法分析就是在词法分析的基础上识别出程序的语法结构。这个结构是一个树状结构，是计算机容易理解和执行的。

以自然语言为例。自然语言有定义良好的语法结构，比如，“我喜欢又聪明又勇敢的你”这个句子包含了“主、谓、宾”三个部分。主语是“我”，谓语是“喜欢”，宾语部分是“又聪明又勇敢的你”。其中宾语部分又可以拆成两部分，“又聪明又勇敢”是定语部分，用来修饰“你”。定语部分又可以分成“聪明”和“勇敢”两个最小的单位。

这样拆下来，会构造一棵树，里面的每个子树都有一定的结构，而这个结构要符合语法。比如，汉语是用“主谓宾”的结构，日语是用“主宾谓”的结构。这时，我们说汉语和日语的语法规则是不同的。

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程序也有定义良好的语法结构，它的语法分析过程，就是构造这么一棵树。一个程序就是一棵树，这棵树叫做抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST）。树的每个节点（子树）是一个语法单元，这个单元的构成规则就叫“语法”。每个节点还可以有下级节点。

层层嵌套的树状结构，是我们对计算机程序的直观理解。计算机语言总是一个结构套着另一个结构，大的程序套着子程序，子程序又可以包含子程序。

接下来，我们直观地看一下这棵树长什么样子。 在 Mac 电脑上打下这个命令：

  1. $ clang -cc1 -ast-dump hello.c

这个命令是运行苹果公司的 C 语言编译器来编译 hello.c，-ast-dump参数使它输出 AST，而不是做常规的编译。下图是一部分输出结果，从中可以看到这棵树的结构。 试着修改程序，添加不同的语句，会看到不同的语法树。

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如果觉得这棵树还不够直观，可以参考该网址，它能够生成 JavaScript 语言的 AST，并以更加直观的方式呈现。

在这个网址里输入一个可以计算的表达式，例如“2+3*5”，会得到一棵类似下图的 AST：
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形成 AST 以后有什么好处呢？就是计算机很容易去处理。比如，针对表达式形成的这棵树，从根节点遍历整棵树就可以获得表达式的值。

如果再把循环语句、判断语句、赋值语句等节点加到 AST 上，并解释执行它，那么实际上就实现了一个脚本语言。而执行脚本语言的过程，就是遍历 AST 的过程。

那么如何写程序构造 AST 呢？

一种非常直观的构造思路是自上而下进行分析。首先构造根节点，代表整个程序，之后向下扫描 Token 串，构建它的子节点。当它看到一个int类型的 Token 时，知道这儿遇到了一个变量声明语句，于是建立一个“变量声明”节点；接着遇到age，建立一个子节点，这是第一个变量；之后遇到=，意味着这个变量有初始化值，那么建立一个初始化的子节点；最后，遇到“字面量”，其值是45。

这样，一棵子树就扫描完毕了。程序退回到根节点，开始构建根节点的第二个子节点。这样递归地扫描，直到构建起一棵完整的树。

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这个算法就是非常常用的递归下降算法（Recursive Descent Parsing）。它很简单，完全可以自己动手写出来。

递归下降算法是一种自顶向下的算法，与之对应的，还有自底向上的算法。这个算法会先将最下面的叶子节点识别出来，然后再组装上一级节点。有点儿像搭积木，总是先构造出小的单元，然后再组装成更大的单元。

当然，语义分析也有现成的工具可用，比如 Yacc（或 GNU 的版本，Bison）、Antlr、JavaCC 等。实际上，可以在维基百科里找到一个挺大的清单，或者参考该博客，其中对各种工具的特性做了比较。

顺理成章地，你还能找到很多开源的语法规则文件，改一改，就能用工具生成你的语法分析器。

其实我们很多时候已经做过语法解析的工作，比如编写一个自定义公式的功能，对公式的解析就是语法分析过程。另一个例子是分析日志文件等文本文件，对每行日志的解析，本质上也是语法分析过程。解析用 XML、JSON 写的各种配置文件、模型定义文件的过程，其实本质也是语法分析过程，甚至还包含了语义分析工作。

语义分析（Semantic Analysis）

说白了，语义分析就是要让计算机理解我们的真实意图，把一些模棱两可的地方消除掉。

以“You can never drink too much water.” 这句话为例。它的确切含义是什么？是“你不能喝太多水”，还是“你喝多少水都不嫌多”？实际上，这两种解释都是可以的，只有联系上下文才能知道它的准确含义。

其实语义分析没多么复杂，计算机语言的语义一般可以表达为一些规则，只要检查是否符合这些规则就行了。比如：

  • 某个表达式的计算结果是什么数据类型？如果有数据类型不匹配的情况，是否要做自动转换？
  • 如果在一个代码块的内部和外部有相同名称的变量，在执行的时候到底用哪个？ 就像“我喜欢又聪明又勇敢的你”中的“你”，到底指的是谁，需要明确。
  • 在同一个作用域内，不允许有两个名称相同的变量，这是唯一性检查。不能刚声明一个变量a，紧接着又声明同样名称的一个变量a，这就不允许了。

语义分析基本上就是做这样的事情，也就是根据语义规则进行分析判断。

语义分析工作的某些成果，会作为属性标注在抽象语法树上，比如在age这个标识符节点和45这个字面量节点上，都会标识它的数据类型是int型的。

在这个树上还可以标记很多属性，有些属性是在之前的两个阶段就被标注上了，比如所处的源代码行号，这一行的第几个字符。这样，在编译程序报错的时候，就可以比较清楚地了解出错的位置。

做了这些属性标注以后，编译器在后面就可以依据这些信息生成目标代码了。

小结

编译器前端技术：

  • 词法分析是把程序分割成一个个 Token 的过程，可以通过构造有限自动机来实现。
  • 语法分析是把程序的结构识别出来，并形成一棵便于由计算机处理的抽象语法树。可以用递归下降的算法来实现。
  • 语义分析是消除语义模糊，生成一些属性信息，让计算机能够依据这些信息生成目标代码。

上述编译过程其实跟我们的实际工作息息相关。比如，词法分析就是使用正则表达式的过程。而语法分析在解析文本文件、配置文件、模型定义文件，或者做自定义公式功能的时候都会用到。