pascal语言的词法分析器

时间: 2023-11-27 21:03:21 浏览: 44
Pascal语言的词法分析器是一个程序,用于将Pascal源代码分解为单个的词法单元(token),例如关键字、标识符、运算符、常量等。词法分析器通常是编译器的第一个阶段,其输出将成为语法分析器的输入。 Pascal语言的词法分析器通常使用有限状态自动机(finite state automaton)来实现。它将源代码作为输入,逐个字符读取并根据当前状态进行转换,直到识别出一个完整的词法单元。如果遇到无法识别的字符或组合,则会报告错误。 Pascal语言的词法分析器通常需要处理以下类型的词法单元: 1. 关键字(如begin、end、if、while等) 2. 标识符(如变量名、函数名等) 3. 运算符(如+、-、*、/等) 4. 分隔符(如逗号、分号、括号等) 5. 常量(如整数、实数、字符串等)
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Pascal语言的词法分析器

Pascal语言的词法分析器是一个程序,它将Pascal程序的源代码输入,然后将其分解为一系列标记或词法单元。这些标记包括关键字、运算符、标识符、常量和分隔符等。词法分析器可以通过扫描源代码并使用正则表达式来识别这些标记。一旦词法分析器识别出这些标记,它将它们转换成内部表示形式,以便编译器可以进一步处理它们。 在Pascal语言中,一些常见的标记包括: 1. 关键字:例如,begin、end、if、then、else、while、repeat、until等。 2. 标识符:例如,变量名、函数名等。 3. 常量:例如,整数、实数、字符、字符串等。 4. 运算符:例如,+、-、*、/、=、>、<等。 5. 分隔符:例如,逗号、分号、括号等。 词法分析器通常是编译器的第一个阶段,它将源代码转化成一系列标记,供编译器的后续阶段使用。

编写如下 pascal 子集的词法分析程序

以下是一个简单的Pascal子集的词法分析程序示例: ```python # 定义保留字集合 reserved = { 'program': 'PROGRAM', 'var': 'VAR', 'integer': 'INTEGER', 'real': 'REAL', 'begin': 'BEGIN', 'end': 'END' # 其他保留字 } # 定义Token类 class Token: def __init__(self, type, value): self.type = type self.value = value def __str__(self): return 'Token({type}, {value})'.format( type=self.type, value=repr(self.value) ) # 定义词法分析器类 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) - 1: self.current_char = None else: self.current_char = self.text[self.pos] def skip_whitespace(self): while self.current_char is not None and self.current_char.isspace(): self.advance() def get_integer(self): result = '' while self.current_char is not None and self.current_char.isdigit(): result += self.current_char self.advance() return int(result) def get_real(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) def get_id(self): result = '' while self.current_char is not None and (self.current_char.isalnum() or self.current_char == '_'): result += self.current_char self.advance() token_type = reserved.get(result, 'ID') return Token(token_type, result) def get_next_token(self): while self.current_char is not None: if self.current_char.isspace(): self.skip_whitespace() continue if self.current_char.isdigit(): return Token('INTEGER', self.get_integer()) if self.current_char.isalpha() or self.current_char == '_': return self.get_id() if self.current_char == '.': self.advance() return Token('DOT', '.') if self.current_char == ':' and self.text[self.pos+1] == '=': self.advance() self.advance() return Token('ASSIGN', ':=') if self.current_char == ';': self.advance() return Token('SEMI', ';') if self.current_char == ',': self.advance() return Token('COMMA', ',') if self.current_char == '+': self.advance() return Token('PLUS', '+') if self.current_char == '-': self.advance() return Token('MINUS', '-') if self.current_char == '*': self.advance() return Token('MUL', '*') if self.current_char == '/': self.advance() return Token('DIV', '/') if self.current_char == '(': self.advance() return Token('LPAREN', '(') if self.current_char == ')': self.advance() return Token('RPAREN', ')') self.error() return Token('EOF', None) ``` 这个词法分析器可以处理整数、实数、保留字、标识符、运算符和分隔符。你可以在这个基础上进行扩展,例如添加其他类型的字面量或运算符。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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