Python递归下降解析器：70行代码详解与步骤

本教程详细介绍了如何使用Python实现一个递归下降解析器，主要针对编程语言中的表达式解析。解析器的构建分为两个关键步骤： 1. 标记化 (Tokenization) 首先，作者定义了一个`token_map`字典，用于映射不同的操作符（如加号、减号、乘号和除号）和括号到对应的抽象语法符号（ADD、MUL等）。`Token`是一个命名元组，包含`name`（标记名称）和`value`（标记值）。标记化的代码使用正则表达式`re.findall`将输入的`expr`字符串分割成单个标记，例如"1.2/(11+3)"会被转换为`['1.2', '/', '(', '11', '+', '3', ')']`。未在`token_map`中出现的标记默认视为数字。 2. 语法定义 (Grammar Definition) 选择的解析器采用自顶向下的LL（Left-to-Right, Leftmost Derivation）解析策略，这是一种简单的递归算法。解析过程从最高级规则（如expression）开始，然后逐层向下进行递归调用，直到遇到最低级别的规则（如number）。这种解析器的特点是，它按照从上至下的顺序处理输入，并试图找到匹配的规则来构造解析树。虽然没有提到具体的14行代码，但可以想象这个解析器会定义一系列的规则，例如如何组合`Token`来构成更复杂的表达式结构，以及如何处理优先级和结合性。 在实现过程中，虽然标记化是基础，但语法定义和递归算法是核心，因为它们决定了解析器如何理解和构造输入表达式。通过这种方式，用户可以扩展解析器来处理不同类型的数学表达式，包括但不限于算术、关系和逻辑运算，只要这些运算符在`token_map`中定义。此外，尽管文中提到了缺失验证机制，但在实际应用中，解析器可能需要包含错误处理和异常处理，以确保输入的有效性和解析的成功。 这个教程提供了创建一个基础的递归下降解析器的重要概念和技术，这对于理解编程语言解析器的工作原理，尤其是对于那些想要自己动手实践的同学来说，是非常实用的。