使用Python教学编译器

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需积分: 10 1 下载量 121 浏览量 更新于2024-07-27 收藏 327KB PDF 举报
"这篇文档是关于使用Python教授编译器技术的文章，作者Matthieu Amiguet在2010年发表。文章讨论了在短时间内教授编译器课程的挑战，以及如何通过Python和PLY库来提高学生对编译器概念的理解和实际项目创作能力。" 在大学的应用科学学院ARC，编译器课程通常在很短的时间内完成，重点在于传授核心概念，而非深入的技术细节。尽管如此，学生们仍被要求在几周内完成一个完整的编译器编写。作者尝试过传统的C/Lex/Yacc方法和教育导向的Java/Jaccie方案，但最终选择了Python和PLY，配合一些自定义增强功能，如语法树的图形化表示和使用装饰器实现更好的代码分离。这种方法使学生能更深入理解编译器的概念，并创造出更多有创新性的项目。 文章分为以下几个部分： 1. 引言：介绍了教授编译器课程的背景和目标。 2. 编译器简介：简要回顾编译器的基本架构，包括前端和后端的角色。 - 通用架构：编译器一般分为前端（负责词法分析、语法分析、语义分析）和后端（负责代码生成和优化）两个主要部分。 - 前端：处理源代码，将其转化为抽象语法树（AST）。 - 后端：将AST转换为目标机器代码或中间代码。 3. 以往经验：详细介绍了之前采用的C/Lex/Yacc和Java/Jaccie方法的优点和不足。 - 第一次尝试：C/Lex/Yacc方法，虽然经典但学习曲线较陡峭，对学生来说可能较难上手。 - 第二次尝试：Java/Jaccie方案，相对易学，但灵活性和效率有限。 4. 更好解决方案的需求：分析了教学过程中遇到的问题，如需要更直观的语法表示，更易于维护的代码结构等。 5. 解决方案：Python+PLY+自定义增强 - PLY介绍：PLY是Python Lex-Yacc，一个用于构建词法分析器和解析器的库，简化了编译器和解释器的开发。 - 扫描器（Scanner）：PLY提供了一个简单的机制来定义词法规则，生成词法分析器。 - 解析器（Parser）：PLY支持LALR(1)解析算法，帮助构建语法解析器。 通过Python和PLY，学生可以更加专注于理解和实现编译器的核心概念，而不是花费大量时间在底层实现上。自定义的增强功能进一步提升了教学效果，使得学生能够更好地掌握编译器的工作原理，并能产出更有创意的编译器项目。

PRD29-GENC-009492C_trustzone_security_whitepaper.pdf

2019-07-31 上传
《PRD29-GENC-009492C_trustzone_security_whitepaper.pdf》文件提供的信息主要围绕ARM公司的TrustZone技术，这是一种安全技术，用于构建安全的系统。从文件标题、描述、标签以及部分内容来看，以下是详细的知识点：...

Sun_Deep_Learning_Face_2014_CVPR_paper.pdf

2019-11-28 上传
DeepID系列的第一篇论文 deepid建立于convnets上，是多尺度中级特征的总结。 提取于不同人脸位置的特征是互补的，进一步提高表现。 弱对齐的人脸就能取得很好结果。 DeepId是紧凑的、并有高区别性。...

eci_offset_2009.zip

2020-06-15 上传
图片处理的icc颜色值对照，可用于处理图片的格式转换。 可解决JAVA读取图片异常...如：ISOcoated_v2_300_eci.icc、ISOcoated_v2_eci.icc、ISOuncoatedyellowish.icc、SC_paper_eci.icc、ISOcoated_v2_300_info.pdf等

在下面的代码如何处理import random import datetime def generate_test_paper(n): """ 生成n道加减法，结果在0到100以内的测试卷 """ test_paper = [] for i in range(n): x = random.randint(0, 100) y = random.randint(0, 100) op = random.choice(['+', '-']) if op == '+': result = x + y else: result = x - y test_paper.append((x, op, y, result)) return test_paper def save_test_result(test_result): """ 记录测试结果，包括测试日期和每道题是否正确 """ date = datetime.date.today() with open('test_result.txt', 'a') as f: f.write(str(date) + '\n') for result in test_result: if result: f.write('正确\n') else: f.write('错误\n') f.write('\n') def take_test(): """ 进行测试 """ n = 50 test_paper = generate_test_paper(n) test_result = [] for x, op, y, result in test_paper: print('{} {} {} = '.format(x, op, y), end='') answer = int(input()) if answer == result: print('回答正确') test_result.append(True) else: print('回答错误') test_result.append(False) save_test_result(test_result) if __name__ == '__main__': take_test()

2023-06-12 上传
test_paper.append((x, op, y, result)) return test_paper def save_test_result(test_result): """ 记录测试结果，包括测试日期和每道题是否正确 """ date = datetime.date.today() with open('test_...

class Question: def __init__(self, stem, options, answer): self.stem = stem self.options = options self.answer = answerclass QuestionBank: def __init__(self): self.questions = [] def add_question(self, question): self.questions.append(question) def remove_question(self, question): self.questions.remove(question) def get_random_questions(self, num): return random.sample(self.questions, num)class Paper: def __init__(self, questions): self.questions = questions self.answers = {} def answer_question(self, question, answer): self.answers[question] = answer def get_score(self): score = 0 for question, answer in self.answers.items(): if answer == question.answer: score += 1 return scoreclass Grader: def __init__(self, paper): self.paper = paper def grade(self): return self.paper.get_score()# Example usagequestion1 = Question("What is the capital of France?", ["Paris", "London", "Berlin", "Madrid"], "Paris")question2 = Question("What is the largest planet in the solar system?", ["Mercury", "Venus", "Earth", "Jupiter"], "Jupiter")question3 = Question("What is the highest mountain in the world?", ["K2", "Mount Everest", "Makalu", "Cho Oyu"], "Mount Everest")question_bank = QuestionBank()question_bank.add_question(question1)question_bank.add_question(question2)question_bank.add_question(question3)paper = Paper(question_bank.get_random_questions(2))paper.answer_question(question1, "Paris")paper.answer_question(question2, "Jupiter")grader = Grader(paper)score = grader.grade()print("Your score is:", score)将这个代码转为C++的

2023-05-30 上传
paper.answer_question(question2, "Jupiter"); Grader grader(paper); int score = grader.grade(); cout ; return 0; } ``` 注意，这只是一个简单的示例，实际情况下可能需要更多的代码来处理错误处理、用户...

批发商希望根据顾客的消费来设计有针对性的营销活动。sale_customers.csv数据集为我们提供了6类商品（分别为Fresh，Milk，Grocery，Frozen，Detergents_Paper和Delicassen）的客户年度支出数据，共有440组客户年度支出样本。运行下面的单元格读取数据，并对数据做K-Means聚类。写出相应代码

2023-05-24 上传
X = data[['Fresh', 'Milk', 'Grocery', 'Frozen', 'Detergents_Paper', 'Delicassen']] # 聚类模型训练 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42).fit(X) # 查看聚类结果 labels = kmeans.labels_ data['...

如何使用papis翻译pdf

2023-05-11 上传
papis add my_paper.pdf ``` 3. 使用Google Translate API将PDF文件翻译成另一种语言。您可以使用Python的googletrans库来实现翻译。例如： ``` from googletrans import Translator translator = ...

from pandas.plotting import parallel_coordinates km=KMeans(n_clusters=2,random_state=10) km.fit(del_df) centers=km.labels_ customer=pd.DataFrame({'0':centers[0],"1":centers[1]}).T customer.columns=del_df.keys() df_median=pd.DataFrame({'2':del_df.median()}).T customer=pd.concat([customer,df_median]) customer["category"]=["customer_1","customer_2","median"] plt.figure(figsize=(12,6)) parallel_coordinates(customer,"category",color=('red','blue','black')) plt.xticks(rotation=15) plt.show() del_df['category']=labels del_df['category']=np.where(del_df.category == 0,'customer_1','customer_2') customer=pd.DataFrame({'0':centers[0],"1":centers[1]}).T customer['category'] = ['customer_1_center',"customer_2_center"] customer.columns=del_df.keys() del_df=pd.concat([del_df,customer]) #对6 类产品每年消费水平进行绘制图像 df_new = del_df[['Fresh','Milk','Grocery','Frozen','Detergents_Paper','Delicassen','category']] plt.figure(figsize=(18,6)) parallel_coordinates(df_new,"category",color=('red','blue','Magenta','RoyalBlue')) plt.xticks(rotation= 15) plt.show报错ValueError: If using all scalar values, you must pass an index()

2023-06-02 上传
根据你提供的代码和报错信息来看，可能是在创建 DataFrame 时出现了问题。错误提示中提到了 index() 方法，这个方法是用于获取 DataFrame 的行索引。你可以检查一下在创建 DataFrame 时是否有漏掉行索引的部分。...

在Django Rest Framework中，models.py中有TestPaper模型中两个字段分别是是：”exam“用于连接Exam模型的外键；“score”用来记录分数的IntegerField。Exam模型中有一个字段“responses_number”用来记录最大作答次数。现在你需要在views.py中写入一个功能为，若作答超过最大作答次数，则选取数值最大的“score”进行记录

2023-05-25 上传
if test_paper.answer_count >= test_paper.exam.responses_number: # 选取分数最高的作答记录 max_score_record = test_paper.testpaperrecord_set.order_by('-score').first() if max_score_record: # 更新...

在Django Rest Framework中，models.py中有一个TestPaper模型中有个字段是：”exam“用于连接Exam模型的外键。现在你需要在views.py中写入一个功能为， 将“Retract”这个数据存入Exam模型的status字段，并将所关联的TestPaper模型的表进行删除

2023-05-25 上传
exam = test_paper.exam except TestPaper.DoesNotExist: return Response({'error': 'TestPaper does not exist'}) exam.status = 'Retract' exam.save() test_paper.delete() return Response({'success...
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