The Super Tiny Compiler:语法分析器Parser实现详解
The Super Tiny Compiler是一个超小型编译器示例,它完整展示了现代编译器的核心工作原理。这个编译器的语法分析器Parser是整个编译流程中的关键环节,负责将词法分析生成的tokens转换成抽象语法树AST。本文将深入解析Parser的实现细节,帮助你理解编译器的核心机制。✨
什么是语法分析器Parser?
在编译器的三个阶段中,语法分析器Parser属于解析阶段的重要组成部分。它接收来自tokenizer的词法单元数组,通过递归下降的方式构建出结构化的抽象语法树。这个过程就像把零散的积木块组装成完整的模型结构一样!🧩
Parser的核心作用
Parser的主要任务是将扁平的tokens数组转换成具有层次结构的AST。例如,对于输入(add 2 (subtract 4 2)),Parser会生成如下的AST结构:
{
type: 'Program',
body: [{
type: 'CallExpression',
name: 'add',
params: [{
type: 'NumberLiteral',
value: '2'
}, {
type: 'CallExpression',
name: 'subtract',
params: [{
type: 'NumberLiteral',
value: '4'
}, {
type: 'NumberLiteral',
value: '2'
}]
}]
}
Parser的实现机制
1. 递归下降解析
The Super Tiny Compiler的Parser采用递归下降解析策略,这是一种自顶向下的解析方法。代码中的walk函数就是这个策略的核心体现:
function walk() {
let token = tokens[current];
if (token.type === 'number') {
current++;
return {
type: 'NumberLiteral',
value: token.value
};
}
// ... 其他类型处理
2. 节点类型识别
Parser需要识别多种节点类型:
- NumberLiteral:数字字面量,如
2,4 - StringLiteral:字符串字面量,如
"hello" - CallExpression:函数调用表达式,如
(add 2 2)
3. 参数列表处理
对于函数调用,Parser需要处理嵌套的参数列表。这是通过递归调用walk函数来实现的:
while ((token.type !== 'paren') ||
(token.type === 'paren' && token.value !== ')')) {
node.params.push(walk());
token = tokens[current];
}
Parser的工作流程
第一步:初始化
Parser首先初始化两个关键变量:
current:当前处理的token位置ast:最终的抽象语法树
第二步:递归解析
通过walk函数递归地解析每个token:
- 遇到数字token,创建NumberLiteral节点
- 遇到字符串token,创建StringLiteral节点
- 遇到开括号,开始解析CallExpression
第三步:构建AST树
Parser通过不断调用walk函数,将解析出的节点添加到AST的body数组中。
关键代码解析
在the-super-tiny-compiler.js文件中,Parser的核心代码位于第555-697行。其中最关键的递归逻辑体现在:
function walk() {
// 基础类型节点处理
if (token.type === 'number') {
return { type: 'NumberLiteral', value: token.value };
}
实际应用示例
让我们通过一个具体例子来看Parser如何工作:
输入tokens:
[
{ type: 'paren', value: '(' },
{ type: 'name', value: 'add' },
{ type: 'number', value: '2' },
{ type: 'paren', value: '(' },
{ type: 'name', value: 'subtract' },
{ type: 'number', value: '4' },
{ type: 'number', value: '2' },
{ type: 'paren', value: ')' },
{ type: 'paren', value: ')' }
]
输出AST:
{
type: 'Program',
body: [{
type: 'CallExpression',
name: 'add',
params: [{
type: 'NumberLiteral', value: '2'
}, {
type: 'CallExpression',
name: 'subtract',
params: [{
type: 'NumberLiteral', value: '4'
}, {
type: 'NumberLiteral', value: '2'
}]
}]
}]
}
总结
The Super Tiny Compiler的语法分析器Parser通过简洁而优雅的递归下降算法,将词法单元转换成结构化的抽象语法树。这种设计不仅易于理解,而且为后续的转换和代码生成阶段奠定了坚实的基础。
通过深入理解Parser的实现,你可以掌握编译器的核心解析机制,为学习更复杂的编译技术打下良好基础。🚀
测试验证:运行node test.js可以验证Parser的正确性,确保生成的AST符合预期结构。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00