你可以添加新的语句(例如print
,raise
,with
)Python的语法?
说,允许
mystatement "Something"
要么,
new_if True:
print "example"
如果您应该的话,不要太多,但如果可能的话,就可以了(只需修改python解释器代码即可)
你可以添加新的语句(例如print
,raise
,with
)Python的语法?
说,允许
mystatement "Something"
要么,
new_if True:
print "example"
如果您应该的话,不要太多,但如果可能的话,就可以了(只需修改python解释器代码即可)
Answers:
您可能会发现这很有用-Python内部:在Python上添加新语句,引用如下:
本文旨在更好地了解Python前端的工作方式。仅阅读文档和源代码可能会有些无聊,因此我在这里采用动手实践的方法:我将向until
Python 添加一条语句。
本文的所有编码都是针对Python Mercurial存储库镜像中最前沿的Py3k分支完成的。
until
声明有些语言,如红宝石,有一个until
说法,这是补充while
(until num == 0
相当于while num != 0
)。在Ruby中,我可以这样写:
num = 3
until num == 0 do
puts num
num -= 1
end
它将打印:
3
2
1
因此,我想为Python添加类似的功能。也就是说,能够写:
num = 3
until num == 0:
print(num)
num -= 1
本文并不试图建议在until
Python中添加一条语句。尽管我认为这样的声明可以使一些代码更清晰,并且本文显示了添加的难易程度,但我完全尊重Python的极简主义哲学。实际上,我在这里要做的只是深入了解Python的内部工作原理。
Python使用名为的自定义解析器生成器pgen
。这是一个LL(1)解析器,它将Python源代码转换为解析树。解析器生成器的输入是文件Grammar/Grammar
[1]。这是一个简单的文本文件,指定Python的语法。
[1]:从这里开始,相对于源代码树的根目录,对Python源文件中的文件进行引用,该目录是您运行configure和make生成Python的目录。
必须对语法文件进行两次修改。首先是为until
语句添加定义。我找到了该while
语句的定义位置(while_stmt
),并添加until_stmt
到了[2]下面:
compound_stmt: if_stmt | while_stmt | until_stmt | for_stmt | try_stmt | with_stmt | funcdef | classdef | decorated
if_stmt: 'if' test ':' suite ('elif' test ':' suite)* ['else' ':' suite]
while_stmt: 'while' test ':' suite ['else' ':' suite]
until_stmt: 'until' test ':' suite
[2]:这演示了在修改我不熟悉的源代码时使用的一种通用技术:按相似性工作。这个原则并不能解决您的所有问题,但绝对可以简化流程。由于必须完成的所有工作while
都必须完成until
,因此它可以作为很好的指导。
请注意,我已经决定else
从该子句的定义中排除该子句until
,只是为了使它有所不同(并且因为坦率地说,我不喜欢else
循环的子句,并且认为它与Python的Zen不太匹配)。
第二个更改是将规则修改为compound_stmt
include until_stmt
,如您在上面的代码段中所见。紧接着while_stmt
又是。
当你运行make
修改后Grammar/Grammar
,通知该pgen
程序运行重新生成Include/graminit.h
和Python/graminit.c
,然后几个文件得到重新编译。
在Python解析器创建了一个解析树之后,该树将转换为AST,因为在编译过程的后续阶段中,使用 AST 更简单。
因此,我们将要访问Parser/Python.asdl
,它定义了Python AST的结构,并为我们的新until
语句添加了一个AST节点,再次位于以下位置while
:
| While(expr test, stmt* body, stmt* orelse)
| Until(expr test, stmt* body)
如果您现在运行make
,请注意,在编译一堆文件之前,请先Parser/asdl_c.py
运行以从AST定义文件生成C代码。这(如Grammar/Grammar
)是Python源代码的另一个示例,它使用迷你语言(即DSL)简化了编程。还要注意,由于Parser/asdl_c.py
是Python脚本,所以这是一种引导程序 -要从头开始构建Python,Python必须已经可用。
在Parser/asdl_c.py
生成用于管理新定义的AST节点的代码(到文件Include/Python-ast.h
和中Python/Python-ast.c
)时,我们仍然必须编写代码来手动将相关的解析树节点转换为它。这是在文件中完成的Python/ast.c
。在那里,一个名为的函数ast_for_stmt
将语句的解析树节点转换为AST节点。同样,在我们的老朋友的指导下while
,我们跳入switch
了处理复合语句的大幕,并为until_stmt
以下项添加了一个子句:
case while_stmt:
return ast_for_while_stmt(c, ch);
case until_stmt:
return ast_for_until_stmt(c, ch);
现在我们应该执行ast_for_until_stmt
。这里是:
static stmt_ty
ast_for_until_stmt(struct compiling *c, const node *n)
{
/* until_stmt: 'until' test ':' suite */
REQ(n, until_stmt);
if (NCH(n) == 4) {
expr_ty expression;
asdl_seq *suite_seq;
expression = ast_for_expr(c, CHILD(n, 1));
if (!expression)
return NULL;
suite_seq = ast_for_suite(c, CHILD(n, 3));
if (!suite_seq)
return NULL;
return Until(expression, suite_seq, LINENO(n), n->n_col_offset, c->c_arena);
}
PyErr_Format(PyExc_SystemError,
"wrong number of tokens for 'until' statement: %d",
NCH(n));
return NULL;
}
同样,在仔细查看等效项的同时对它进行了编码ast_for_while_stmt
,所不同的是,until
我决定不支持该else
子句。如预期的那样,使用其他AST创建函数(如ast_for_expr
条件表达式和语句ast_for_suite
主体)以递归方式创建AST until
。最后,Until
返回一个名为的新节点。
请注意,我们n
使用诸如NCH
和的一些宏来访问解析树节点CHILD
。这些值得理解-它们的代码在Include/node.h
。
我选择为该until
语句创建一种新型的AST ,但实际上这不是必需的。我可以使用现有AST节点的组成来节省一些工作并实现新功能,因为:
until condition:
# do stuff
在功能上等同于:
while not condition:
# do stuff
与其在中创建Until
节点ast_for_until_stmt
,不如创建一个节点作为子Not
节点的While
节点。由于AST编译器已经知道如何处理这些节点,因此可以跳过该过程的后续步骤。
下一步是将AST编译为Python字节码。编译产生的中间结果是CFG(控制流图),但是由于使用相同的代码进行处理,因此我暂时将忽略此细节,并留给另一篇文章。
我们接下来要看的代码是Python/compile.c
。按照的开头while
,我们找到函数compiler_visit_stmt
,该函数负责将语句编译为字节码。我们为添加一个子句Until
:
case While_kind:
return compiler_while(c, s);
case Until_kind:
return compiler_until(c, s);
如果您想知道Until_kind
是什么,那么它是一个_stmt_kind
从AST定义文件自动生成为的常数(实际上是枚举的值)Include/Python-ast.h
。无论如何,我们称compiler_until
它当然仍然不存在。我待会儿。
如果您像我一样好奇,您会发现这compiler_visit_stmt
很奇怪。grep
对源代码树进行-ping操作并没有揭示调用它的位置。在这种情况下,仅保留一个选项-C macro-fu。确实,经过简短的调查,我们找到了以下VISIT
宏中定义的宏Python/compile.c
:
#define VISIT(C, TYPE, V) {\
if (!compiler_visit_ ## TYPE((C), (V))) \
return 0; \
它用来调用compiler_visit_stmt
在compiler_body
。回到我们的业务,但是...
按照承诺,这里是compiler_until
:
static int
compiler_until(struct compiler *c, stmt_ty s)
{
basicblock *loop, *end, *anchor = NULL;
int constant = expr_constant(s->v.Until.test);
if (constant == 1) {
return 1;
}
loop = compiler_new_block(c);
end = compiler_new_block(c);
if (constant == -1) {
anchor = compiler_new_block(c);
if (anchor == NULL)
return 0;
}
if (loop == NULL || end == NULL)
return 0;
ADDOP_JREL(c, SETUP_LOOP, end);
compiler_use_next_block(c, loop);
if (!compiler_push_fblock(c, LOOP, loop))
return 0;
if (constant == -1) {
VISIT(c, expr, s->v.Until.test);
ADDOP_JABS(c, POP_JUMP_IF_TRUE, anchor);
}
VISIT_SEQ(c, stmt, s->v.Until.body);
ADDOP_JABS(c, JUMP_ABSOLUTE, loop);
if (constant == -1) {
compiler_use_next_block(c, anchor);
ADDOP(c, POP_BLOCK);
}
compiler_pop_fblock(c, LOOP, loop);
compiler_use_next_block(c, end);
return 1;
}
我有一个表白:这段代码并不是基于对Python字节码的深刻理解而编写的。像本文的其余部分一样,它是模仿亲属compiler_while
功能来完成的。但是,通过仔细阅读它,牢记Python VM是基于堆栈的,并浏览该dis
模块的文档(该模块的文档提供了带有说明的Python字节码列表),可以了解正在发生的事情。
进行所有更改并运行之后make
,我们可以运行新编译的Python并尝试新的until
语句:
>>> until num == 0:
... print(num)
... num -= 1
...
3
2
1
瞧,行得通!我们来看一下使用dis
模块为新语句创建的字节码,如下所示:
import dis
def myfoo(num):
until num == 0:
print(num)
num -= 1
dis.dis(myfoo)
结果如下:
4 0 SETUP_LOOP 36 (to 39)
>> 3 LOAD_FAST 0 (num)
6 LOAD_CONST 1 (0)
9 COMPARE_OP 2 (==)
12 POP_JUMP_IF_TRUE 38
5 15 LOAD_NAME 0 (print)
18 LOAD_FAST 0 (num)
21 CALL_FUNCTION 1
24 POP_TOP
6 25 LOAD_FAST 0 (num)
28 LOAD_CONST 2 (1)
31 INPLACE_SUBTRACT
32 STORE_FAST 0 (num)
35 JUMP_ABSOLUTE 3
>> 38 POP_BLOCK
>> 39 LOAD_CONST 0 (None)
42 RETURN_VALUE
最有趣的操作是数字12:如果条件为true,则在循环之后跳转到。这是的正确语义until
。如果未执行该跳转,则循环主体将继续运行,直到其跳回到操作35的状态为止。
感觉很不错,然后尝试运行该函数(执行myfoo(3)
),而不显示其字节码。结果令人鼓舞:
Traceback (most recent call last):
File "zy.py", line 9, in
myfoo(3)
File "zy.py", line 5, in myfoo
print(num)
SystemError: no locals when loading 'print'
哇...这不好。那么出了什么问题?
Python编译器在编译AST时执行的步骤之一是为其编译的代码创建符号表。对PySymtable_Build
in 的调用将PyAST_Compile
调用符号表模块(Python/symtable.c
),该模块以类似于代码生成功能的方式遍历AST。每个作用域都有一个符号表,有助于编译器找出一些关键信息,例如哪些变量是全局变量,哪些是局部变量。
为了解决这个问题,我们必须修改的symtable_visit_stmt
函数,在类似语句[3]的代码之后Python/symtable.c
添加用于处理until
语句的代码:while
case While_kind:
VISIT(st, expr, s->v.While.test);
VISIT_SEQ(st, stmt, s->v.While.body);
if (s->v.While.orelse)
VISIT_SEQ(st, stmt, s->v.While.orelse);
break;
case Until_kind:
VISIT(st, expr, s->v.Until.test);
VISIT_SEQ(st, stmt, s->v.Until.body);
break;
[3]:顺便说一下,如果没有此代码,则会有的编译器警告Python/symtable.c
。编译器注意到,Until_kind
枚举值未在和的switch语句中处理symtable_visit_stmt
。检查编译器警告始终很重要!
现在我们真的完成了。进行此更改后编译源代码可以myfoo(3)
按预期执行工作。
在本文中,我演示了如何向Python添加新语句。尽管需要对Python编译器的代码进行大量修改,但更改并不难实现,因为我使用了类似的现有语句作为准则。
Python编译器是复杂的软件,我并不声称自己是该领域的专家。但是,我对Python的内部结构特别是前端非常感兴趣。因此,我发现此练习对于编译器原理和源代码的理论研究非常有用。它将作为以后将深入编译器的文章的基础。
我使用了一些出色的参考来构建本文。在这里,它们没有特定的顺序:
until
为isa
/ isan
in if something isa dict:
或if something isan int:
做这种事情的一种方法是预处理并修改源代码,将添加的语句翻译成python。这种方法会带来各种问题,我不建议将其用于一般用途,但是对于尝试语言或特定用途的元编程,它有时会很有用。
例如,假设我们要引入“ myprint”语句,该语句不是打印到屏幕而是登录到特定文件。即:
myprint "This gets logged to file"
相当于
print >>open('/tmp/logfile.txt','a'), "This gets logged to file"
从正则表达式替换到生成AST,以及根据自己的语法与现有python匹配的紧密程度来编写自己的解析器,有多种选择方法。一个好的中间方法是使用标记器模块。这应该允许您在解释源代码时(类似于python解释器)添加新的关键字,控制结构等,从而避免原始正则表达式解决方案造成损坏。对于上面的“ myprint”,您可以编写以下转换代码:
import tokenize
LOGFILE = '/tmp/log.txt'
def translate(readline):
for type, name,_,_,_ in tokenize.generate_tokens(readline):
if type ==tokenize.NAME and name =='myprint':
yield tokenize.NAME, 'print'
yield tokenize.OP, '>>'
yield tokenize.NAME, "open"
yield tokenize.OP, "("
yield tokenize.STRING, repr(LOGFILE)
yield tokenize.OP, ","
yield tokenize.STRING, "'a'"
yield tokenize.OP, ")"
yield tokenize.OP, ","
else:
yield type,name
(这确实使myprint有效地成为关键字,因此在其他地方用作变量可能会引起问题)
然后的问题是如何使用它,以便您的代码可从python使用。一种方法就是编写自己的导入函数,并使用它来加载以自定义语言编写的代码。即:
import new
def myimport(filename):
mod = new.module(filename)
f=open(filename)
data = tokenize.untokenize(translate(f.readline))
exec data in mod.__dict__
return mod
这就要求您处理自定义代码的方法不同于普通的python模块。即“ some_mod = myimport("some_mod.py")
”而非“ import some_mod
”
另一个相当整洁(尽管很hacky)的解决方案是创建自定义编码(请参阅PEP 263),如本食谱所示。您可以将其实现为:
import codecs, cStringIO, encodings
from encodings import utf_8
class StreamReader(utf_8.StreamReader):
def __init__(self, *args, **kwargs):
codecs.StreamReader.__init__(self, *args, **kwargs)
data = tokenize.untokenize(translate(self.stream.readline))
self.stream = cStringIO.StringIO(data)
def search_function(s):
if s!='mylang': return None
utf8=encodings.search_function('utf8') # Assume utf8 encoding
return codecs.CodecInfo(
name='mylang',
encode = utf8.encode,
decode = utf8.decode,
incrementalencoder=utf8.incrementalencoder,
incrementaldecoder=utf8.incrementaldecoder,
streamreader=StreamReader,
streamwriter=utf8.streamwriter)
codecs.register(search_function)
现在,在运行此代码之后(例如,您可以将其放置在.pythonrc或site.py中),以注释“ #coding:mylang”开头的任何代码都将自动通过上述预处理步骤进行翻译。例如。
# coding: mylang
myprint "this gets logged to file"
for i in range(10):
myprint "so does this : ", i, "times"
myprint ("works fine" "with arbitrary" + " syntax"
"and line continuations")
注意事项:
预处理器方法存在一些问题,如果您使用过C预处理器,您可能会很熟悉。主要的是调试。python看到的只是经过预处理的文件,这意味着打印在堆栈跟踪等中的文本将引用该文件。如果您执行了重要的翻译,这可能与源文本有很大不同。上面的示例不会更改行号等,因此不会有太大的不同,但是更改的次数越多,越难弄清。
myimport
在仅包含print 1
代码产量的模块上使用=1 ... SyntaxError: invalid syntax
b=myimport("b.py")
”和b.py仅包含“ ”的情况下,从上面的“导入标记化”和“导入新”两个块开始的print 1
。等等)
import
使用了内置功能__import__
,因此,如果您覆盖了内置功能(在导入需要修改后的导入的模块之前),则不需要单独的操作myimport
是的,在某种程度上是可能的。有一个模块可以sys.settrace()
用来实现goto
和comefrom
“关键字”:
from goto import goto, label
for i in range(1, 10):
for j in range(1, 20):
print i, j
if j == 3:
goto .end # breaking out from nested loop
label .end
print "Finished"
缺少更改和重新编译源代码(在开放源代码中是可能的)的情况下,更改基本语言实际上是不可能的。
即使您确实重新编译了源代码,也不会是python,只是经过修改的修改过的版本,您需要非常小心,不要引入错误。
但是,我不确定您为什么要这么做。Python的面向对象功能使使用这种语言实现类似的结果非常简单。
通用答案:您需要预处理源文件。
更具体的答案:安装EasyExtend,然后执行以下步骤
i)创建一个新的langlet(扩展语言)
import EasyExtend
EasyExtend.new_langlet("mystmts", prompt = "my> ", source_ext = "mypy")
如果没有其他规范,则应在EasyExtend / langlets / mystmts /下创建一堆文件。
ii)打开mystmts / parsedef / Grammar.ext并添加以下行
small_stmt: (expr_stmt | print_stmt | del_stmt | pass_stmt | flow_stmt |
import_stmt | global_stmt | exec_stmt | assert_stmt | my_stmt )
my_stmt: 'mystatement' expr
这足以定义新语句的语法。small_stmt非终结符是Python语法的一部分,是连接新语句的地方。解析器现在将识别新语句,即将解析包含该新语句的源文件。尽管编译器将拒绝它,因为它仍然必须转换为有效的Python。
iii)现在必须添加语句的语义。为此,必须编辑msytmts / langlet.py并添加my_stmt节点访问者。
def call_my_stmt(expression):
"defines behaviour for my_stmt"
print "my stmt called with", expression
class LangletTransformer(Transformer):
@transform
def my_stmt(self, node):
_expr = find_node(node, symbol.expr)
return any_stmt(CST_CallFunc("call_my_stmt", [_expr]))
__publish__ = ["call_my_stmt"]
iv)cd到langlets / mystmts并输入
python run_mystmts.py
现在将开始一个会话,可以使用新定义的语句:
__________________________________________________________________________________
mystmts
On Python 2.5.1 (r251:54863, Apr 18 2007, 08:51:08) [MSC v.1310 32 bit (Intel)]
__________________________________________________________________________________
my> mystatement 40+2
my stmt called with 42
做出一些琐碎的声明需要几个步骤,对吗?目前还没有一种API可以让人们定义简单的东西而不必关心语法。但是EE对一些错误进行模化是非常可靠的。因此,出现一个API只是时间问题,它使程序员可以使用便捷的OO编程定义便捷的内容,例如中缀运算符或小语句。对于更复杂的事情,例如通过构建langlet在Python中嵌入整个语言,没有办法解决完整的语法方法。
这是一种仅在解释模式下添加新语句的非常简单但糟糕的方法。我只使用sys.displayhook将它用于少量的1个字母的命令来编辑基因注释,但是为了回答这个问题,我还为语法错误添加了sys.excepthook。后者确实很丑陋,从readline缓冲区中获取原始代码。好处是,以这种方式添加新语句非常容易。
jcomeau@intrepid:~/$ cat demo.py; ./demo.py
#!/usr/bin/python -i
'load everything needed under "package", such as package.common.normalize()'
import os, sys, readline, traceback
if __name__ == '__main__':
class t:
@staticmethod
def localfunction(*args):
print 'this is a test'
if args:
print 'ignoring %s' % repr(args)
def displayhook(whatever):
if hasattr(whatever, 'localfunction'):
return whatever.localfunction()
else:
print whatever
def excepthook(exctype, value, tb):
if exctype is SyntaxError:
index = readline.get_current_history_length()
item = readline.get_history_item(index)
command = item.split()
print 'command:', command
if len(command[0]) == 1:
try:
eval(command[0]).localfunction(*command[1:])
except:
traceback.print_exception(exctype, value, tb)
else:
traceback.print_exception(exctype, value, tb)
sys.displayhook = displayhook
sys.excepthook = excepthook
>>> t
this is a test
>>> t t
command: ['t', 't']
this is a test
ignoring ('t',)
>>> ^D
我找到了有关添加新语句的指南:
https://troeger.eu/files/teaching/pythonvm08lab.pdf
基本上,要添加新语句,您必须Python/ast.c
(除其他外)进行编辑并重新编译python二进制文件。
尽管有可能,但不要这样做。您几乎可以通过函数和类来实现所有目的(这不需要人们重新编译python才能运行您的脚本。)
使用EasyExtend可以做到这一点:
EasyExtend(EE)是一个用纯Python编写并与CPython集成的预处理器生成器和元编程框架。EasyExtend的主要目的是创建扩展语言,即向Python添加自定义语法和语义。
它并没有在语言语法中添加新的语句,但是宏是一个强大的工具:https : //github.com/lihaoyi/macropy
有一种基于Python的语言称为Logix,您可以使用它执行此操作。它不是一直在开发了一段时间,但功能,你要求做的工作与最新版本。
装饰器可以完成某些操作。例如,假设Python没有with
语句。然后,我们可以实现类似的行为,如下所示:
# ====== Implementation of "mywith" decorator ======
def mywith(stream):
def decorator(function):
try: function(stream)
finally: stream.close()
return decorator
# ====== Using the decorator ======
@mywith(open("test.py","r"))
def _(infile):
for l in infile.readlines():
print(">>", l.rstrip())
但是,这是一个非常不干净的解决方案。特别是装饰器调用函数并设置_
为的行为None
是意外的。为了澄清起见:此装饰器等效于编写
def _(infile): ...
_ = mywith(open(...))(_) # mywith returns None.
通常,装饰器和装饰器将修改而不执行功能。
我以前在脚本中使用过这种方法,在该脚本中,我不得不临时设置几个功能的工作目录。