Как создать язык
Рассказывает программист Вильям В. Вольд
На протяжении последних шести месяцев я работал над созданием языка программирования (ЯП) под названием Pinecone. Я не рискну назвать его законченным, но использовать его уже можно — он содержит для этого достаточно элементов, таких как переменные, функции и пользовательские структуры данных. Если хотите ознакомиться с ним перед прочтением, предлагаю посетить официальную страницу и репозиторий на GitHub.
Введение
Я не эксперт. Когда я начал работу над этим проектом, я понятия не имел, что делаю, и всё еще не имею. Я никогда целенаправленно не изучал принципы создания языка — только прочитал некоторые материалы в Сети и даже в них не нашёл для себя почти ничего полезного.
Тем не менее, я написал абсолютно новый язык. И он работает. Наверное, я что-то делаю правильно.
В этой статье я постараюсь показать, каким образом Pinecone (и другие языки программирования) превращают исходный код в то, что многие считают магией. Также я уделю внимание ситуациям, в которых мне приходилось искать компромиссы, и поясню, почему я принял те решения, которые принял.
Текст точно не претендует на звание полноценного руководства по созданию языка программирования, но для любознательных будет хорошей отправной точкой.
Первые шаги
«А с чего вообще начинать?» — вопрос, который другие разработчики часто задают, узнав, что я пишу свой язык. В этой части постараюсь подробно на него ответить.
Компилируемый или интерпретируемый?
Компилятор анализирует программу целиком, превращает её в машинный код и сохраняет для последующего выполнения. Интерпретатор же разбирает и выполняет программу построчно в режиме реального времени.
Технически любой язык можно как компилировать, так и интерпретировать. Но для каждого языка один из методов подходит больше, чем другой, и выбор парадигмы на ранних этапах определяет дальнейшее проектирование. В общем смысле интерпретация отличается гибкостью, а компиляция обеспечивает высокую производительность, но это лишь верхушка крайне сложной темы.
Я хотел создать простой и при этом производительный язык, каких немного, поэтому с самого начала решил сделать Pinecone компилируемым. Тем не менее, интерпретатор у Pinecone тоже есть — первое время запуск был возможен только с его помощью, позже объясню, почему.
Прим. перев. Кстати, у нас есть краткий обзор серии статей по созданию собственного интерпретатора — это отличное упражнение для тех, кто изучает Python.
Выбор языка
Своеобразный мета-шаг: язык программирования сам является программой, которую надо написать на каком-то языке. Я выбрал C из-за производительности, большого набора функциональных возможностей, и просто потому что он мне нравится.
Но в целом совет можно дать такой:
- интерпретируемый ЯП крайне рекомендуется писать на компилируемом ЯП (C, C , Swift). Иначе потери производительности будут расти как снежный ком, пока мета-интерпретатор интерпретирует ваш интерпретатор;
- компилируемый ЯП можно писать на интерпретируемом ЯП (Python, JS). Возрастёт время компиляции, но не время выполнения программы.
Проектирование архитектуры
У структуры языка программирования есть несколько ступеней от исходного кода до исполняемого файла, на каждой из которых определенным образом происходит форматирование данных, а также функции для перехода между этими ступенями. Поговорим об этом подробнее.
Лексический анализатор / лексер
Строка исходного кода проходит через лексер и превращается в список токенов.
Первый шаг в большинстве ЯП — это лексический анализ. Говоря по-простому, он представляет собой разбиение текста на токены, то есть единицы языка: переменные, названия функций (идентификаторы), операторы, числа. Таким образом, подав лексеру на вход строку с исходным кодом, мы получим на выходе список всех токенов, которые в ней содержатся.
Обращения к исходному коду уже не будет происходить на следующих этапах, поэтому лексер должен выдать всю необходимую для них информацию.
Flex
При создании языка первым делом я написал лексер. Позже я изучил инструменты, которые могли бы сделать лексический анализ проще и уменьшить количество возникающих багов.
Одним из основных таких инструментов является Flex — генератор лексических анализаторов. Он принимает на вход файл с описанием грамматики языка, а потом создаёт программу на C, которая в свою очередь анализирует строку и выдаёт нужный результат.
Моё решение
Я решил оставить написанный мной анализатор. Особых преимуществ у Flex я в итоге не увидел, а его использование только создало бы дополнительные зависимости, усложняющие процесс сборки. К тому же, мой выбор обеспечивает больше гибкости — например, можно добавить к языку оператор без необходимости редактировать несколько файлов.
Синтаксический анализатор / парсер
Список токенов проходит через парсер и превращается в дерево.
Следующая стадия — парсер. Он преобразует исходный текст, то есть список токенов (с учётом скобок и порядка операций), в абстрактное синтаксическое дерево, которое позволяет структурно представить правила создаваемого языка. Сам по себе процесс можно назвать простым, но с увеличением количества языковых конструкций он сильно усложняется.
Bison
На этом шаге я также думал использовать стороннюю библиотеку, рассматривая Bison для генерации синтаксического анализатора. Он во многом похож на Flex — пользовательский файл с синтаксическими правилами структурируется с помощью программы на языке C. Но я снова отказался от средств автоматизации.
Преимущества кастомных программ
С лексером моё решение писать и использовать свой код (длиной около 200 строк) было довольно очевидным: я люблю задачки, а эта к тому же относительно тривиальная. С парсером другая история: сейчас длина кода для него — 750 строк, и это уже третья попытка (первые две были просто ужасны).
Тем не менее, я решил делать парсер сам. Вот основные причины:
В целесообразности решения меня убедило высказывание Уолтера Брайта (создателя языка D) в одной из его статей:
Я бы не советовал использовать генераторы лексических и синтаксических анализаторов, а также другие так называемые «компиляторы компиляторов». Написание лексера и парсера не займёт много времени, а использование генератора накрепко привяжет вас к нему в дальнейшей работе (что имеет значение при портировании компилятора на новую платформу). Кроме того, генераторы отличаются выдачей не релевантных сообщений об ошибках.
Абстрактный семантический граф
Переход от синтаксического дерева к семантическому графу
В этой части я реализовал структуру, по своей сути наиболее близкую к «промежуточному представлению» (intermediate representation) в LLVM. Существует небольшая, но важная разница между абстрактным синтаксическим деревом (АСД) и абстрактным семантическим графом (АСГ).
АСГ vs АСД
Грубо говоря, семантический граф — это синтаксическое дерево с контекстом. То есть, он содержит информацию наподобие какой тип возвращает функция или в каких местах используется одна и та же переменная. Из-за того, что графу нужно распознать и запомнить весь этот контекст, коду, который его генерирует, необходима поддержка в виде множества различных поясняющих таблиц.
Запуск
После того, как граф составлен, запуск программы становится довольно простой задачей. Каждый узел содержит реализацию функции, которая получает некоторые данные на вход, делает то, что запрограммировано (включая возможный вызов вспомогательных функций), и возвращает результат. Это — интерпретатор в действии.
Варианты компиляции
Вы, наверное, спросите, откуда взялся интерпретатор, если я изначально определил Pinecone как компилируемый язык. Дело в том, что компиляция гораздо сложнее, чем интерпретация — я уже упоминал ранее, что столкнулся с некоторыми проблемами на этом шаге.
Написать свой компилятор
Сначала мне понравилась эта мысль — я люблю делать вещи сам, к тому же давно хотел изучить язык ассемблера. Вот только создать с нуля кроссплатформенный компилятор — сложнее, чем написать машинный код для каждого элемента языка. Я счёл эту идею абсолютно не практичной и не стоящей затраченных ресурсов.
LLVM
LLVM — это коллекция инструментов для компиляции, которой пользуются, например, разработчики Swift, Rust и Clang. Я решил остановиться на этом варианте, но опять не рассчитал сложности задачи, которую перед собой поставил. Для меня проблемой оказалось не освоение ассемблера, а работа с огромной многосоставной библиотекой.
Транспайлинг
Мне всё же нужно было какое-то решение, поэтому я написал то, что точно будет работать: транспайлер (transpiler) из Pinecone в C — он производит компиляцию по типу «исходный код в исходный код», а также добавил возможность автоматической компиляции вывода с GCC. Такой способ не является ни масштабируемым, ни кроссплатформенным, но на данный момент хотя бы работает почти для всех программ на Pinecone, это уже хорошо.
Дальнейшие планы
Сейчас мне не достаёт необходимой практики, но в будущем я собираюсь от начала и до конца реализовать компилятор Pinecone с помощью LLVM — инструмент мне нравится и руководства к нему хорошие. Пока что интерпретатора хватает для примитивных программ, а транспайлер справляется с более сложными.
Заключение
Надеюсь, эта статья окажется кому-нибудь полезной. Я крайне рекомендую хотя бы попробовать написать свой язык, несмотря на то, что придётся разбираться во множестве деталей реализации — это обучающий, развивающий и просто интересный эксперимент.
Вот общие советы от меня (разумеется, довольно субъективные):
- если у вас нет предпочтений и вы сомневаетесь, компилируемый или интерпретируемый писать язык, выбирайте второе. Интерпретируемые языки обычно проще проектировать, собирать и учить;
- с лексерами и парсерами делайте, что хотите. Использование средств автоматизации зависит от вашего желания, опыта и конкретной ситуации;
- если вы не готовы / не хотите тратить время и силы (много времени и сил) на придумывание собственной стратегии разработки ЯП, следуйте цепочке действий, описанной в этой статье. Я вложил в неё много усилий и она работает;
- опять же, если не хватает времени / мотивации / опыта / желания или ещё чего-нибудь для написания классического ЯП, попробуйте написать эзотерический, типа Brainfuck. (Советуем помнить, что если язык написан развлечения ради, это не значит, что писать его — тоже сплошное развлечение. — прим. перев.)
Я делал довольно много ошибок по ходу разработки, но большую часть кода, на которую они могли повлиять, я уже переписал. Язык сейчас неплохо функционирует и будет развиваться (на момент написания статьи его можно было собрать на Linux и с переменным успехом на macOS, но не на Windows).
О том, что ввязался в историю с созданием Pinecone, ни в коем случае не жалею — это отличный эксперимент, и он только начался.
Перевод статьи: «I wrote a programming language. Here’s how you can, too»
как создать язык
Тема написания своего ЯПа не дает мне покоя уже около полугода. Я не ставил перед собой цель "убить" CoffeeScript, TypeScript, ELM, тысячи их, я просто хотел понять кухню и как они вообще пишутся.
К моему неприятному удивлению, большинство из этих языков используют Jison (Bison для jаvascript), а это не совсем попадало под мою задачу — "понять", так как по сути дела Jison делает все за вас, собирает AST по заданным вами правилам (Jison как таковой отличный инструмент, который делает за вас львиную долю работы, но сейчас не о нем).
В конечном итоге я методом проб и ошибок (а если сказать точнее, чтения статей и реверс инжиниринга) научился писать свои полноценные языки программирования от разбития исходного текста на лексемы до его трансляции в JS код.
Стоит заметить, что данное руководство не привязано к jаvascript, он выбран исключительно из соображений скорости разработки и читаемости, так что вы можете написать свой "лисп"/"питон"/"ваш абсолютно новый синтаксис" на любом знакомом вам языке.
Также до момента написании компилятора (в нашем случае транслятора), процесс написания языка не отличается от процессов создания языков компилируемых в ASM/JVM bitcode/LLVM bitcode/etc, а это значит, что данное руководство не ограничивается созданием языка трансляцируемого в jаvascript.
Весь код, который будет написан в данной (и последующих статьях), лежит на Github'е. Тегами обозначены начало и концы статей для удобства.
Немного теории
Не углубляясь в википедийность, процесс трансляции исходного кода в конечный JS код протекает следующим образом:
source code -(Lexer)-> tokens -(Parser)-> AST -(Compiler)-> js code
Что тут происходит:
1) Lexer
Исходный код нашей программы разбивается на лексемы. По-простому это нахождение в исходном тексте ключевых слов, литералов, символов, идентификаторов и т.д.
Т.е. на выходе из этого (CoffeeScript):
a = true
if a
console.log('Hello, lexer')Мы получаем это (сокращенная запись):
[IDENTIFIER:"a"]
[ASSIGN:"="]
[BOOLEAN:"true"]
[NEWLINE:"\n"]
[NEWLINE:"\n"]
[KEYWORD:"if"]
[IDENTIFIER:"a"]
[NEWLINE:"\n"]
[INDENTIDENTIFIER:"console"]
[DOT:"."]
[IDENTIFIER:"log"]
[ROUND_BRAKET_START:"("]
[STRING:"'Hello, lexer'"]
[ROUND_BRAKET_END:")"]
[NEWLINE:"\n"]
[OUTDENT:""]
[EOF:"EOF"]Так-как CoffeeScript отступо-чувствительный и не имеет явного выделения блока скобками { и }, блоки отделяются отступами (INDENTом и OUTDENTом), которые по сути заменяет скобки.
2) Parser
Парсер составляет AST из токенов (лексем). Он обходит весь массив и рекурсивно подбирает подходящие паттерны, основываясь на типи токена или их последовательности.
Из полученных токенов в пункте 1, parser составит, примерно такое дерево (сокращенная запись):
{
type: 'ROOT', // Основная нода нешего дерава
nodes: [{
type: 'VARIABLE', // a = true
idtype: 'IDENTIFIER',
value: 'ainittype: 'LITERAL',
value: truetype: 'IF_STATEMENT', // Условное выражение
testtype: 'IDENTIFIER',
value: 'aconsequenttype: 'BLOCK_STATEMENT',
nodestype: 'EXPRESSION_STATEMENT', // Вызов console.log
expressiontype: 'CALL_EXPRESSIONcalleetype: 'MEMBER_EXPRESSIONobjecttype: 'IDENTIFIERvalue: 'consolepropertytype: 'IDENTIFIERvalue: 'logargumentstype: 'LITERALvalue: 'Hello, lexerpre>Не стоит пугаться объема дерева, на деле он генерируется рекурсивно и его создание не вызывает трудностей.
3) Compiler
Построение конечного кода по AST. Этот пункт можно заменить на компиляцию в байткод, или даже рантайм, но в рамках данной серии статей мы рассмотрим реализацию транслятора в другой язык программирования.
Компилятор (читай транслятор) преобразует Абстрактно-Синтаксическое Дерево в jаvascript код:
var a = true;
if (a) {
console.log('Hello, lexer');
}Вот и все. Большинство компиляторов работают именно по такому принципу (с незначительными изменениями. Иногда добавляют процесс стримминга исходного текста в поток символов, иногда напротив объединяют парсинг и компиляцию в один этап, но не нам их судить).
Habrlang
Итак, разобравшись с теорией, нам предстоит собрать свой язык программирования, у которого будет примерно следующий синтаксис (что-бы не особо париться, мы будем делать смесь из Ruby, Python и CoffeeScript):
#!/bin/habrlang # Hello habrlang def hello <- "world" end console.log(hello())
В следующей главе вы реализуем все основные классы нашего транслятора, и научим его транслировать комментарии Habrlang'а в jаvascript.
Github Repo: https://github.com/SuperPaintman/habrlang
Всем привет я Руслан, шеф повар из Казахстана. Коллеги называют меня Руссо, отсюда и псевдоним.
Мой друг - ветеран Пикабу сказал что я могу быть полезен сообществу, так же добавил что атмосфера тут максимально дружелюбная!
Откровенно признаюсь, начитался историй как те или иные сообщества помогают обычным работягам. Возможно Пикабу будет толчком к вершине как кейсы с Бураком (Повар улыбака) и Нусретом (Соль через локоть)
С вашего позволения первый пост с коротким роликом приготовления слоеного шашлыка!
Наслаждайтесь!
Кому интересно мой inst: russokitchen.kz
Говядина контрфиле- 3 кг.
Курдюк - 2 кг.
Специи:
Соль - по вкусу.
Зира - по вкусу.
Чёрный перец - по вкусу.
Кориандр - по вкусу.
И так, говядину нарезаете тонкими пластами 6-7 мм. отбиваете, пласты делать максимально длинными и широкими! То же самое делаете с курдюком, нарезаете тонко и отбиваете.
Начинаете укладывать в посуду слоями, говядина - специи - курдюк - специи. Слои должны начинаться с мяса и заканчиваться тоже мясом.
Замораживаете в морозильнике, режете на кусочки, аккуратно нанизываете на шампуры.
С гостей можете требовать денег за ваш труд)))
Ешьте и пользуйтесь рецептом на здоровье братья и сёстры
От Russokitchen.kz для Кулинарной Мастерской
