### 如何用Python编写一个简易的词法分析器
#### 目标
本文将详细介绍如何使用Python编写一个简单的词法分析器。该分析器能够识别输入文本中的变量、数字、运算符、界符以及关键字，并将这些信息以表格的形式输出至Excel文件中。
#### 实现步骤
**1. 预处理**
- **目的**：去除源代码中的注释、多余的空格以及空行，简化后续处理步骤。
- **方法**：使用正则表达式来识别并删除注释；对于多余的空格与空行，则采用字符串操作完成清理工作。
- **代码实现**：
```python
import re
def filter_resource(file, new_file):
with open(new_file, 'w+') as f2:
txt = ''.join(open(file, 'r').readlines())
deal_txt = re.sub(r'/\*[\s\S]*\*/|\/\/.*', '', txt) # 删除注释
for line in deal_txt.split('\n'):
line = line.strip().replace('\t', '').replace('\n', '') # 去除多余空格与换行
if not line: # 忽略空行
continue
else:
f2.write(line + '\n')
return sys.path[0] + '\\' + new_file
```
**2. 构建词汇表**
- **关键字表**：定义一个列表存储所有Java关键字。
- **运算符表**：定义一个列表存储所有Java运算符。
- **界符表**：定义一个列表存储所有界符字符。
- **代码实现**：
```python
key_word = ['abstract', 'assert', 'boolean', 'break', 'byte', ...] # Java关键字列表
operator = ['+', '-', '*', '/', '%', '++', '==', '!=', '>', '<', ...] # 运算符列表
delimiters = ['{', '}', '[', ']', '(', ')', '.', ',', ':', ';'] # 界符列表
```
**3. 逐行扫描**
- **目的**：逐行读取预处理后的文件，并识别各个词汇元素。
- **方法**：对每一行进行遍历，当遇到界符或运算符时，停止当前词汇的构建，并根据其首字符判断是变量、关键字还是数字等。
- **代码实现**：
```python
def scan(file):
lines = open(file, 'r').readlines()
token = []
for line in lines:
word = ''
word_line = []
i = 0
while i < len(line):
word += line[i]
if line[i] in delimiters or line[i] in operator:
if word[0].isalpha() or word[0] == '$' or word[0] == '_':
word = word[:-1]
if search_reserve(word):
word_line.append({word: key_word.index(word)}) # 关键字
else:
word_line.append({word: -2}) # 变量
elif word.isdigit():
word_line.append({word: -1}) # 数字
word = ''
i += 1
token.append(word_line)
return token
```
**4. 辨识与分类**
- **目的**：对扫描得到的词汇进行进一步的辨识与分类。
- **方法**：通过检查词汇的首字符，可以初步判断其类别；如果是以字母、`$` 或 `_` 开头，则可能为关键字或变量；如果是数字，则识别为数字；界符和运算符则根据列表直接匹配。
- **示例**：
- 若词汇以字母开头，则进一步检查是否为关键字。
- 若以数字开头，则识别为数字。
- 界符和运算符则直接根据定义的列表匹配。
**5. 输出结果**
- **目的**：将识别出的所有词汇以表格形式输出到Excel文件中。
- **方法**：利用第三方库如`pandas`来创建DataFrame，并将其保存为Excel文件。
- **代码实现**（示例）：
```python
import pandas as pd
def output_to_excel(token, filename):
data = {'Token': [str(item) for sublist in token for item in sublist]}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel(filename, index=False)
```
#### 总结
本篇介绍了一种使用Python实现简单词法分析器的方法。通过预处理、词汇表构建、逐行扫描、辨识与分类以及结果输出等步骤，我们能够有效地解析输入文本，并识别其中的关键元素。这种方法不仅适用于学习词法分析的基本原理，也可以作为实际项目的基础框架。
