python語義分析器編譯原理

① 編譯原理

編譯原理是計算機專業的一門重要專業課，旨在介紹編譯程序構造的一般原理和基本方法。內容包括語言和文法、詞法分析、語法分析、語法制導翻譯、中間代碼生成、存儲管理、代碼優化和目標代碼生成。 編譯原理是計算機專業設置的一門重要的專業課程。編譯原理課程是計算機相關專業學生的必修課程和高等學校培養計算機專業人才的基礎及核心課程，同時也是計算機專業課程中最難及最挑戰學習能力的課程之一。編譯原理課程內容主要是原理性質，高度抽象[1]。

中文名
編譯原理[1]
外文名
Compilers: Principles, Techniques, and Tools[1]
領域
計算機專業的一門重要專業課[1]
快速
導航
編譯器

編譯原理課程

編譯技術的發展

編譯的基本流程

編譯過程概述
基本概念
編譯原理即是對高級程序語言進行翻譯的一門科學技術, 我們都知道計算機程序由程序語言編寫而成, 在早期計算機程序語言發展較為緩慢, 因為計算機存儲的數據和執行的程序都是由0、1代碼組合而成的, 那麼在早期程序員編寫計算機程序時必須十分了解計算機的底層指令代碼通過將這些微程序指令組合排列從而完成一個特定功能的程序, 這就對程序員的要求非常高了。人們一直在研究如何如何高效的開發計算機程序, 使編程的門檻降低。[2]
編譯器
C語言編譯器是一種現代化的設備, 其需要藉助計算機編譯程序, C語言編譯器的設計是一項專業性比較強的工作, 設計人員需要考慮計算機程序繁瑣的設計流程, 還要考慮計算機用戶的需求。計算機的種類在不斷增加, 所以, 在對C語言編譯器進行設計時, 一定要增加其適用性。C語言具有較強的處理能力, 其屬於結構化語言, 而且在計算機系統維護中應用比較多, C語言具有高效率的優點, 在其不同類型的計算機中應用比較多。[3]
C語言編譯器前端設計
編譯過程一般是在計算機系統中實現的, 是將源代碼轉化為計算機通用語言的過程。編譯器中包含入口點的地址、名稱以及機器代碼。編譯器是計算機程序中應用比較多的工具, 在對編譯器進行前端設計時, 一定要充分考慮影響因素, 還要對詞法、語法、語義進行分析。[3]
1 詞法分析[3]
詞法分析是編譯器前端設計的基礎階段, 在這一階段, 編譯器會根據設定的語法規則, 對源程序進行標記, 在標記的過程中, 每一處記號都代表著一類單詞, 在做記號的過程中, 主要有標識符、關鍵字、特殊符號等類型, 編譯器中包含詞法分析器、輸入源程序、輸出識別記號符, 利用這些功能可以將字型大小轉化為熟悉的單詞。[3]
2 語法分析[3]
語法分析是指利用設定的語法規則, 對記號中的結構進行標識, 這包括句子、短語等方式, 在標識的過程中, 可以形成特殊的結構語法樹。語法分析對編譯器功能的發揮有著重要影響, 在設計的過程中, 一定要保證標識的准確性。[3]
3 語義分析[3]
語義分析也需要藉助語法規則, 在對語法單元的靜態語義進行檢查時, 要保證語法規則設定的准確性。在對詞法或者語法進行轉化時, 一定要保證語法結構設置的合法性。在對語法、詞法進行檢查時, 語法結構設定不合理, 則會出現編譯錯誤的問題。前端設計對精確性要求比較好, 設計人員能夠要做好校對工作, 這會影響到編譯的准確性, 如果前端設計存在失誤, 則會影響C語言編譯的效果。[3]

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Python解釋器易於擴展，可以使用C語言或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。[4]Python 也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python豐富的標准庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。

③ 編譯原理就是一個工具嘛

1.編譯原理實際上是傳統編譯器的工作原理。所以他可以說是一種工具所具備的原理。它可以分為六個部分：詞法分析、語法分析、語義分析、中間代碼生成、代碼優化、目標代碼生成。整個過程其實就像把一篇英語文章翻譯成中文，起到翻譯出讓人能夠看懂的東西。
2.語法分析和詞法分析基本相似但又不盡相同，詞法分析輸入的是字元，也是平常所說的源代碼，而語法分析輸入的則是字元流，是字元下面進行的一系列流程，講這些所翻譯過來的，最後再進行編排得到可以令人們看得懂的語句。

④ 編譯原理

編譯原理)：利用編譯程序從源語言編寫的源程序產生目標程序的過程； 用編譯程序產生目標程序的動作。 編譯就是把高級語言變成計算機可以識別的2進制語言，計算機只認識1和0，編譯程序把人們熟悉的語言換成2進制的。

編譯程序把一個源程序翻譯成目標程序的工作過程分為五個階段：詞法分析；語法分析；語義檢查和中間代碼生成

(4)python語義分析器編譯原理擴展閱讀：

編譯程序的語法分析器以單詞符號作為輸入，分析單詞符號串是否形成符合語法規則的語法單位，如表達式、賦值、循環等，最後看是否構成一個符合要求的程序，按該語言使用的語法規則分析檢查每條語句是否有正確的邏輯結構，程序是最終的一個語法單位。

編譯程序的語法規則可用上下文無關文法來刻畫。語法分析的方法分為兩種：自上而下分析法和自下而上分析法。自上而下就是從文法的開始符號出發，向下推導，推出句子。

而自下而上分析法採用的是移進歸約法，基本思想是：用一個寄存符號的先進後出棧，把輸入符號一個一個地移進棧里，當棧頂形成某個產生式的一個候選式時，即把棧頂的這一部分歸約成該產生式的左鄰符號。

⑤ 編譯器有哪幾部分構成.編譯原理

1. 詞法分析

詞法分析器根據詞法規則識別出源程序
中的各個記號（token）,每個記號代表一類單詞（lexeme）。源程序中常見的記號可以歸為幾大類：關鍵字、標識符、字面量和特殊符號。詞法分析器
的輸入是源程序,輸出是識別的記號流。詞法分析器的任務是把源文件的字元流轉換成記號流。本質上它查看連續的字元然後把它們識別為「單詞」。

2. 語法分析

語法分析器根據語法規則識別出記號流中的結構（短語、句子）,並構造一棵能夠正確反映該結構的語法樹。

3. 語義分析

語義分析器根據語義規則對語法樹中的語法單元進行靜態語義檢查,如果類型檢查和轉換等,其目的在於保證語法正確的結構在語義上也是合法的。

4. 中間代碼生成

中間代碼生成器根據語義分析器的輸出生成中間代碼。中間代碼可以有若干種形式,它們的共同特徵是與具體機器無關。最常用的一種中間代碼是三地址碼,它的一種實現方式是四元式。三地址碼的優點是便於閱讀、便於優化。

⑥ 編譯原理第三版清華大學

「編譯原理」是計算機專業非常重要的一門專業課，在計算機教學中有著舉足輕重的地位。

編譯原理中編譯系統是整個計算機系統中極其重要的系統軟體，它的作用是把計算機高級語言最終翻譯成等價的計算機指令，從而保證高級程序設計語言順利運行。所以，「編譯原理」是計算機科學中基本研究內容之一。

編譯器：編譯器是計算機程序中應用比較多的工具,在對編譯器進行前端設計時，一定要充分考慮影響因素，還要對詞法、語法、語義進行分析。

過程分析：將高級程序設吾言，如C、C++、Java等，翻譯成計算機可以執行的機器指令代碼流的過程，即是編譯的過程。編譯過程一般分為6個步驟，即詞法分析、語法分析、語義分析、中間代碼生成、中間代碼優化、目標代碼生成。

⑦ Python中文分詞的原理你知道嗎

中文分詞，即 Chinese Word Segmentation，即將一個漢字序列進行切分，得到一個個單獨的詞。表面上看，分詞其實就是那麼回事，但分詞效果好不好對信息檢索、實驗結果還是有很大影響的，同時分詞的背後其實是涉及各種各樣的演算法的。

中文分詞與英文分詞有很大的不同，對英文而言，一個單詞就是一個詞，而漢語是以字為基本的書寫單位，詞語之間沒有明顯的區分標記，需要人為切分。根據其特點，可以把分詞演算法分為四大類：

基於規則的分詞方法

基於統計的分詞方法

基於語義的分詞方法

基於理解的分詞方法

下面我們對這幾種方法分別進行總結。

基於規則的分詞方法

這種方法又叫作機械分詞方法、基於字典的分詞方法，它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個「充分大的」機器詞典中的詞條進行匹配。若在詞典中找到某個字元串，則匹配成功。該方法有三個要素，即分詞詞典、文本掃描順序和匹配原則。文本的掃描順序有正向掃描、逆向掃描和雙向掃描。匹配原則主要有最大匹配、最小匹配、逐詞匹配和最佳匹配。

最大匹配法（MM）。基本思想是：假設自動分詞詞典中的最長詞條所含漢字的個數為 i，則取被處理材料當前字元串序列中的前 i 個字元作為匹配欄位，查找分詞詞典，若詞典中有這樣一個 i 字詞，則匹配成功，匹配欄位作為一個詞被切分出來；若詞典中找不到這樣的一個 i 字詞，則匹配失敗，匹配欄位去掉最後一個漢字，剩下的字元作為新的匹配欄位，再進行匹配，如此進行下去，直到匹配成功為止。統計結果表明，該方法的錯誤率 為 1/169。

逆向最大匹配法（RMM）。該方法的分詞過程與 MM 法相同，不同的是從句子（或文章）末尾開始處理，每次匹配不成功時去掉的是前面的一個漢字。統計結果表明，該方法的錯誤率為 1/245。

逐詞遍歷法。把詞典中的詞按照由長到短遞減的順序逐字搜索整個待處理的材料，一直到把全部的詞切分出來為止。不論分詞詞典多大，被處理的材料多麼小，都得把這個分詞詞典匹配一遍。

設立切分標志法。切分標志有自然和非自然之分。自然切分標志是指文章中出現的非文字元號，如標點符號等；非自然標志是利用詞綴和不構成詞的詞（包 括單音詞、復音節詞以及象聲詞等）。設立切分標志法首先收集眾多的切分標志，分詞時先找出切分標志，把句子切分為一些較短的欄位，再用 MM、RMM 或其它的方法進行細加工。這種方法並非真正意義上的分詞方法，只是自動分詞的一種前處理方式而已，它要額外消耗時間掃描切分標志，增加存儲空間存放那些非 自然切分標志。

最佳匹配法（OM）。此法分為正向的最佳匹配法和逆向的最佳匹配法，其出發點是：在詞典中按詞頻的大小順序排列詞條，以求縮短對分詞詞典的檢索時 間，達到最佳效果，從而降低分詞的時間復雜度，加快分詞速度。實質上，這種方法也不是一種純粹意義上的分詞方法，它只是一種對分詞詞典的組織方式。OM 法的分詞詞典每條詞的前面必須有指明長度的數據項，所以其空間復雜度有所增加，對提高分詞精度沒有影響，分詞處理的時間復雜度有所降低。

此種方法優點是簡單，易於實現。但缺點有很多：匹配速度慢；存在交集型和組合型歧義切分問題；詞本身沒有一個標準的定義，沒有統一標準的詞集；不同詞典產生的歧義也不同；缺乏自學習的智能性。

基於統計的分詞方法

該方法的主要思想：詞是穩定的組合，因此在上下文中，相鄰的字同時出現的次數越多，就越有可能構成一個詞。因此字與字相鄰出現的概率或頻率能較好地反映成詞的可信度。可以對訓練文本中相鄰出現的各個字的組合的頻度進行統計，計算它們之間的互現信息。互現信息體現了漢字之間結合關系的緊密程度。當緊密程 度高於某一個閾值時，便可以認為此字組可能構成了一個詞。該方法又稱為無字典分詞。

該方法所應用的主要的統計模型有：N 元文法模型（N-gram）、隱馬爾可夫模型（Hiden Markov Model，HMM）、最大熵模型（ME）、條件隨機場模型（Conditional Random Fields，CRF）等。

在實際應用中此類分詞演算法一般是將其與基於詞典的分詞方法結合起來，既發揮匹配分詞切分速度快、效率高的特點，又利用了無詞典分詞結合上下文識別生詞、自動消除歧義的優點。

基於語義的分詞方法

語義分詞法引入了語義分析，對自然語言自身的語言信息進行更多的處理，如擴充轉移網路法、知識分詞語義分析法、鄰接約束法、綜合匹配法、後綴分詞法、特徵詞庫法、矩陣約束法、語法分析法等。

擴充轉移網路法

該方法以有限狀態機概念為基礎。有限狀態機只能識別正則語言，對有限狀態機作的第一次擴充使其具有遞歸能力，形成遞歸轉移網路 （RTN）。在RTN 中，弧線上的標志不僅可以是終極符（語言中的單詞）或非終極符（詞類），還可以調用另外的子網路名字分非終極符（如字或字串的成詞條件）。這樣，計算機在 運行某個子網路時，就可以調用另外的子網路，還可以遞歸調用。詞法擴充轉移網路的使用， 使分詞處理和語言理解的句法處理階段交互成為可能，並且有效地解決了漢語分詞的歧義。

矩陣約束法

其基本思想是：先建立一個語法約束矩陣和一個語義約束矩陣， 其中元素分別表明具有某詞性的詞和具有另一詞性的詞相鄰是否符合語法規則， 屬於某語義類的詞和屬於另一詞義類的詞相鄰是否符合邏輯，機器在切分時以之約束分詞結果。

基於理解的分詞方法

基於理解的分詞方法是通過讓計算機模擬人對句子的理解，達到識別詞的效果。其基本思想就是在分詞的同時進行句法、語義分析，利用句法信息和語義信息來處理歧義現象。它通常包括三個部分：分詞子系統、句法語義子系統、總控部分。在總控部分的協調下，分詞子系統可以獲得有關詞、句子等的句法和語義信息來對分詞歧義進行判斷，即它模擬了人對句子的理解過程。這種分詞方法需要使用大量的語言知識和信息。目前基於理解的分詞方法主要有專家系統分詞法和神經網路分詞法等。

專家系統分詞法

從專家系統角度把分詞的知識（包括常識性分詞知識與消除歧義切分的啟發性知識即歧義切分規則）從實現分詞過程的推理機中獨立出來，使知識庫的維護與推理機的實現互不幹擾，從而使知識庫易於維護和管理。它還具有發現交集歧義欄位和多義組合歧義欄位的能力和一定的自學習功能。

神經網路分詞法

該方法是模擬人腦並行，分布處理和建立數值計算模型工作的。它將分詞知識所分散隱式的方法存入神經網路內部，通過自學習和訓練修改內部權值，以達到正確的分詞結果，最後給出神經網路自動分詞結果，如使用 LSTM、GRU 等神經網路模型等。

神經網路專家系統集成式分詞法

該方法首先啟動神經網路進行分詞，當神經網路對新出現的詞不能給出准確切分時，激活專家系統進行分析判斷，依據知識庫進行推理，得出初步分析，並啟動學習機制對神經網路進行訓練。該方法可以較充分發揮神經網路與專家系統二者優勢，進一步提高分詞效率。

以上便是對分詞演算法的基本介紹。

⑧ 編譯原理學了有什麼用

對大多數人來說，學過編譯原理，應該可以知道對於很多代碼的優化，編譯器其實可以做好，不需要自己寫代碼的時候杞人憂天。在通用、局部的優化上，甚至編譯器往往做得比程序員好。

大概率會意識到編譯原理背後的故事，也許會沉迷在某個方向，也許還會樂於看一些奇妙的parser構建方式。

大概還可能會去學習類型系統，發現形式化的故事似乎在很多方面都有對應的版本，而後，他們也許會嘗試走向研究，去挑戰目前都沒有好好解決的代碼優化問題，也許會走向應用，用起LLVM，在上面加個target，支持一些新硬體，做個新語言的前端等。

編譯原理是計算機專業的一門重要專業課，旨在介紹編譯程序構造的一般原理和基本方法。內容包括語言和文法、詞法分析、語法分析、語法制導翻譯、中間代碼生成、存儲管理、代碼優化和目標代碼生成。 編譯原理是計算機專業設置的一門重要的專業課程。

編譯原理課程是計算機相關專業學生的必修課程和高等學校培養計算機專業人才的基礎及核心課程，同時也是計算機專業課程中最難及最挑戰學習能力的課程之一。編譯原理課程內容主要是原理性質，高度抽象。

編譯可以分為五個基本步驟:詞法分析、語法分析、語義分析及中間代碼的生成、優化、目標代碼的生成。這是每個編譯器都必須的基本步驟和流程, 從源頭輸入高級語言源程序輸出目標語言代碼。

1、詞法分析

詞法分析器是通過詞法分析程序對構成源程序的字元串從左到右的掃描, 逐個字元地讀, 識別出每個單詞符號, 識別出的符號一般以二元式形式輸出, 即包含符號種類的編碼和該符號的值。

詞法分析器一般以函數的形式存在, 供語法分析器調用。當然也可以一個獨立的詞法分析器程序存在。完成詞法分析任務的程序稱為詞法分析程序或詞法分析器或掃描器。

2、語法分析

語法分析是編譯過程的第二個階段。這階段的任務是在詞法分析的基礎上將識別出的單詞符號序列組合成各類語法短語, 如「語句」, 「表達式」等.語法分析程序的主要步驟是判斷源程序語句是否符合定義的語法規則, 在語法結構上是否正確。

而一個語法規則又稱為文法, 喬姆斯基將文法根據施加不同的限制分為0型、1型、2型、3型文法, 0型文法又稱短語文法, 1型稱為上下文有關文法, 2型稱為上下文無關文法, 3型文法稱為正規文法, 限制條件依次遞增。

3、語義分析

詞法分析注重的是每個單詞是否合法, 以及這個單詞屬於語言中的哪些部分。語法分析的上下文無關文法注重的是輸入語句是否可以依據文法匹配產生式。

那麼, 語義分析就是要了解各個語法單位之間的關系是否合法。實際應用中就是對結構上正確的源程序進行上下文有關性質的審查, 進行類型審查等。

4、中間代碼生成與優化

在進行了語法分析和語義分析階段的工作之後, 有的編譯程序將源程序變成一種內部表示形式, 這種內部表示形式叫做中間語言或中間表示或中間代碼。

所謂「中間代碼」是一種結構簡單、含義明確的記號系統, 這種記號系統復雜性介於源程序語言和機器語言之間, 容易將它翻譯成目標代碼。另外, 還可以在中間代碼一級進行與機器無關的優化。

5、目標代碼的生成

根據優化後的中間代碼, 可生成有效的目標代碼。而通常編譯器將其翻譯為匯編代碼, 此時還需要將匯編代碼經匯編器匯編為目標機器的機器語言。

6、出錯處理

編譯的各個階段都有可能發現源碼中的錯誤, 尤其是語法分析階段可能會發現大量的錯誤, 因此編譯器需要做出錯處理, 報告錯誤類型及錯誤位置等信息。