最近处理文本比较多，先前想增强下正则，看来不够用了，有同学推荐了我 Pyl 和 Lark，看了两眼，初看还行，但细看有一些不太喜欢的地方，于是刚好春节几天有空，从头写了一个 LR(1) / LALR 的 Generator，只有一个 LIBLR.py 的单文件，没有其它依赖：
用法很简单，给定文法，返回 Parser：
import LIBLR
# 注意这里是 r 字符串，方便后面写正则
# 所有词法规则用 @ 开头，从上到下依次匹配
grammar = r'''
start: WORD ',' WORD '!';
@ignore [ \r\n\t]*
@match WORD \w+
'''
parser = LIBLR.create_parser(grammar)
print(parser('Hello, World !'))
输出：
Node(Symbol('start'), ['Hello', ',', 'World', '!'])
默认没有加 Semantic Action 的话，会返回一颗带注释的语法分析树（annotated parse-tree）。
支持语义动作（Semantic Action），可以在生成式中用 {name} 定义，对应 name 的方法会在回调中被调用：
import LIBLR
# 注意这里是 r 字符串，方便后面写正则
grammar = r'''
# 事先声明终结符
%token number
E: E '+' T {add}
| E '-' T {sub}
| T {get1}
;
T: T '*' F {mul}
| T '/' F {div}
| F {get1}
;
F: number {getint}
| '(' E ')' {get2}
;
# 忽略空白
@ignore [ \r\n\t]*
# 词法规则
@match number \d+
'''
# 定义语义动作：各个动作由类成员实现，每个方法的
# 第一个参数 rule 是对应的生成式
# 第二个参数 args 是各个部分的值，类似 yacc/bison 中的 $0-$N
# args[1] 是生成式右边第一个符号的值，以此类推
# args[0] 是继承属性
class SemanticAction:
def add (self, rule, args):
return args[1] + args[3]
def sub (self, rule, args):
return args[1] - args[3]
def mul (self, rule, args):
return args[1] * args[3]
def div (self, rule, args):
return args[1] / args[3]
def get1 (self, rule, args):
return args[1]
def get2 (self, rule, args):
return args[2]
def getint (self, rule, args):
return int(args[1])
parser = LIBLR.create_parser(grammar, SemanticAction())
print(parser('1+2*3'))
输出：
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