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# 练习 36:简单的计算器
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> 原文:[Exercise 36: Simple Calculator](https://learncodethehardway.org/more-python-book/ex36.html)
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> 译者:[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
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> 协议:[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
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> 自豪地采用[谷歌翻译](https://translate.google.cn/)
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这个挑战是创建一个简单的代数计算器,使用你所学到的关于解析的一切。您将需要设计一种语言,用于使用变量进行基本数学运算,为该语言创建 ABNF,并为其编写扫描器,解析器,分析器和解释器。这实际上对于简单的计算器语言可能是小题大做,因为不会有任何嵌套的结构,如函数,但是无论如何都要理解完整的过程。
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## 挑战练习
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简单的代数语言对于不同的人来说意思也不同,所以我希望你试试 Unix 命令`bc`。这是我运行`bc`命令的一个例子:
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$ bc
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bc 1.06
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Copyright 1991-1994, 1997, 1998, 2000 Free Software Foundation, Inc.
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This is free software with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
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For details type `warranty'.
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x = 10
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y = 11
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j = x * y
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j
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110
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```
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您需要创建变量,输入数字(包括整数和浮点数),并拥有尽可能多的,你可以想到的运算符。你最有可能使用`bc`,甚至是 Python 的 shell,并且在你弄明白时候为它编写 ABNF。请记住,您的 ABNF 几乎是伪代码,不必形式上正确,只需足够接近来创建扫描器和解析器。
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一旦“简单制作”了 ABNF 形式的语法,您可以坐下来创建扫描器和解析器。我会写一套简单的脚本,来练习你认为语言应该做的事情,然后让你的测试套件,在每个阶段通过你的计算器运行它们。这样做可以更容易地测试计算器。
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完成解析器之后,您应该编写一个分析器来巩固吗,并检查输入的语义。在这样一种简单的语言中,它可能不仅仅是你需要的东西,但这是一个练习,用小型玩具语言完成整个过程。请记住,分析器的重要任务是,跟踪脚本中不同位置的变量定义,以便在执行过程中它们可由解释器访问。
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在分析器创建可执行解析树之后,您可以编写一个运行它的解释器。如练习 35 所述,您可以使用两种方式来编写解释器。一个是你创建一个“机器”,知道如何运行语法产生式,作为一系列的输入。这将把您的语法产生式类(`Expression`,`Assignment`等)视为机器代码,并且简单地执行它们所包含的内容。例如 Python 这样的 OOP 语言的另一种风格是,让每个产生式类知道如何运行自身。在这种风格中,这些类很“聪明”,并且接受他们的环境,只需要做他们需要做的事情,来使事情发生。然后,您只需“遍历”语法产生式列表,并调用`run`,直到调用完毕。
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你选择哪一个,决定了你在哪里存储你的小型解释器的状态。如果您制作`Interpreter`类,仅仅执行产生式数据对象,那么解释器可以跟踪所有的状态,但语言更难扩展,因为您必须为每个产生式类改进`Interpreter`。如果您的产生式类知道如何执行自己的代码,那么扩展语言很容易,但是您必须找到一种方法,在每个产生式之间传递计算机状态。
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处理它的时候,我建议你仅仅以一个非常小的表达式来起步,比如加法。让整个系统首先能够工作,从扫描器一直到运行简单的加法。然后,如果你不喜欢这个设计,你可以把它丢掉,使用不同的设计重做。一旦您的设计能够工作,您就可以使用更多功能来扩展语言。
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## 研究性学习
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+ 最好的研究性学习是创建函数来执行计算和返回结果。如果你可以这样做,那么你的设计将可能适用于更大的语言。
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+ 接下来要尝试的是,使用`if`语句和`boolean`检查来实现控制流。如果这太难了,那就对了,但请试试看。
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## 深入学习
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尽你所能来研究`bc`或 Python 语言。尝试找到其他语法文件来阅读和学习,特别是任何 IETF 协议的描述。IETF 的规范(像湿巾那样)让人兴奋,但它们是个很好的练习。
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