Давным-давно, когда небо было голубым, трава зеленее и по Земле бродили динозавры… Нет, забудьте про динозавров. Ну, в общем, когда-то тогда пришла в голову мысль отвлечься от стандартного web-программирования и заняться чем-то более безумным. Можно было, конечно, чем угодно, но выбор пал на написание своего интерпретатора. Что я могу сказать… Никогда не пишите свои языки программирования. Но некоторый опыт из всего этого я извлёк, так что вот и решил поделиться. Начнём с самой основы — лексера.

Предисловие

Перед тем, как начать понимать что за животное такое «лексер» — стоит разобраться из чего вообще состоят ЯП.

В современном мире каждый компилятор/интерпретатор/транспайлер/что-то-там-ещё-подобное (давайте, я просто буду называть далее это «компилятором», без разграничений на типы) делится на два куска. В терминологии умных дядек подобные куски называются «фронтендом» и «бекендом». Нет, это совсем не то, работая с web, что мы привыкли называть и фронт не написан на JS с HTML. Хотя… Ладно.

Задача первого, фронтенда — взять текст и превратить его в AST (абстрактное синтаксическое дерево), по дороге проверив правильность синтаксиса (и иногда семантики). Задача второго, бекенда — заставить всё это работать. Если код собирается внутри интерпретатора, то из AST создаётся набор команд для виртуального процессора (виртуальной машины), если компилятор, то набор команд для реального процессора. В жизни всё довольно сложнее и реализовываться может не совсем так. Например, в случае с GCC компилятором — там всё вперемешку, а вот Clang уже более каноничен, LLVM — это типичный представитель «бекенда» для компиляторов.



А теперь давайте познакомимся с куском, называемым «фронтендом».

Лексический анализ

Задача лексера и стадии лексического анализа — это получить на вход много-много букв и сгруппировать их по каким-то категориям — «токенам». По этому лексический анализ ещё называют «токенизацией». Это самая первая стадия обработки текста, которую производит каждый существующий компилятор.

Примерно вот так:

$tokens = ['class', '\w+', '}', '{'];

var_dump(lex('class Example {}', $tokens));
// array(4) {
//  [0] => string(5) "class"
//  [1] => string(7) "Example"
//  [2] => string(1) "{"
//  [3] => string(1) "}"
// }

К слову, тут у нас уже понаписана куча инструментов для облегчения жизни. Те же самые функции preg, которые мы привыкли использовать для парсинга текста — вполне себе справляется с данной задачей. Однако существуют и более удобные инструменты для этого дела:

• Phlexy, написанный Никитой Поповым.
• Hoa — инструментарий, состоящий из Лексера + Парсера + Грамматики.
• Порт Yacc, написанный Энтони Феррара, который так же представляет из себя комплексный инструментарий, и на котором написан небезызвестный PHP парсер Попова, применимый в инструментах, использующих анализ кода.
• Railt Lexer моя реализация под PHP 7.1+
• Parle — расширение для PHP, допускающее ограниченный набор PCRE выражений (нет lookahead и некоторых других синтаксических конструкций).
• Ну и наконец стандартная функция php token_get_all, которая предназначена непосредственно для лексического анализа PHP.

Ладно, понятно что штуковин, которые умеют делить текст по токенам — уйма, возможно я даже что-то забыл, вроде лексера Doctrine. Но что дальше?

Типы лексеров

И как всегда всё не так просто, как казалось. Существует как минимум две разных категории лексеров. Есть обычный вариант, довольно тривиальный, которому подсовываешь правила, а он уже делит всё на токены. Конфигурация оного мало чем отличается от примера, показанного мною выше. Однако есть и другой вариант, который называется multistate. Такие лексеры чуть сложнее для понимания, поэтому, хочется поговорить о них чуть подробнее.

Задача multistate лексера выводить различные токены в зависимости от предыдущего состояния. Ну например в PHP такие «переходные» состояния образовываются с помощью тегов <?php + ?>, внутри строк, комментариев и HEREDOC/NOWDOC конструкций.

Помните предыдущий пример с 4мя токенами выше? Давайте его чуть-чуть модифицируем, чтобы понимать что это за состояния такие:

class Example 
{
    // class Example {}
}

В данном случае, если мы имеем простейший лексер без широких возможностей PCRE, то получим следующий набор токенов:

var_dump(lex(...));

// array(9) {
//  [0] => string(5) "class"
//  [1] => string(7) "Example"
//  [2] => string(1) "{"
//  [3] => string(2) "//"
//  [4] => string(5) "class"
//  [5] => string(7) "Example"
//  [6] => string(1) "{"
//  [7] => string(1) "}"
//  [8] => string(1) "}"
//}

Как видно, мы получили совершенно банальный косяк на элементах 3-5: Комментарий воспринялся совершенно неожиданно и сам поделился на токены, хотя должен был считаться как цельный кусок.

Конечно, при наличии функционала PCRE такой токен можно было бы выдрать с помощью простенькой регулярки "//[^\n]*\n", но если его нет? Ну или мы руками хотим запилить? Короче, в случае с multistate лексером — можно сказать, что все токены должны быть в группе No1, как только будет найден токен "//", то должен произойти переход в группу No2. А внутри второй группы обратный переход, если найден токен "\n" — переход обратно в первую группу.

Примерно как-то так:

$tokens = [
    'group-1' => [
        'class',
        '\w+',
        '{',
        '}',
        '//' => 'group-2' // Переход после слешей в группу 2
    ],
    'group-2' => [
        "\n" => 'group-1', // Переход в группу 1 после переноса строки
        '.*'
    ]
];

Думаю теперь становится понятнее как парсится какой-нибудь HEREDOC, ведь даже при наличии всей мощи PCRE написать регулярку для этого дела крайне проблематично, учитывая то, что этот синтаксис HEREDOC поддерживает интерполяцию переменных. Просто попробуйте распарсить что-нибудь такое с помощью встроенной функции token_get_all (обратите внимание на >12 токен):

<?php
$example = 42;
$a = <<<EOL
    Your answer is $example !!!
EOL;

var_dump(token_get_all(file_get_contents(__FILE__)));

Ладно, кажется мы уже готовы приступать к практике.

Практика

Давайте вспомним что у нас есть в PHP для подобных дел? Ну конечно, preg_match! Ладно, сойдёт. Алгоритм на основе preg_match реализован в Hoa и вот в этой реализации Phelxy. Задача его довольно проста:

1. Имеем на руках исходный текст и массив из регулярок.
2. Матчим до тех пор, пока что-то не найдётся подходящее.
3. Как только нашли кусок, вырезаем его из текста и матчим дальше.

В виде кода он будет выглядеть примерно так:



Такой подход довольно тривиален и позволяет парой тычков по клавиатуре модифицировать лексер в районе метода next(), добавив переход между состояниями и превратив это поделие рукоблудства в примитивный multistate лексер. В районе $this->tokens достаточно добавить что-то вроде $this->tokens[$this->state].

Однако, помимо самого примитивизма есть ещё один недостаток, не фатальный как могло оказаться, но всё же… Подобная реализация невероятно медленно работает. На i7 7600k, обладателем которого я по чистой случайности оказался — подобный алгоритм обрабатывает примерно 400 токенов в секунду, а при увеличении их вариаций (т.е. определений, которые мы передали в конструктор) — может замедлиться до скорости смены президентов в РФ… кхм, простите. Я хотел сказать, конечно, что будет работать очень медленно.

Ладно, что мы можем сделать? Для начала можно понять что же идёт не так. Дело в том, что каждый раз, когда мы вызываем preg_match внутри дебрей языка поднимается компилятор со своим JIT, называемый PCRE (А с PHP 7.3 уже PCRE2). Он каждый раз парсит сами регулярки и собирает для них парсер, с помощью которого мы парсим текст для создания токенов. Звучит чуть-чуть странно и тавтологично. Но если кратко, то каждый токен требует компиляции от 1 до N регулярок, где N — это количество определений этих токенов. При этом, стоит заметить, что даже применённый флаг "S" и оптимизация с помощью "\G" в конструкторе, где формируются регулярные выражения для токенов, не помогают.

Выход из этой ситуации напрашивается один — надо парсить весь этот текст в один проход, т.е. с помощью выполнения лишь одной функции preg_match. Осталось решить две проблемы:

1. Как обозначить что результат регулярного выражения N1 соответствует токену N2? Т.е. как обозначить, что "\w+", например — это именно T_CONST.
2. Как определить последовательность токенов в результате. Как известно, результат preg_match или preg_match_all будет содержать всё вперемешку. И даже с помощью флагов, передаваемых в качестве четвёртого аргумента ситуация не изменится.

Тут можно сделать паузу и чуть-чуть подумать. Ну или нет.

Решение первой проблемы — это именованные группы PCRE, которые так же именуются «подмасками». С помощью правил: "(?<T_WHITESPACE>\s+|<T_WORD>\w+|...)" можно за один проход выгрести все токены сопоставив с их именами. В результате матчинга будет образовываться ассоциативный массив, состоящий из пар "[TOKEN_NAME => TOKEN_VALUE]".

Со второй чуть сложнее. Но тут можно применить тактическую хитрость и воспользоваться функцией preg_replace_callback. Особенность её в том, что анонимка, переданная в качестве второго аргумента будет вызываться строго последовательно, для каждого токена, от первого до последнего.

Дабы не томить — реализация следующая:


А её использование ничем не отличается от предыдущего варианта. При этом скорость работы возрастает с 400 до 57000 токенов в секунду. Именно этот алгоритм я применил в своей реализации, взявшись за переписывание исходников Hoa. К слову, если воспользоваться Parle, то можно выжать до 600000 токенов в секунду. А общая картина выглядит примерно следующим образом (с включённым XDebug на PHP 7.1, так что цифры тут ниже, но соотношение можно приблизительно представить).

• Жёлтый — нативное расширение Parle.
• Голубой — реализация через preg_replace_callback с предварительно собранной регуляркой.
• Красный — всё тоже самое, но с генерируемой регуляркой во время вызова preg_replace_callback.
• Зелёный — реализация через preg_match.

Зачем?

Ладно, всё это, конечно, замечательно, но нетерпеливые жаждут задать вопрос: «Кому это вообще нужно?». В абстрактном мире PHP, где главенствует принцип «фигак-фигак-и-сайт-готов» — подобные библиотеки не нужны, будем честными. Но если говорить об экосистеме в целом, то можно вспомнить небезызвестные библиотеки, вроде symfony/yaml или Doctrine. Аннотации в Symfony — это такой же подязык внутри PHP, требующий отдельного лексического и синтаксического разбора. Помимо этого есть ещё чуть менее известные транспайлеры CoffeeScript, Less и Scss/Sass, написанные на PHP. Ну или Yay и preprocess, основанный на нём. Я даже не буду упоминать инструменты анализа кода, вроде phpmd или phpcs. Да и генераторы документации, вроде phpDocumentnor или Sami — довольно тривиальны. Каждый и этих проектов в той или иной степени использует лексический анализ на первой стадии разбора текста/кода.

Это далеко не полный список проектов и возможно, надеюсь, мой рассказ поможет вам открыть что-то новое и пополнить его.

Послесловие

Забегая вперёд, если есть кто-либо заинтересованный в тематике парсеров и компиляторов, то есть несколько интересных докладов по этой теме, в частности от ребят из JetBrains:


Ещё, конечно, большинство выступлений Андрея Бреслава (abreslav), которые можно найти на просторах YouTube — советую к просмотру.

Ну а для любителей чтива есть вот такой ресурс, который был лично для меня крайне полезным.

Пост пост скриптум. Если где-то опечатался на просторах сего эпоса, то можете смело сообщать автору в любой удобной для вас форме.

В качестве бонуса, хотел бы привести пример простого лексера PHP, кажется это не так уж теперь и страшно, и теперь даже понятно что он делает, верно? Хотя кого я обманываю, от регулярок глаза кровоточат. =)

Спасибо!