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7 行代码 3 分钟：从零开始实现一门编程语言

本文最初发布于 Matt Might 的个人博客。

本文介绍了多种解释器实现。通过修改最后一个解释器，你应该可以快速测试关于编程语言的新想法。如果你希望有一种语法不一样的语言，就可以构建一个解析器，把 s-表达式转储。这样，你就可以干净利落地将语法设计与语义设计分开。

实现一门编程语言是任何程序员都不应该错过的经验；这个过程可以培养你对计算的深刻理解，而且很有趣。

本文直击本质，把整个过程归结为：一个面向函数式（但图灵等价）编程语言的 7 行解释器，而其实现只需要大约 3 分钟。

这个 7 行的解释器展示了许多解释器中都存在的可扩展架构——《计算机程序的结构与解释》中的 eval/apply 设计模式：

本文中总共有三种语言的实现：

• 一个使用 Scheme 耗时 3 分钟实现的 7 行解释器；
• 使用Racket重新实现；
• 一个耗时“一下午”实现的 100 行解释器，实现了顶层绑定形式、显式递归、副作用、高阶函数等功能。如果想要实现一门功能更丰富的语言，那么最后一个解释器是一个不错的起点。

最容易实现的编程语言是一种极简的高阶函数式编程语言，名为λ演算（lambda calculus）。

实际上，λ演算是所有主要的函数式语言的核心——Haskell、Scheme 和 ML——但它也存在于 JavaScript、Python 和 Ruby 中。它甚至隐藏在 Java 中，不知道你是否知道在哪里可以找到它。

阿隆佐·丘奇在 1929 年开发了λ演算。

那时，它还不叫编程语言，因为当时没有计算机；没有什么东西可以“编程”。

它实际上只是一个用于函数推理的数学符号。幸运的是，阿隆佐·丘奇有一个博士生叫艾伦·图灵。

艾伦·图灵定义了图灵机，这成为通用计算机第一个公认的定义。

人们很快发现，λ演算和图灵机是等价的：任何能用λ演算描述的函数都能在图灵机上实现，而任何能在图灵机上实现的函数都能用λ演算描述。

值得注意的是，λ演算中只有三种表达式：变量引用、匿名函数和函数调用。

匿名函数的编写采用“lambda-dot”标记法，如下所示：

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该函数接受参数v ，返回值e 。如果用 JavaScript 编写，上述代码等价于：

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函数调用的写法是使两个表达式相邻：

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JavaScript（或其他任何语言）的写法如下：

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将参数原样返回的恒等函数写法如下：

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我们可以将恒等函数应用于恒等函数：

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（返回当然也是恒等函数。）下面这个程序更有意思一些：

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你能搞懂它做了什么吗？

乍一看，这门简单的语言似乎缺少递归和迭代，更不用说数值、布尔、条件、数据结构等其他东西。这种语言怎么可能是通用的呢？

λ演算达到图灵等价是通过两个最酷的编程黑科技实现的：Church 编码和 Y 组合子。

关于 Y 组合子，我已经写过一篇文章，关于Church编码，也写过一篇。不过，你不想读这些文章也没事，我只需一个程序就可以说服你，λ演算的功能远超你的预期：

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这个看上去无害的程序名为 Omega，如果你试图执行它，就发现它不会终止！（看看你能不能找出原因）。

下面是用 R5RS Scheme 耗时 3 分钟实现的一个 7 行λ演算解释器。从技术上讲（下文有解释），它是一个基于环境的指示型解释器。

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这段代码将从 stdin 读取一个程序，解析它，求值并打印结果。(去掉注释和空行，它只有 7 行）。Scheme 的read函数简化了词法分析和解析——只要你愿意生活在“平衡圆括号”（即s-表达式）的语法世界中。(如果不愿意，你就必须仔细研究解析中的词法分析；可以从我的一篇关于词法分析的文章入手）。在 Scheme 中，read从 stdin 中获取括号括起来的输入，并将其解析为一棵树。

eval 和apply 两个函数构成了解释器的核心。尽管是在 Scheme 中，但我们可以给予这些函数概念上的“签名”：

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eval函数接收一个表达式和一个环境然后转换为一个值。表达式可以是一个变量，一个 lambda 项或一个应用程序。环境是一个从变量到值的映射，用来定义一个开项的自由变量。（开项是一个变量的非绑定出现。）例如，考虑一下表达式（λ x . z）。这个项是开放的，因为我们不知道z是什么。

由于用的是 R5RS Scheme，我们可以使用关联列表来定义环境。

闭包是一个函数的编码，它将一个（可能是开放的）lambda 表达式与一个环境配对，以定义其自由变量。换句话说，一个闭包封闭了一个开项。

Racket是 Scheme 的一种方言，它功能齐备，可以把事情做好。Racket 提供了一个可以清理解释器的匹配结构，如下所示：

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这个代码多点，但更简洁，更容易理解。

λ演算是一门很小的语言。即便如此，其解释器的 eval/apply 设计也可以扩展到更大的语言。例如，用大约 100 行代码，我们可以为一个相当大的 Scheme 子集实现一个解释器。

考虑一种具有各种表达形式的语言：

1. 变量引用，如：x、foo、save-file。
2. 数值和布尔常量，如：300、3.14、#f。
3. 基本操作，如：+、–、<=。
4. 条件：(if condition if-true if-false)。
5. 变量绑定：(let ((var value) …) body-expr)。
6. 递归绑定：(letrec ((var value) …) body-expr)。
7. 变量可变：(set! var value)。
8. 定序：(begin do-this then-this)。现在，为这门语言添加 3 个顶层形式：
9. 函数定义：(define (proc-name var …) expr)。
10. 全局定义：(define var expr)。
11. 顶层表达式：expr。下面是完整的解释器，其中包括测试工具和测试用例：

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下载源代码，请点击https://matt.might.net/articles/implementing-a-programming-language/minilang.rkt?accessToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsImtpZCI6ImRlZmF1bHQiLCJ0eXAiOiJKV1QifQ.eyJhdWQiOiJhY2Nlc3NfcmVzb3VyY2UiLCJleHAiOjE2NTU0NTMzMzAsImZpbGVHVUlEIjoibG9xZVcyRXl2d0hkSkxBbiIsImlhdCI6MTY1NTQ1MzAzMCwidXNlcklkIjoyMDQxOTA5MH0.Nv5UyUdCUJNT7c0kIaPSE0g0f4k9Ed26rLl2Bu5RpG4

通过修改最后一个解释器，你应该可以快速测试关于编程语言的新想法。

如果你希望有一种语法不一样的语言，就可以构建一个解析器，把 s-表达式转储。这样，你就可以干净利落地将语法设计与语义设计分开。

查看英文原文：

https://matt.might.net/articles/implementing-a-programming-language?accessToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsImtpZCI6ImRlZmF1bHQiLCJ0eXAiOiJKV1QifQ.eyJhdWQiOiJhY2Nlc3NfcmVzb3VyY2UiLCJleHAiOjE2NTU0NTMzMzAsImZpbGVHVUlEIjoibG9xZVcyRXl2d0hkSkxBbiIsImlhdCI6MTY1NTQ1MzAzMCwidXNlcklkIjoyMDQxOTA5MH0.Nv5UyUdCUJNT7c0kIaPSE0g0f4k9Ed26rLl2Bu5RpG4

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初学者不知道怎么学编程？那么你一定要收藏这篇文章

众所周知在快速发展的信息时代，程序员是极具优势的工作，不仅很少被社会琐事烦扰，还能拥有极高报酬。可是作为一个零基础的初学者该怎么成为一名合格的程序员呢？那么下面就让我分析一下初学者该怎么学习编程。

要当程序员，肯定是要从学习一门编程语言开始。这是HelloGitHub给出的2022年5月编程语言排行榜：

可以从这个排行榜中清楚地看到哪些是热门语言，我整理了一下对于各种语言的看法，但是具体怎么选择就看你自己的需求啦：

1. Python：它很适合初学者，简单易学，并且和人工智能关系密切。目前主要应用于web开发、应用开发、大数据、数据挖掘、科学计算、机器学习、人工智能、运维、自然语言处理等等。

1. Java：相对于C也是比较简单的语言，不过它的学习难度肯定比Python大，在这三个语言中难度中等，、目前主要应用于安卓和 IOS 的应用开发、视频游戏开发、桌面GUI、软件开发等等。

1. C：难度最大，主要应用在操作系统、嵌入式领域和服务器领域。应用范围广，薪资待遇高。C++ 是 C 语言的一个超集，既有指针又有对象使它成为最复杂的语言。几乎所有现代编程语言都由C/C++发展而来，因此了解C/C++非常有利于快速掌握其他各类编程语言；

1. JavaScript: JavaScript 是一种动态类型、弱类型、基于原型的直译式脚本语言，也是使用频率最高的给 HTML 网页增加动态功能的语言。作为脚本语言，JavaScript 可立即运行而无需等待服务器响应，速度非常出色，并且它是动态类型语言，学习难度低。

这几个各有各的特色，但是如果你想入门当程序员，那我建议你从Python和Java中选，这两种语言相较于C来说，更容易上手。

作为初学者，当你把编程语言学到一定程度后，接下来就是编程的通用技能了：基本的算法和数据结构。

你可能会说，你以后想找的工作很简单，和算法这一块儿关系并不大，有基本的知识就够了；但要知道的是，这东西就好比地基，你之后的一切工作都将在这基础上开展，如果不会以后进入工作了将花费大量的时间精力和金钱在上面。

在我看来，这些是必须要掌握的：

10个算法：二分查找、递归、排序、搜索、哈希算法、分治算法、回溯算法、贪心算法、动态规划、字符串匹配算法。

10个数据结构：栈、数组、链表、队列、堆、跳表、图、Trie 树、散列表、二叉树；

千万不要小瞧这它们，每一个展开了去细学，怎么都得要一年半载；想想办法把这些吃透，起码以后再看见这些问题不用翻书，然后你就可以进一步向更深的层次进发，去思考这些问题：

编程框架是如何运转起来的？

主流的编程框架和设计模式存在怎样的共通模式呢？

List、Hash、key各自的应用场景和共通之处？

……

每一个问题都是一座大山，当你想明白并且拿出可行的解决方案，你的技术相比以往就会提升一个Level。

“实践出真知”，这话放在编程的学习中，显得尤为合适。

网上有一句比较流行的话，“我的眼睛和大脑都会了，但是手不会。”学习编程的过程中也容易出现这些问题；可能你通过看书、看视频突然get到了某一个点，但是并没有去实操，在不久后重新遇到相关的问题，全部忘记也是正常的。

所以，寻找实操性较高的个人项目，提升阅读和编译速度，是学习编程的不二之选。GitHub上有几个有趣的项目，可以参考一下：

1. lllyasviel/style2paints 这是一个能够根据用户自定义的颜色给线稿上色的工具。在这里，以ABCD这种格式呈现一些结果。你只需要上传你的的草图，选择一种样式，然后放置光源。就可以实现AI上色当结果在没有任何人为颜色校正的情况下立即获得时，我们将此结果视为全自动结果。当结果需要一些颜色校正时，人类可以很容易地在画布上放置一些颜色提示，以指导AI着色过程。

1. seq2seq-couplet 这是一个使用 seq2seq 模型来进行对联（对对联）的项目。

1. MisterBooo/LeetCodeAnimation 为了帮助大家更好的入门学习算法，经过半年的积累，创作者给大家整理了《剑指 Offer》系列的四十道题目，都是算法面试的高频题目，每一道题目都提供详细的分析、精美的配图、易于理解的动画视频，适合那些第一次刷题的同学，当然，也适合重复刷题的老手再次学习巩固基础。

这篇文章就介绍到这里，希望对初学者能有所帮助，欢迎点赞分享

本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com