C 语言 抽象语法树AST

本文深入探讨了抽象语法树的概念及其在编译器中的作用,包括其在不同领域的应用,如浏览器、智能编辑器和编程语言开发。通过具体实例展示了如何将源代码转换为抽象语法树,并解释了抽象语法树为何能够提供清晰的接口,减少工作量并提高编译器的可维护性。此外,阐述了抽象语法树如何不受特定文法和语言细节的限制,使其在不同编程语言中都能发挥重要作用。

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引用地址:http://blog.chinaunix.net/uid-26750235-id-3139100.html


抽象语法树简介

()简介

抽象语法树(abstract syntax codeAST)是源代码的抽象语法结构的树状表示,树上的每个节点都表示源代码中的一种结构,这所以说是抽象的,是因为抽象语法树并不会表示出真实语法出现的每一个细节,比如说,嵌套括号被隐含在树的结构中,并没有以节点的形式呈现。抽象语法树并不依赖于源语言的语法,也就是说语法分析阶段所采用的上下文无文文法,因为在写文法时,经常会对文法进行等价的转换(消除左递归,回溯,二义性等),这样会给文法分析引入一些多余的成分,对后续阶段造成不利影响,甚至会使合个阶段变得混乱。因些,很多编译器经常要独立地构造语法分析树,为前端,后端建立一个清晰的接口。

抽象语法树在很多领域有广泛的应用,比如浏览器,智能编辑器,编译器。


()抽象语法树实例


(1)四则运算表达式

表达式: 1+3*(4-1)+2

抽象语法树为:


(2)xml

代码2.1


  1. <letter>
  2.   <address>
  3.     <city>ShiChuang</city>
  4.   </address>
  5.   <people>
  6.     <id>12478</id>
  7.     <name>Nosic</name>
  8.   </people>
  9. </letter>

抽象语法树

(3)程序1

代码2.2


  1. while b != 0
  2. {
  3.     if a > b
  4.         a = a-b
  5.     else
  6.         b = b-a
  7. }
  8. return a

抽象语法树


(4)程序2

代码2.3

  1. sum=0
  2. for i in range(0,100)
  3.     sum=sum+i
  4. end

抽象语法树


()为什么需要抽象语法树

当在源程序语法分析工作时,是在相应程序设计语言的语法规则指导下进行的。语法规则描述了该语言的各种语法成分的组成结构,通常可以用所谓的前后文无关文法或与之等价的Backus-Naur范式(BNF)将一个程序设计语言的语法规则确切的描述出来。前后文无关文法有分为这么几类:LL(1)LR(0)LR(1), LR(k) ,LALR(1)等。每一种文法都有不同的要求,如LL(1)要求文法无二义性和不存在左递归。当把一个文法改为LL(1)文法时,需要引入一些隔外的文法符号与产生式。

例如,四则运算表达式的文法为:

文法1.1

  1. E->T|EAT
  2. T->F|TMF
  3. F->(E)|i
  4. A->+|-
  5. M->*|/

改为LL(1)后为:

文法1.2

  1. E->TE'
  2. E'->ATE'|e_symbol
  3. T->FT'
  4. T'->MFT'|e_symbol
  5. F->(E)|i
  6. A->+|-
  7. M->*|/

例如,当在开发语言时,可能在开始的时候,选择LL(1)文法来描述语言的语法规则,编译器前端生成LL(1)语法树,编译器后端对LL(1)语法树进行处理,生成字节码或者是汇编代码。但是随着工程的开发,在语言中加入了更多的特性,用LL(1)文法描述时,感觉限制很大,并且编写文法时很吃力,所以这个时候决定采用LR(1)文法来描述语言的语法规则,把编译器前端改生成LR(1)语法树,但在这个时候,你会发现很糟糕,因为以前编译器后端是对LL(1)语树进行处理,不得不同时也修改后端的代码。

抽象语法树的第一个特点为:不依赖于具体的文法。无论是LL(1)文法,还是LR(1),或者还是其它的方法,都要求在语法分析时候,构造出相同的语法树,这样可以给编译器后端提供了清晰,统一的接口。即使是前端采用了不同的文法,都只需要改变前端代码,而不用连累到后端。即减少了工作量,也提高的编译器的可维护性。

抽象语法树的第二个特点为:不依赖于语言的细节。在编译器家族中,大名鼎鼎的gcc算得上是一个老大哥了,它可以编译多种语言,例如cc++,javaADAObject C, FORTRAN, PASCAL, COBOL等等。在前端gcc对不同的语言进行词法,语法分析和语义分析后,产生抽象语法树形成中间代码作为输出,供后端处理。要做到这一点,就必须在构造语法树时,不依赖于语言的细节,例如在不同的语言中,类似于ifconditionthen这样的语句有不同的表示方法

c中为:

  1. if(condition)
  2. {
  3.     do_something();
  4. }

     在fortran中为:

  1. If condition then
  2.     do_somthing()
  3. end if

在构造ifconditionthen语句的抽象语法树时,只需要用两个分支节点来表于,一个为condition,一个为if_body。如下图:

在源程序中出现的括号,或者是关键字,都会被丢掉。

### 使用抽象语法树AST)将代码可视化为图像的方法 #### 方法概述 抽象语法树(Abstract Syntax Tree, AST)是一种表示源代码结构的树形数据结构。通过解析源代码生成 AST 后,可以进一步将其转化为可视化的形式以便于理解代码逻辑[^1]。常见的做法是利用工具或库来处理 AST 并生成图形化输出。 --- #### 工具与技术栈 1. **Soot 和 Graphviz** Soot 是一种 Java 字节码分析框架,能够生成程序的控制流图(Control Flow Graph, CFG)。CFG 描述了程序中各基本块之间的跳转关系。`soot.tools.CFGViewer` 类提供了方法来提取每个方法的控制流,并以 DOT 语言的形式描述这些关系[^1]。DOT 文件可以通过 Graphviz 的 `dot` 命令渲染为 PNG 或 SVG 图像文件。 下面是一个简单的命令行操作示例: ```bash dot -Tpng input.dot -o output.png ``` 2. **PyCParser 和 Matplotlib/NetworkX (Python 中的应用)** PyCParser 是一个用于解析 C 语言代码并生成 AST 的 Python 库[^3]。为了将 AST 转换为图像,通常会结合其他绘图库如 NetworkX 或 Matplotlib 来绘制节点和边的关系。以下是具体步骤: - 解析代码生成 AST; - 遍历 AST 提取节点及其连接关系; - 构建网络图并通过绘图函数展示。 示例代码如下: ```python import pycparser from networkx.drawing.nx_agraph import graphviz_layout import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx # 定义辅助函数遍历 AST 并构建图 def build_graph(ast_node, G=None, parent=None): if G is None: G = nx.DiGraph() node_id = id(ast_node) label = type(ast_node).__name__ G.add_node(node_id, label=label) if parent is not None: G.add_edge(parent, node_id) for child_name, child in ast_node.children(): build_graph(child, G=G, parent=node_id) return G code = """ int main() { int a; a = 5; return 0; } """ parser = pycparser.CParser() ast = parser.parse(code) G = build_graph(ast) pos = graphviz_layout(G, prog='dot') labels = {node: data['label'] for node, data in G.nodes(data=True)} plt.figure(figsize=(8, 6)) nx.draw_networkx(G, pos=pos, labels=labels, arrows=True, with_labels=True, font_size=8) plt.axis('off') plt.show() ``` 3. **Antlr 和 PlantUML** Antlr 是另一种强大的解析器生成器,适用于多种编程语言。它可以生成目标语言的词法分析器和语法分析器,进而得到 AST。PlantUML 可用来创建 UML 图表和其他类型的图表。两者结合可实现从代码到序列图或其他视觉表现形式的转化。 --- #### 关键概念解释 - **基础块划分** 在某些系统中,AST 被分割为基础块(Basic Blocks),每一块代表一段连续执行且无分支的指令集合[^3]。这种分块方式有助于简化复杂度较高的控制流分析过程。 - **DOT 语言** DOT 是一种简洁的语言,专门用于描述有向图。它的优点在于易于编写且能被广泛使用的布局引擎所接受,比如 Graphviz。 --- #### 实际应用场景 除了学术研究外,在集成开发环境(IDE)插件领域也有广泛应用案例。例如 IntelliCode 利用了类似的机制提供智能化编码提示功能;而 Tabnine 更进一步采用了深度学习模型改进预测效果[^2]。 ---
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