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JavaScript编译原理

news 来源：原创 2025/5/14 6:07:14

在编程语言的世界中，编译器（如 GCC、TypeScript）和转译器（如 Babel）扮演着至关重要的角色，它们负责将人类可读的代码转换为机器或其他语言可执行的指令。这一过程通常分为四个关键阶段：

1. 词法分析：将源代码拆解成基本单元（Token）；

2. 语法分析：根据语法规则构建抽象语法树（AST）；

3. 代码转换：对 AST 进行优化或转换（如ES6 =>ES5）；

4. 代码生成：将 AST 还原为目标代码（如JavaScript、机器码）；

无论是传统编译器（如 C 语言编译器），还是现代前端工具链（如 Babel、Webpack），都遵循这一核心流程。理解这些步骤，不仅能帮助开发者更高效地调试代码，还能为自定义语言或工具开发奠定基础。

接下来，我们将详细解析每个阶段的技术原理和实现方法。

1. 编译过程

1.1. 词法分析

将源代码转换成单词流，称为"词法单元"，每个词法单元包含一个标识符和一个属性值，比如变量名、数字、操作符等等。词法分析生成Token的方式主要有两种：

1.1.1. 正则

很多同学可能遇到字符串匹配的操作，自然就想到正则匹配。在普通场景下，正则用来做字符串匹配没什么问题，但如果是在编译器场景下，就很不合适，因为正则模式首先需要写大量的正则表达式，正则之间还有冲突需要处理，另外正则不容易维护，并且性能不高。

正则只适合一些简单的模板语法，真正复杂的语言并不合适。并且有的语言并不一定自带正则引擎。

1.1.2. 状态机

自动机可以很好的生成 token。

有穷状态自动机（finite state machine）：在有限个输入的情况下，在这些状态中转移并期望最终达到终止状态。

有穷状态自动机根据确定性可以分为：

1. 确定有穷状态自动机（DFA - Deterministic finite automaton）

在输入一个状态时，只得到一个固定的状态，DFA 可以认为是一种特殊的 NFA。

2. 非确定有穷自动机（NFA - Non-deterministic finite automaton）

当输入一个字符或者条件得到一个状态机的集合，JavaScript 正则采用的是 NFA 引擎。

1.2. 语法分析

将词法单元流转换成抽象语法树（Abstract Syntax Tree，简称AST），也就是标记所构成的数据结构，表示源代码的结构和规则。

我们日常所说的编译原理就是将一种语言转换为另一种语言。编译原理被称为形式语言，它是一类无需知道太多语言背景、无歧义的语言。而自然语言通常难以处理，主要是因为难以识别语言中哪些是名词哪些是动词哪些是形容词。例如：“进口汽车”这句话，“进口”到底是动词还是形容词？所以我们要解析一门语言，前提是这门语言有严格的语法规定。

1956年，乔姆斯基将文法按照规范的严格性分为0型、1型、2型和3型共4种文法，从0到3文法规则是逐渐增加严的。一般的计算机语言是2型，因为0和1型文法定义宽松，将大大增加解析难度、降低解析效率，而3型文法限制又多，不利于语言设计灵活性。2型文法也叫做上下文无关文法（CFG）。

语法分析的目的就是通过词法分析器拿到的 token 流 + 结合文法规则，通过一定算法得到一颗抽象语法树（AST）。抽象语法树是非常重要的概念，尤其在前端领域应用很广。典型应用如babel插件，它的原理就是：es6代码 → Babylon.parse → AST → babel-traverse → 新的AST → es5代码。

从生成AST效率和实现难度上，前人总结主要有2种解析算法：

1. 自顶向下的分析方法和自底向上的分析方法。自底向上算法分析文法范围广，但实现难度大；

2. 自顶向下算法实现相对简单，并且能够解析文法的范围也不错，所以一般的 compiler 都是采用深度优先索引的方式；

1.3. 代码转换

在AST上执行类型检查、作用域检查等操作，以确保代码的正确性和安全性。

在得到AST后，我们一般会先将AST转为另一种AST，目的是生成更符合预期的AST，这一步称为代码转换。

代码转换的优势主要是产生工程上的意义：

1. 易移植：与机器无关，所以它作为中间语言可以为生成多种不同型号的目标机器码服务；

2. 机器无关优化：对中间码进行机器无关优化，利于提高代码质量；

3. 层次清晰：将AST映射成中间代码表示，再映射成目标代码的工作分层进行，使编译算法更加清晰；

对于一个Compiler而言，在转换阶段通常有两种形式：

1. 同语言的AST转换；

2. AST 转换为新语言的 AST；

这里有一种通用的做法是，对我们之前的AST从上至下的解析，然后会有个映射表，把对应的类型做相应的转换。

1.4. 代码生成

基于AST生成目标代码，包括优化代码结构、生成代码文本、进行代码压缩等等。

在实际的代码处理过程中，可能会递归的分析我们最终生成的AST，然后对于每种 type 都有个对应的函数处理，实现思路用到的设计模式就是策略模式。

2. 完整链路

input => tokenizer => tokens;  // 词法分析
tokens => parser => ast;       // 语法分析，生成AST
ast => transformer => newAst;  // 中间层代码转换
newAst => generator => output; // 生成目标代码

3. 公式编译器实战

通过开发公式编译器与公式执行器，来进一步学习编译器的内容。

假设我们的语法诸如：

ADD(1, MINUS(3, 2))

Subtract(Add(3, Multiply(4, 2)), Divide(6, 2), 1)

3.1. 定义Token及分词器

定义Token如下：

const FN_NAME_TOKEN = /[a-zA-Z]/;
const NUMBER_TOKEN = /\d/;
const PAREN_TOKEN = /\(/;
const ATI_PAREN_TOKEN = /\)/;
const COMMA_TOKEN = /\,/;

实现分词器 Tokenizer：

function tokenizer(expression) {const tokens = [];let current = 0;while (current < expression.length) {let char = expression[current];// 先匹配数字if (NUMBER_TOKEN.test(char)) {let number = "";// 一直往后找，直到不是数字为止while (NUMBER_TOKEN.test(char)) {number += char;char = expression[++current];}// 将匹配到的 token 加入到 tokens 中tokens.push({type: "number",value: parseInt(number),});continue;}// 匹配函数名if (FN_NAME_TOKEN.test(char)) {let fnName = "";while (FN_NAME_TOKEN.test(char)) {fnName += char;char = expression[++current];}tokens.push({type: "function",value: fnName,});continue;}// 匹配括号和逗号if (PAREN_TOKEN.test(char) ||ATI_PAREN_TOKEN.test(char) ||COMMA_TOKEN.test(char)) {tokens.push({type: char,value: char,});current++;continue;}// 处理空格if (char === " ") {current++;continue;}throw new TypeError("I dont know what this character is: " + char);}return tokens;
}

3.2. 实现Parser解析器

parser 根据生成的 token 流进行转换，转化为我们预先预定好的 ast，生成的 ast 可供后续代码转换生成或者公式内容执行用。

function parser(tokens) {let current = 0;// 递归解析function walk() {let token = tokens[current];// 处理数字if (token.type === "number") {current++;return {type: "NumberLiteral",value: token.value,};}// 处理函数if (token.type === "function") {current++;let node = {type: "CallExpression",name: token.value,params: [],};token = tokens[++current];// 一直循环往复的收集参数，知道遇到右括号位置while (token.type !== ")") {node.params.push(walk());token = tokens[current];// 注意一点，如果遇到了参数中间的逗号，也需要跳过if (token.type === ",") {current++;}}current++; // 跳过右括号return node;}throw new TypeError(token.type);}let ast = {type: "Program",body: [],};while (current < tokens.length) {ast.body.push(walk());}return ast;
}

用以上解析器解析如下公式：

ADD(1, MINUS(3, MULTIPLY(4, 2)))

执行结果示意如下：

3.3. 定义执行器

根据ast，编写遍历节点需要执行的运算。

function interpret(ast) {const operators = {Add: (a, b) => a + b,Subtract: (a, b, c) => a - b - c,Multiply: (a, b) => a * b,Divide: (a, b) => a / b,};function traverseNode(node) {switch (node.type) {case "NumberLiteral":return node.value;case "CallExpression":const args = node.params.map(traverseNode);const operator = operators[node.name];if (!operator) {throw new TypeError("Unknown function: " + node.name);}return operator(...args);default:throw new TypeError(node.type);}}return traverseNode(ast.body[0]);
}

3.4. 解析输入的公式

const expression = "Subtract(Add(3, Multiply(4, 2)), Divide(6, 2), 1)";
const tokens = tokenize(expression);
const ast = parse(tokens);
const result = interpret(ast);
console.log(result);

其实可以优化的点有很多，主要包括：

1. 将运算功能设计为插件，通过插件注册方式拓展运算功能；

2. 支持预设变量，在公式进行计算时，把预设变量对应值一起进行计算；

3.5. 最终完整代码

// 定义 token 类型
const FN_NAME_TOKEN = /[a-zA-Z]/;
const NUMBER_TOKEN = /\d/;
const PAREN_TOKEN = /\(/;
const ATI_PAREN_TOKEN = /\)/;
const COMMA_TOKEN = /\,/;// 定义 tokenizer 函数，将表达式转换为 token 数组
function tokenizer(expression) {const tokens = [];let current = 0;while (current < expression.length) {let char = expression[current];// 先匹配数字if (NUMBER_TOKEN.test(char)) {let number = "";// 一直往后找，直到不是数字为止while (NUMBER_TOKEN.test(char)) {number += char;char = expression[++current];}// 将匹配到的 token 加入到 tokens 中tokens.push({type: "number",value: parseInt(number),});continue;}// 匹配函数名if (FN_NAME_TOKEN.test(char)) {let fnName = "";while (FN_NAME_TOKEN.test(char)) {fnName += char;char = expression[++current];}tokens.push({type: "function",value: fnName,});continue;}// 匹配括号和逗号if (PAREN_TOKEN.test(char) ||ATI_PAREN_TOKEN.test(char) ||COMMA_TOKEN.test(char)) {tokens.push({type: char,value: char,});current++;continue;}// 处理空格if (char === " ") {current++;continue;}throw new TypeError("I dont know what this character is: " + char);}return tokens;
}// 定义 parser 函数，将 token 数组转换为 AST
function parser(tokens) {let current = 0;// 递归解析function walk() {let token = tokens[current];// 处理数字if (token.type === "number") {current++;return {type: "NumberLiteral",value: token.value,};}// 处理函数if (token.type === "function") {current++;let node = {type: "CallExpression",name: token.value,params: [],};token = tokens[++current];// 一直循环往复的收集参数，知道遇到右括号位置while (token.type !== ")") {node.params.push(walk());token = tokens[current];// 注意一点，如果遇到了参数中间的逗号，也需要跳过if (token.type === ",") {current++;}}current++; // 跳过右括号return node;}throw new TypeError(token.type);}let ast = {type: "Program",body: [],};while (current < tokens.length) {ast.body.push(walk());}return ast;
}// 定义 transformer 函数，将 AST 转换为新的 AST
function interpret(ast) {const operators = {Add: (a, b) => a + b,Subtract: (a, b, c) => a - b - c,Multiply: (a, b) => a * b,Divide: (a, b) => a / b,};function traverseNode(node) {switch (node.type) {case "NumberLiteral":return node.value;case "CallExpression":const args = node.params.map(traverseNode);const operator = operators[node.name];if (!operator) {throw new TypeError("Unknown function: " + node.name);}return operator(...args);default:throw new TypeError(node.type);}}return traverseNode(ast.body[0]);
}// 解析运算表达式
const expression = "Subtract(Add(3, Multiply(4, 2)), Divide(6, 2), 1)";
const tokens = tokenize(expression);
const ast = parse(tokens);
const result = interpret(ast);console.log(result);