从零开始：揭秘自制脚本语言的第一步，新手也能写出自己的编程语言！170

好的，各位热爱编程的小伙伴们，大家好！我是你们的中文知识博主。
你有没有想过，我们每天敲下的代码，无论是Python、JavaScript，还是C++、Java，它们是如何被电脑理解并执行的呢？这背后其实藏着一套精妙的“魔法”！今天，我们就来揭开这层神秘的面纱，从零开始，亲手打造一门属于我们自己的迷你脚本语言！
这不仅仅是一个技术挑战，更是一场深入理解编程语言内部运作原理的奇妙旅程。我们将从最基础的“砖块”开始，一步步构建出自己的“语言大厦”。准备好了吗？让我们从“第一天”开始，迈出这激动人心的第一步！

哈喽，各位热爱编程的小伙伴们！我是你们的老朋友，专注于分享编程知识的博主。今天，我们即将踏上一段激动人心、充满挑战，又绝对让你受益匪浅的旅程——自制一门脚本语言！

是不是听起来有点“高大上”？觉得这只有那些编译器专家才能做的事情？别担心！我要告诉你，这并非遥不可及。我们将用最简单直白的方式，从最基础的概念开始，一步一个脚印地去实现它。这个系列文章就叫做《自制脚本语言》，而今天，是我们的“第一天”！

为什么我们要自制一门脚本语言？

在开始之前，你可能会问，市面上那么多成熟的编程语言，为什么我们还要费力去造一个轮子呢？原因有很多：

深入理解语言内部机制： 这是最重要的原因。通过亲手实现，你将彻底理解词法分析、语法分析、抽象语法树、解释执行等核心概念，对任何编程语言的理解都会达到一个新的高度。
提升系统设计能力： 语言设计本身就是一种复杂而有趣的设计过程，它会锻炼你的抽象思维和架构能力。
定制化需求： 有时现有的语言并不完全满足特定领域的需求，自制一门DSL（领域特定语言）可能更高效。
纯粹的乐趣与挑战： 作为开发者，谁不曾幻想过拥有自己的“编程魔法”呢？这绝对是一项成就感爆棚的个人项目！

好了，目的明确了，我们正式开始我们的“第一天”！

“第一天”目标：认识语言的骨架——词法分析与语法分析

要构建一门编程语言，我们首先要解决的问题是：如何让计算机“读懂”我们写的代码？ 这就好比我们学习一门外语，首先要认识单词，然后才能理解句子的结构。在编程语言的世界里，这个过程分为两个主要阶段：词法分析 (Lexical Analysis) 和 语法分析 (Syntactic Analysis)。

第一块积木：词法分析 (Lexical Analysis) - 代码的“分词器”

想象一下，你写了一行代码：var x = 10 + 5;。对于计算机来说，这只是一串字符。词法分析器（Lexer，也叫 Scanner，扫描器）的工作，就是把这串字符流分解成一个个有意义的“单词”，我们称之为“词法单元”（Token）。

你可以把词法分析器理解为一个流水线上的工人。当代码（一堆原材料）送过来时，他会根据预设的规则（比如字母开头的是标识符，数字组成的串是数字字面量，等等），把它们切割成一个个带有“标签”的小零件。

例如，对于 var x = 10 + 5; 这行代码：

var 会被识别为关键字 (Keyword)，类型是 TOKEN_VAR。
x 会被识别为标识符 (Identifier)，类型是 TOKEN_IDENTIFIER，值是 "x"。
= 会被识别为赋值运算符 (Assignment Operator)，类型是 TOKEN_ASSIGN。
10 会被识别为数字字面量 (Number Literal)，类型是 TOKEN_NUMBER，值是 "10"。
+ 会被识别为加法运算符 (Plus Operator)，类型是 TOKEN_PLUS。
5 会被识别为数字字面量 (Number Literal)，类型是 TOKEN_NUMBER，值是 "5"。
; 会被识别为分号 (Semicolon)，类型是 TOKEN_SEMICOLON。

这个过程中，词法分析器还会跳过所有无意义的空白字符（空格、换行、制表符等）和注释，因为它们不构成语言的“意义”，只影响可读性。

如何实现一个简单的词法分析器？

实现原理其实很简单：

逐字符读取： 从代码的第一个字符开始，依次向后读取。
模式匹配： 根据当前字符和后续字符，匹配预定义的模式。
生成Token： 匹配成功后，创建一个Token对象，包含其类型（如`TOKEN_NUMBER`）和实际的值（如"10"），然后将读取指针移动到该Token的末尾。
循环往复： 重复上述过程，直到代码字符流结束。

假设我们使用Python来实现，核心逻辑可能包含以下函数：

class Token:
def __init__(self, type, value=None):
= type
= value
class Lexer:
def __init__(self, text):
= text
= 0 # 当前读取位置
self.current_char = [] if else None
def advance(self):
# 移动到下一个字符
+= 1
if < len():
self.current_char = []
else:
self.current_char = None # 已到文本末尾
def skip_whitespace(self):
# 跳过空白字符
def read_identifier(self):
# 读取标识符或关键字 (例如 'var', 'x')
def read_number(self):
# 读取数字 (例如 '10', '5')
def get_next_token(self):
# 主循环，根据 current_char 识别并返回下一个Token

通过这些基础函数，我们就能将输入的源代码字符串，一步步地“嚼碎”成一个个有意义的Token序列了。这是我们语言的第一层解析！

第二块积木：语法分析 (Syntactic Analysis) - 代码的“结构工程师”

有了Token序列，下一步就是理解这些Token是如何组织起来的，它们之间有什么关系。这就轮到语法分析器（Parser）登场了。

如果说词法分析器是把代码拆分成独立的乐高积木块，那么语法分析器就是那位按照说明书（语法规则）把这些积木组装起来的工程师。它会检查Token序列是否符合我们语言的语法规则，并最终构建出一个抽象语法树（Abstract Syntax Tree, AST）。

AST是什么？ 它是一个树形结构，清晰地表示了源代码的结构和含义，而排除了所有不必要的细节（比如括号、分号等，它们在AST中可能不直接存在，而是通过树的结构来体现）。例如，对于表达式 10 + 5，其AST可能看起来像这样：

BinaryExpression (二元表达式)
/ \
Number(10) Number(5)
^ Operator: +

对于 var x = 10 + 5; 这样的语句，AST会更复杂，可能包含一个变量声明节点，其值是一个赋值表达式，赋值表达式的右侧又是一个二元表达式。

AST的意义在于：

结构化： 它把线性的Token序列转化为层次化的结构，更接近代码的逻辑意义。
抽象： 移除了无关紧要的细节（如空白符、注释，甚至某些语法符号），只保留了程序的核心语义信息。
便于后续处理： 解释器或编译器可以直接遍历AST来进行求值、生成机器码等操作，而不需要再次面对原始的代码字符串。

如何实现一个简单的语法分析器？

语法分析器的实现通常依赖于我们定义的语法规则（Grammar）。例如，我们可以定义：

一个程序（Program）由一系列语句（Statement）组成。
一个语句可以是变量声明（VariableDeclaration）、赋值语句（AssignmentStatement）、表达式语句（ExpressionStatement）等。
一个表达式（Expression）可以是数字字面量、标识符、二元运算等。

一种常见的、适合初学者的实现方式是递归下降解析器（Recursive Descent Parser）。它的基本思想是：为每个语法规则编写一个对应的函数。当解析器遇到某个Token时，它会调用相应的函数来匹配该规则，并在匹配过程中递归地调用其他函数来匹配子规则。

例如，我们可能会有这样的函数结构：

class Parser:
def __init__(self, lexer):
= lexer
self.current_token = .get_next_token() # 预读第一个Token
def eat(self, token_type):
# 检查当前Token类型是否匹配，匹配则“吃掉”并获取下一个Token
# 不匹配则抛出错误
def parse_program(self):
# 解析整个程序，返回一个AST节点
def parse_statement(self):
# 解析一个语句，例如 var 声明，或表达式语句
def parse_expression(self):
# 解析一个表达式，例如 10 + 5
# 这可能需要处理运算符优先级 (后续会详细讲)
def parse_number(self):
# 解析数字字面量
def parse_identifier(self):
# 解析标识符