Язык программирования Python

Листинг

def primes(int kmax):

cdef int n, k, i

cdef int p[1000]

result = []

if kmax > 1000:

kmax = 1000

k = 0

n = 2

while k < kmax:

i = 0

while i < k and n % p[i] <> 0:

i = i + 1

if i == k:

p[k] = n

k = k + 1

result.append(n)

n = n + 1

return result

В результате применения компилятора Pyrex, нехитрой компиляции и компоновки (с помощью GCC):

Листинг

pyrexc primes.pyx

gcc primes.c–c–fPIC–I /usr/local/include/python2.3

gcc–shared primes.o–o primes.so

Получается модуль расширения с функцией primes:

Листинг

>>> import primes

>>> primes.primes(25)

[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61,

67, 71, 73, 79, 83, 89, 97]

Разумеется, в Pyrex можно использовать C–библиотеки, именно поэтому он, как и SWIG, может служить для построения оберток C–библиотек для Python.

Следует отметить, что для простых операций Pyrex применяет C, а для обращения к объектам Python — вызовы Python/C API. Таким образом, объединяется выразительность Python и эффективность C. Конечно, некоторые вещи в Pyrex не доступны, например, генераторы, списковые включения и Unicode, однако, цель Pyrex — создание быстродействующих модулей расширения, и для этого он превосходно подходит. Ознакомится с Pyrex можно по документации (которая, к сожалению, есть пока только на английском языке).

Заключение

В этой лекции кратко рассматривались основные возможности интеграции интерпретатора Python и других систем программирования. Базовая реализация языка Python написана на C, поэтому Python имеет программный интерфейс Python/C API, который позволяет программам на C/C++ обращаться к интерпретатору Python, отдельным объектам, модулям и типам данных. Состав Python/C API достаточно обширен, поэтому речь шла лишь о некоторых основных его элементах.

Был рассмотрен процесс написания модуля расширения на C как напрямую, так и с использованием генератора интерфейсов SWIG. Также кратко говорилось о возможности встраивания интерпретатора Python в программу на С или OCaml.

Язык Python (с помощью специальной его реализации — Jython) прозрачно интегрируется с языком Java: в Python–программе, выполняемой под Jython в Java–апплете или Java–приложении, можно использовать практически любые Java–классы.

На примере языка Prolog были показаны различные подходы к добавлению возможностей логического вывода в Python–программы: независимая реализация Prolog–машины, связь с Prolog–интерпретатором через конвейер, связь через Python/C API.

Интересный гибрид C и Python представляет из себя язык Pyrex. Этот язык создан с целью упростить написание модулей расширения для Python на C, и использует структуры данных C и подобный Python синтаксис. Несмотря на некоторые смысловые и синтаксические отличия как от C, так и от Python, язык Pyrex помогает существенно сократить время разработки модулей расширения, сохранив эффективность компилятора C и знакомый синтаксис Python.

В данной лекции не были представлены другие возможности интеграции, например библиотека шаблонов C++ Boost Python, которая позволяет интегрировать Python и C++. Кроме того, из Python можно использовать библиотеки, написанные на Фортране (проект F2PY).

Развитые и гибкие интеграционные возможности Python являются его основным преимуществом в качестве языка для интеграции приложений. Из лекции нетрудно заключить, что Python легко взаимодействует с другими системами.

Ссылки

Библиотека Boost Python для C++ http://www.boost.org

14. Лекция: Устройство интерпретатора языка Python.

В этой лекции сделана попытка пролить свет на внутреннее устройство интерпретатора Python. Для иллюстрации работы интерпретатора рассматриваются отладчик, профайлер и «дизассемблер».

Лексический анализ

Лексический анализатор языка программирования разбивает исходный текст программы (состоящий из одиночных символов) на лексемы — неделимые «слова» языка.

Основные категории лексем Python: идентификаторы и ключевые слова (NAME), литералы (STRING, NUMBER и т.п.), операции (OP), разделители, специальные лексемы для обозначения (изменения) отступов (INDENT, DEDENT) и концов строк (NEWLINE), а также комментарии (COMMENT). Лексический анализатор доступен через модуль tokenize, а определения кодов лексем содержатся в модуле token стандартной библиотеки Python. Следующий пример показывает лексический анализатор в действии:

Листинг

import StringIO, token, tokenize

prog_example = """

for i in range(100): # comment

if i % 1 == 0: \

print ":", t**2

«"".strip

rl = StringIO.StringIO(prog_example).readline

for t_type, t_str, (br,bc), (er,ec), logl in tokenize.generate_tokens(rl):

print "%3i %10s : %20r» % (t_type, token.tok_name[t_type], t_str)

А вот что выведет эта программа, разбив на лексемы исходный код примера:

Листинг

Фактически получен поток лексем, который может использоваться для различных целей. Например, для синтаксического «окрашивания» кода на языке Python. Словарь token.tok_name позволяет получить мнемонические имена для типа лексемы по номеру.

Синтаксический анализ

Вторая стадия преобразования исходного текста программы в байт–код интерпретатора состоит в синтаксическом анализе исходного текста. Модуль parser содержит функции suite и expr для построения деревьев синтаксического разбора соответственно для кода программ и выражений Python. Модуль symbol содержит номера символов грамматики Python, словарь для получения названия символа из грамматики Python.

Следующая программа анализирует достаточно простой код Python (prg) и порождает дерево синтаксического разбора (AST–объект), который тут же можно превращать в кортеж и красиво выводить функцией pprint.pprint. Далее определяется функция для превращения номеров символов в их мнемонические обозначения (имена) в грамматике:

Листинг

import pprint, token, parser, symbol

prg = ""«print 2*2»""

pprint.pprint(parser.suite(prg).totuple)

def pprint_ast(ast, level=0):

if type(ast) == type:

for a in ast:

pprint_ast(a, level+1)

elif type(ast) == type(""):

print repr(ast)

else:

print " "*level,

try:

print symbol.sym_name[ast]

except:

print «token.»+token.tok_name[ast],

print