|
Добрый день. Я сейчас прохожу курс повышения квалификации - "Профессиональное веб-программирование". Мне нужно получить диплом по этому курсу. Я так полагаю нужно его оплатить чтобы получить диплом о повышении квалификации. Как мне оплатить этот курс?
|
Инспектор
Вы можете этот курс.
Опубликован: 22.12.2005 | Уровень: для всех | Доступ: платный
Лекция 14:
Устройство интерпретатора языка Python
Аннотация: В этой лекции сделана попытка пролить свет на внутреннее устройство интерпретатора Python. Для иллюстрации работы интерпретатора рассматриваются отладчик, профайлер и "дизассемблер".
Ключевые слова: лексема, python, string, операции, indent, newline, comment, модуль, программа, поток, parser, дерево, синтаксический разбор, AST, объект, кортеж, функция, компилятор, анализ, компиляция, вычисление, дерево синтаксического анализа, DIS, дизассемблер, значение, стек, load, store, print, печать, binary, бинарная операция, вызов метода, операторы, Профилирование, реализация языка, оптимизация, улучшение, память, оптимизация программы, алгоритм, программирование, цикла, вызов функции, мера, PIL, imaging, library, NUMERIC, идентификатор, представление, сборка мусора, garbage collection, отношение наследования, доступ, механизмы, inspection, встроенные классы, лексический анализ, процессорное время
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:
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:
prog_example:
1 NAME : 'for'
1 NAME : 'i'
1 NAME : 'in'
1 NAME : 'range'
50 OP : '('
2 NUMBER : '100'
50 OP : ')'
50 OP : ':'
52 COMMENT : '# comment'
4 NEWLINE : '\n'
5 INDENT : ' '
1 NAME : 'if'
1 NAME : 'i'
50 OP : '%'
2 NUMBER : '1'
50 OP : '=='
2 NUMBER : '0'
50 OP : ':'
1 NAME : 'print'
3 STRING : '":"'
50 OP : ','
1 NAME : 't'
50 OP : '**'
2 NUMBER : '2'
6 DEDENT : ''
0 ENDMARKER : ''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.
Сергей Крупко
Павел Ялганов
|
Скажите экзамен тоже будет ввиде теста? или там будет какое то практическое интересное задание? |
