安裝Python 解析器函數(shù)聲明
在標(biāo)準(zhǔn)Python 解析器中，有關(guān)缺省變量值的限制非常模糊?；诖耍芏嗑幾g器允許開發(fā)人員將缺省變量值包含在函數(shù)聲明，指向函數(shù)的指針和引用，成員函數(shù)的指針，以及typedef聲明中。
首先初步了解 DParser 這一由 J. Plevyak 編寫的簡單而強大的解析工具。然后了解用于 Python 的 DParser，它為 Python 程序員提供了一個訪問 DParser 的無縫接口，并看看它與上一期中介紹的解析器的比較。語法規(guī)則以類似于 Spark 或 PLY 的方式通過 Python 函數(shù)文檔字符串加入到 DParser 中。 有很多可用的 Python 解析器程序庫。
DParser 與所有其他解析器的不同之處是什么？是這樣，類似于 PLY 和 Spark，用于 Python 的 DParser 使用函數(shù)文檔字符串來表示其結(jié)果（productions）。這種風(fēng)格使得您可以將動作代碼直接插入到一個結(jié)果中，以處理當(dāng)一個特定的語法規(guī)則得到滿足時將發(fā)生的事件。
與 PLY 或 Spark 相反，DParser 本身是用 C 編寫的，因而可能會比純粹的 Python 解析器快得多。用于 Python 的 DParser 是底層的 C 程序庫之外的一個非常精簡的包裝器（wrapper） —— 對 Python 的回調(diào)需要一些額外的時間。
但是基本的解析是以 C 語言的速度來進(jìn)行的。不過，就本文而言，我沒有嘗試進(jìn)行任何具體的基準(zhǔn)測試。所以，相對于其他解析器來說，DParser 到底有多快或多慢不是我所能直接評論的。有很多讀者推薦說用于 Python DParaser 值得關(guān)注。順便提一句，如您將在示例中所看到的，DParser 不使用任何單獨的標(biāo)記傳遞。
而只是直接解析。您可以通過定義保留的 d_whitespace() 函數(shù)來控制空格的識別（它分離解析符號）；這樣就使得您可以隨意使用標(biāo)記。 后面跟有問號的結(jié)果是推測性的嘗試；那些后面其實沒有最終的結(jié)果。與此相關(guān)， DParser 讓您有能力當(dāng)結(jié)果成為推測的或者是最終解析時采取不同的動作。
默認(rèn)情況下，函數(shù)體中的動作只作用于最終解析。不過，您可以向結(jié)果指定兩個額外參數(shù)中的一個來處理推測性解析。（還有很多本文中沒有討論的選項參數(shù)。） 盡管得到了一些讀者的建議，我還是不太看重 DParser。它有很多可以作用于結(jié)果的強大的開關(guān)和選項，我還沒有討論到 —— 比如指定關(guān)聯(lián)性。
大體上，DParser 語言非常健壯，我非常懷疑用于 Python 的 DParser 是否會比純粹的 Python 解析器運行速度快得非常多。 無論如何，我仍然不能對函數(shù)文檔字符串風(fēng)格的解析器具有太多熱情。顯然，關(guān)于這一點，很多優(yōu)秀的 Python 程序員不會贊同我。
此外我還發(fā)現(xiàn)一些解析結(jié)果有些令人不解：為什么調(diào)試模式下可以成功，而標(biāo)準(zhǔn)模式下卻不能成功？含糊問題確切是什么時候發(fā)生的？使用任何解析工具開發(fā)語法都會有類似的意外，但是我發(fā)現(xiàn) DParser 不知何故尤其出乎意料；例如 SimpleParse，就不會讓我那么感到驚訝。
可能，如果我了解了底層算法的更多復(fù)雜細(xì)節(jié)，它將會更具意義；不過，就我相對淺薄的學(xué)識而言，我可能與 95% 以上的讀者差不多。有人比我更加熟悉解析；但是實際上大部分程序員懂得更少。
Python是一門功能強大的高級腳本語言，它的強大不僅表現(xiàn)在其自身的功能上，而且還表現(xiàn)在其良好的可擴展性上，正因如此，Python已經(jīng)開始受到越來越多人的青睞，并且被屢屢成功地應(yīng)用于各類大型軟件系統(tǒng)的開發(fā)過程中。
與其它普通腳本語言有所不同，Python程序員可以借助Python語言提供的API，使用C或者C++來對Python進(jìn)行功能性擴展，從而即可以利用Python方便靈活的語法和功能，又可以獲得與C或者C++幾乎相同的執(zhí)行性能。
執(zhí)行速度慢是幾乎所有腳本語言都具有的共性，也是倍受人們指責(zé)的一個重要因素，Python則通過與C語言的有機結(jié)合巧妙地解決了這一問題，從而使腳本語言的應(yīng)用范圍得到了很大擴展。
在用Python 解析器開發(fā)實際軟件系統(tǒng)時，很多時候都需要使用C/C++來對Python進(jìn)行擴展。最常見的情況是目前已經(jīng)存在一個用C編寫的庫，需要在Python語言中使用該庫的某些功能。
此時就可以借助Python提供的擴展功能來實現(xiàn)。此外，由于Python從本質(zhì)上講還是一種腳本語言，某些功能用Python實現(xiàn)可能很難滿足實際軟件系統(tǒng)對執(zhí)行效率的要求，此時也可以借助Python提供的擴展功能，將這些關(guān)鍵代碼段用C或者C++實現(xiàn)，從而提供程序的執(zhí)行性能。
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