我們在Graminit.c中定義了關(guān)于Python運行時刻進行語法的相關(guān)分析時我們需要的是相關(guān)的靜態(tài)數(shù)據(jù)，那么你了解Python運行時的相關(guān)順序嗎？如果你想了解其詳細的應用，你就可以瀏覽以下的文章。

Graminit.c中定義了Python運行時刻進行語法分析所需要的靜態(tài)數(shù)據(jù)（部分數(shù)據(jù)，主要是Accelerator，會在運行時計算出來），按照如下的順序：

static arc arcs_0_0[3] = {  
{2, 1},  
{3, 1},  
{4, 2},  
};  
static arc arcs_0_1[1] = {  
{0, 1},  
};  
static arc arcs_0_2[1] = {  
{2, 1},  
};  
static state states_0[3] = {  
{3, arcs_0_0},  
{1, arcs_0_1},  
{1, arcs_0_2},  
};  

Arc_0_0代表DFA0中從狀態(tài)0出發(fā)的所有arc，arcs_0_1代表DFA0中從狀態(tài)1出發(fā)的所有arc，依此類推。Arcs_0_0中Arc { 2, 1 }代表一條邊從狀態(tài)0開始到狀態(tài)1，Label為2（可以在后面查到label2代表NEWLINE，即換行符）。States_0記錄了DFA0中所有的狀態(tài)節(jié)點上面的所有邊。

當定義完所有的DFA的狀態(tài)和邊的信息之后，接下來定義了所有的DFA的數(shù)組：

static dfa dfas[84] = {  
{256, "single_input", 0, 3, states_0,  
"\004\050\014\000\000\000\000\025\074\005\023\
310\011\020\004\000\300\020\222\006\201"},  
{257, "file_input", 0, 2, states_1,  
"\204\050\014\000\000\000\000\025\074\005\023
\310\011\020\004\000\300\020\222\006\201"},  
...  

Graminit.c中定義了Python運行時刻進行語法分析所需要的靜態(tài)數(shù)據(jù)的順序中我們就拿***個元素舉例，256在graminit.h中可以查到代表single_input，也就是交互模式下單條語句。初始狀態(tài)為0，共有3個狀態(tài)，對應的狀態(tài)和邊的信息存在states_0中，***的一個很長的字符串代表了該非終結(jié)符的firstset，每個字節(jié)對應著label的ID。

接下來，graminit.c定義了所有的Labels：

static label labels[168] = {  
{0, "EMPTY"},  
{256, 0},  
{4, 0},  
{267, 0},  
...  

{ 0, “EMPTY” }是一條特殊的邊，表示該狀態(tài)是accept狀態(tài)，代表DFA的結(jié)束。{ 256, 0 } 則代表該label對應的是符號256，也就是single_input，無對應字符串描述。由于每個關(guān)鍵字在語法中是直接出現(xiàn)的，因此在Label中定義了每個關(guān)鍵字。

***，定義了grammar：

grammar _PyParser_Grammar = {  
84,  
dfas,  
{168, labels},  
256  
};   

可以看到，整個Python2.5的語法共有84條規(guī)則/DFA，168個Label，起始Label為256, single_input。以上就是對Graminit.c中定義了Python運行時刻進行語法分析所需要的靜態(tài)數(shù)據(jù)（部分數(shù)據(jù)，主要是Accelerator，會在運行時計算出來），順序的相關(guān)內(nèi)容的介紹，忘你會有所收獲。

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