用 Rust 实现 Lisp 解释器

文章标题：用 Rust 实现 Lisp 解释器

深度参考：https://stopachka.essay.dev/post/5/risp-in-rust-lisp

本文作者：suhanyujie

文章来自：https://github.com/suhanyujie/rust-cookbook-note

ps：水平有限，翻译不当之处，还请指正，谢谢！

前言

一段时间没有写 Rust 了，感觉有些生疏了，打算找个 Rust 小项目复习一下。在芽之家博客看到了这个博文，讲的是用 Rust 实现 lisp。有感兴趣的同学，可以一起看看。

作者介绍到，这是他的第一个练手项目，有些地方可能会实现的不是很好，但我觉得也是很有参考价值的，尤其是对于我这样的 Rust 新手。此外，作者还提到了另一篇 python 实现 lisp，这应该也是参考资料之一。

Lisp

在开始前，我们需要了解一些关于 lisp 的背景知识。Lisp 是一种高阶编程语言，在其基础上演变出了很多种方言，如：Scheme、Common Lisp 等。查阅了下百度百科，其描述可读性不强，建议阅读维基百科的描述，或者这个 Lisp 教程。

在实现一个 Lisp（子集）的解析器之前，先要了解 Lisp 的语法规则。如果你想大概了解一下它的语法和简单使用，可以自己在本地安装一个环境，并尝试。这里以 Ubuntu 20.04 为例。可通过以下命令安装一个 common lisp 的实现 —— sbcl，用于熟悉 lisp：

sudo apt-get install sbcl

然后，在命令行中输入 sbcl，即可进入它的交互式命令行：

$ sbcl
This is SBCL 2.0.1.debian, an implementation of ANSI Common Lisp.
More information about SBCL is available at <http://www.sbcl.org/>.

SBCL is free software, provided as is, with absolutely no warranty.
It is mostly in the public domain; some portions are provided under
BSD-style licenses.  See the CREDITS and COPYING files in the
distribution for more information.

输入一个加法运算试一试：

$ * (+ 1 2)
3

可以看到，能得到计算后地结果 —— 3。

关于更多关于 Lisp 的语法在这里就不详细说明了，可以参考这个教程进行进一步学习。

Lisp 的算术运算

为了能尽快地实现目标，我们只是简单地实现一个类似于计算器的运算功能，别看只是一个小小的计算器，但也包含了很多的基础知识。

在开始之前，我们先确定好最终的目标，我们最终实现的效果如下：

(+ 10 5) //=> 15
(- 10 5) //=> 5

输入简单的 lisp 程序，就能输出对应的计算结果。在开始之前，先介绍一下我们的程序执行，所经历的大体过程：

程序 -> parse（解析） -> 抽象语法树 -> eval（执行） -> 结果

这个过程中的 parse 和 eval 就是我们要实现的功能。比如下面这个程序示例：

$ (+ 1 2)
3
$ (* 2 3)
6

换句话说，就是我们需要将我们输入的源代码解析转换成语法树，然后执行语法树就能得到我们想要的结果。而源码中，我们只需有三类输入：

符号
数值
列表

将其用 Rust 枚举类型表示，如下：

#[derive(Clone)]
enum RispExp {
  Symbol(String),
  Number(f64),
  List(Vec<RispExp>),
}

你可能有些疑惑，没关系，我们继续向后看。

在解析源码时，我们会遇到错误，因此需要定义错误类型：

enum RispErr {
    Reason(String),
}

如果你想定义更健壮、好用的错误类型，可以参考这个。但这里，为了简化实现，我们只是将错误类型定义成一个枚举变体 Reason(String)，一旦遇到异常，我们将异常信息装入其中，返回给调用方即可。

我们还需要一个作用域类型，用它来存储定义的变量、内置函数等。

#[derive(Clone)]
struct RispEnv {
  data: HashMap<String, RispExp>,
}

解析

根据前面的过程描述，我们要将源码解析成语法树，也就是 RispExp 的表示形式。这样做之前，我们需要将源码解析成一个一个 token。

比如我们的输入是 (+ 10 5)，将其 token 化的结果是 ["(", "+", "10", "5", ")"]。使用 Rust 实现如下：

fn tokenize(expr: String) -> Vec<String> {
    expr.replace("(", " ( ")
        .replace(")", " ) ")
        .split_whitespace()
        .map(|x| x.to_string())
        .collect()
}

根据 lisp 表达式的规则，表达式一般都是由小括号包裹起来的，为了更好的通过空格分割 token，我们将小括号替换为两边各带有一个空格的括号。然后通过 split_whitespace 函数将字符串进行分割，并把每段字符串转换成带所有权的字符串，最后通过 collect 收集，以字符串数组的形式存放到变量中。

然后通过 parse 函数将其转化成 RispExp 类型结构：

fn parse<\'a>(tokens: &\'a [String]) -> Result<(RispExp, &\'a [String]), RispErr> {
    let (token, rest) = tokens
        .split_first()
        .ok_or(RispErr::Reason("could not get token".to_string()))?;
    match &token[..] {
        "(" => read_seq(rest),
        ")" => Err(RispErr::Reason("unexpected `)`".to_string())),
        _ => Ok((parse_atom(token), rest)),
    }
}

fn read_seq<\'a>(tokens: &\'a [String]) -> Result<(RispExp, &\'a [String]), RispErr> {
    let mut res: Vec<RispExp> = vec![];
    let mut xs = tokens;
    loop {
        let (next_token, rest) = xs
            .split_first()
            .ok_or(RispErr::Reason("could not find closing `)`".to_string()))?;
        if next_token == ")" {
            return Ok((RispExp::List(res), rest));
        }
        let (exp, new_xs) = parse(&xs)?;
        res.push(exp);
        xs = new_xs;
    }
}

得到 token 列表后，我们对 token 逐个解析，通过 split_first 取出 token 列表中的第一个 token，以及第一个以外的其余元素。
对第一个 token 进行模式匹配：

如果表达式以 ( 开头，则调用 read_seq 读取表达式剩余部分的 token
如果表达式以 ) 开头，则意味着当前表达式是错误的表达式。
以上之外，则是要按正常情况解析 lisp 表达式中的原子 —— atom。parse_atom 的实现如下：

fn parse_atom(token: &str) -> RispExp {
    let potential_float: Result<f64, ParseFloatError> = token.parse();
    match potential_float {
        Ok(v) => RispExp::Number(v),
        Err(_) => RispExp::Symbol(token.to_string().clone()),
    }
}

根据语法规则，一个原子是一个数字连续字符或字符串，它包括数字和特殊字符。
我们先尝试将其解析为数值类型，如果解析失败，则意味着它是字符串 —— RispExp::Symbol(token.to_string().clone())。

我们会在全局符号表中存储变量的定义和函数定义，因此我们需要扩展一下 RispExp：

#[derive(Clone)]
enum RispExp {
    Symbol(String),
    Number(f64),
    List(Vec<RispExp>),
    Func(fn(&[RispExp]) -> Result<RispExp, RispErr>), // new
}

我们先创建一个存储特定符号的容器，每一个符号都有特殊的功能：

fn default_env() -> RispEnv {
    let mut data: HashMap<String, RispExp> = HashMap::new();
    data.insert(
        "+".to_string(),
        RispExp::Func(|args: &[RispExp]| -> Result<RispExp, RispErr> {
            let sum = parse_list_of_floats(args)?
                .iter()
                .fold(0.0, |sum, a| sum + a);
            Ok(RispExp::Number(sum))
        }),
    );
    data.insert(
        "-".to_string(),
        RispExp::Func(|args: &[RispExp]| -> Result<RispExp, RispErr> {
            let floats = parse_list_of_floats(args)?;
            let first = *floats
                .first()
                .ok_or(RispErr::Reason("expected at least one number".to_string()))?;
            let sum_of_rest = floats[1..].iter().fold(0.0, |sum, a| sum + a);

            Ok(RispExp::Number(first - sum_of_rest))
        }),
    );

    RispEnv { data }
}

这里我们先实现 +、- 运算符的功能。并且为了简化实现，我们先简单粗暴地认为参数都是合法的数值类型，可以通过 parse_list_of_floats 解析这些参数：

fn parse_list_of_floats(args: &[RispExp]) -> Result<Vec<f64>, RispErr> {
    args.iter().map(|x| parse_single_float(x)).collect()
}

fn parse_single_float(exp: &RispExp) -> Result<f64, RispErr> {
    match exp {
        RispExp::Number(num) => Ok(*num),
        _ => Err(RispErr::Reason("expect a number".to_string())),
    }
}

执行

接下来是实现 eval（程序执行）部分了。

1.程序体（表达式）的第一部分如果是标识符，则在全局环境中查询该标识符，如果存在，则返回（如果是 +、- 等操作符，则返回 RispExp::Func 类型的操作逻辑实现）。
2.如果是数值，则返回该数值
3.如果是列表，则尝试步骤一。即先返回 RispExp::Func（函数类型），然后列表中的其他原子作为参数执行该函数。

fn eval(exp: &RispExp, env: &mut RispEnv) -> Result<RispExp, RispErr> {
    match exp {
        RispExp::Symbol(k) => env
            .data
            .get(k)
            .ok_or(RispErr::Reason(format!("unexpected symbol k={}", k)))
            .map(|x| x.clone()),
        RispExp::Number(_a) => Ok(exp.clone()),
        RispExp::List(list) => {
            let first_form = list
                .first()
                .ok_or(RispErr::Reason("expected a non-empty list".to_string()))?;
            let arg_forms = &list[1..];
            let first_eval = eval(first_form, env)?;
            match first_eval {
                RispExp::Func(f) => {
                    let args_eval = arg_forms
                        .iter()
                        .map(|x| eval(x, env))
                        .collect::<Result<Vec<RispExp>, RispErr>>();
                    f(&args_eval?)
                }
                _ => Err(RispErr::Reason("first form must be a function".to_string())),
            }
        }
        RispExp::Func(_) => Err(RispErr::Reason("unexpected form".to_string())),
    }
}

前面提到过，我们要实现一个简单的计算器，而 lisp 的计算表达式一般是以符号原子开始的，如：(+ 1 2)。
当把这个表达式转换为 RispExp 结构后的形式类似于：

// 伪代码
PlusFunc(
  num1,
  num2,
  ...
)

我们先通过 + 匹配到事先在 default_env 中注册好的函数 f，然后向该函数中传入第一个原子之后的所有参数：f(num1, num2)，就能得到执行结果。

REPL

REPL 的全称是 Read Evel Print Loop，表示一种交互形式：读取 -> 执行 -> 打印结果 -> 循环。

针对前面实现的 lisp 子集，我们可以为其实现一个 repl，用于更好的使用该“lisp 解释器”。

我们要做的很简单，读取用户输入，然后解析执行，把执行结果打印出来，然后不断地循环整个过程。那接下来，把解释器的实现用循环包裹起来试试：

fn parse_eval(expr: String, env: &mut RispEnv) -> Result<RispExp, RispErr> {
    let (parsed_exp, _) = parse(&tokenize(expr))?;
    let evaled_exp = eval(&parsed_exp, env)?;
    Ok(evaled_exp)
}

获取用户输入的表达式，再调用 parse_eval：

fn slurp_expr() -> String {
    let mut expr = String::new();
    io::stdin()
        .read_line(&mut expr)
        .expect("Failed to read line");
    expr
}

pub fn run_repl() {
    let env = &mut default_env();
    loop {
        println!("risp >");
        let expr = slurp_expr();
        match parse_eval(expr, env) {
            Ok(res) => println!("//

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