这一篇开始正式完成求值器，首先本着一个基本原则：
先将整个流程实现，才逐步细化每个过程，最终扩充比较难的特性。
一、 词法分析
def tokenAnalysis(strings):
return strings.replace(‘(‘,‘ ( ‘).replace(‘)‘,‘ ) ‘).split()
将字符串流按照空白字符分割成一个个子串，split 和 replace 函数的更多用法可以查阅python手册。
示例：
（cons 1 2）
拆分结果：’(’ ‘cons’ ‘1’ ‘2’ ‘)’
注意，replace用于在（和其它字符之间添加空白字符，这样才可以正确的将括号和cons 分割开来，因为scheme语法中(和其它字符是可以连着写的
二、 语法分析
语法的分析原则见上一篇博文，简单来说：就是将每一个子表达式做成一个list，直至没有更小的表达式为止，这个过程显然是递归的，我们处理的时候也采用递归的方式来做。
def parse(tokens):
first_token=tokens.pop(0)
if first_token==‘(‘:
expr=[]
while tokens[0] != ‘)‘:
expr.append(parse(tokens))
tokens.pop(0)
return expr
elif first_token==‘)‘:
raise SyntaxError("there need left bracket!")
else :
return parse_constant_value(first_token)
def parse_constant_value(token):
try:
return int(token)
except ValueError:
try:
return float(token)
except ValueError:
return Symbol(token)
1. 首先我们取出tokens中的第一个token，它要么是可直接求值的类型，要么是‘(’ ；
2. 如果它是可求值的类型，对应最后一个else：语句，转到parse_constant_value 处处理，处理的时候采用异常抛出的方式，分别对应int float str类型；
3. 如果是左括号开始的语句，则不断读取tokens，直至末元素为‘）’，注意给exor中添加新token的时候采用递归的方式加入，这样可以保证任何程度的表达式嵌套都可以正确的处理
三 . eval 内核
def eval(stat, env=global_env):
while (True):
if isinstance(stat, Symbol):
return eval_var(stat, env)
elif not isinstance(stat, List):
return eval_constant(stat)
elif is_arit_expr(stat):
return eval_arit_expr(stat, env)
stat为statement的所写,env 是求值环境，和用racket来实现的时候如出一辙。
注意一点：这里eval里面有一条while(True)： ，这其实是为了尾递归优化而做的改变，这里可以不考虑这一句，因为每个子项都会直接返回。
env的定义：
class Env(dict):
def find(self, var):
return self if (var in self) else self.outer.find(var)
def __init__(self, parms=(), args=(), outer=None):
self.update(zip(parms, args))
self.outer = outer
很简单的一个类，有2个函数可用，一个是初始化构建新的环境所用的__init__，另一个 是在环境中由里到外递归查找var对应的value
也就是说，我们构建env的时候是将新的var-value键对加入新的Env（）对象，并且这个对象的outer是旧的环境。这也满足我们对于求值环境的接口约定，而我们知道，只要满足这样的接口约定的都是合法的
Symbol = str
List =list
上面是两个简单类型的定义，左边是scheme中的类型，右边是对应的python类型。
eval_var eval_constant 都十分容易，这里看看简易求值器的计算器部分：
operator = [‘+‘, ‘-‘, ‘*‘, ‘/‘, ‘>‘, ‘<‘, ‘=‘, ‘>=‘, ‘<=‘] def is_arit_expr(stat): if stat[0] in operator: return True else: return False
def eval_arit_expr(stat, env):
(op, first, second) = stat
first = eval(first, env)
second = eval(second, env)
if op == ‘+‘:
return first + second
elif op == ‘-‘:
return first - second
elif op == ‘*‘:
return first * second
elif op == ‘/‘:
if second == 0:
print("Wrong , the divide number cannot be zero!")
return None
else:
return first / second
elif op == ‘>‘:
return first > second
elif op == ‘<‘:
return first < second
elif op == ‘=‘:
return first == second
elif op == ‘<=‘:
return first <= second
elif op == ‘>=‘:
return first >= second
非常简单，就不再赘述了。
以上是变量、常量、数学运算的部分。
elif is_begin_with(stat, ‘quote‘):
return eval_quote(stat)
elif is_begin_with(stat, ‘if‘):
(_, test, if_part, else_part) = stat
stat = (if_part if eval(test, env) else else_part)
elif is_begin_with(stat, ‘define‘):
return eval_define(stat, env)
以上的quote 、 if、 define 也很容易添加
注意这里的if其实是优化尾递归之后的版本，我们没有直接return ，而是将待求值的表达式赋值为if中满足条件该执行的表达式。
四、交互环境和输出：
def REPL(program=";;;GD-interpreter >"):
while True:
result = eval(parse(tokenAnalysis(input(program))))
my_print(result)
def my_print(value):
if value is True:
print("#t")
elif value is False:
print("#f")
elif value is None:
pass
else:
print (value)
运行的时候只要REPL()就可以了。my_print主要是为了让输出更加符合scheme的习惯，没有这个函数也无所谓。
最关键的lambda 函数和过程调用的支持和函数调用尾递归优化见下一篇。