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enderpy

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enderpy

Enderpy는 코드 완료 엔진, 정적 유형 검사기 및 Python의 언어 서버입니다.

프로젝트는 적극적으로 개발 중입니다. 깨진 변화가 있으며, 당신이 그것에 기여하고 재미있게 지내고 싶지 않다면 사용할 준비가되지 않은 것으로 간주되지 않습니다.

enderpy.mp4

왜 필요한가요?

Python을 작성할 때 개발자에게 빠른 자동 완성 및 빠른 피드백 루프를 제공합니다.

목표

Ruff는 정적 체커의 더 빠른 구현을 제공하는 데 가치가 있음을 보여주었습니다.

이 프로젝트는 다음을 포함하여 빠른 자동 완성 및 유형 확인을 제공하는 데 필요한 구성 요소를 구축하는 것을 목표로합니다.

파이썬 파서
Python Semantic Analyzer & Type Checker
파이썬 언어 서버 프로토콜 구현
파이썬 프로그램의 구문 분석 및 분석을위한 CLI

개발 설정

저장소를 복제하십시오

 git submodule init
git submodule update
cargo build

위의 테스트는 아무런 문제없이 실행해야합니다.

그런 다음 편집기 클라이언트를 사용하십시오. 현재 지원되는 편집자는 다음과 같습니다.

Neovim
vscode

기여

당신이 여기 있다면, 당신은 몇 가지 녹 코드를 작성하고 싶다면, 그것에 가자. 토론/도움을위한 메시지를 보낼 수 있습니다.

이러한 학습 리소스를 사용하여 프로젝트의 각 부분에 대해 배울 수 있습니다.

다음은 프로젝트에 대한 간단한 소개와 그것이 작동하는 방법입니다. 그러나 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지 확인하기 위해 코드를 참조하는 것이 항상 좋습니다.

편집자로 열립니다

vscode

vscode를 엽니 다
실행 및 디버그 탭으로 이동하십시오
"클라이언트 시작"을 선택하고 앱을 실행하십시오

기본적으로 확장자는 enderpy-lsp 명령을 사용하여 언어 서버를 실행합니다. 변경하려면 SERVER_PATH Env 변수를 사용자 정의 실행 가능로 설정합니다.

Neovim

init.lua 파일에 다음 스 니펫을 추가하십시오.

 -- Replace this ↓ with the actual path to your copy of the repository.
local enderpy_path = " /path/to/enderpy "
vim . api . nvim_create_autocmd ( " FileType " , {
  pattern = " python " ,
  callback = function ()
    vim . lsp . start ({
      name = " enderpy " ,
      cmd = { enderpy_path .. " /target/debug/enderpy-lsp " },
    })
  end ,
})

핵심 개념

이 프로젝트는 여러 상자로 구성되어 각각 상자에 별도로 게시됩니다.

파서 : 파서와 렉서
TypeChecker : 시맨틱 분석기 및 유형 검사기
Enderpy : Lexer, Parser 및 Type Checker와 상호 작용하는 CLI
LSP : 사용하기위한 LSP
클라이언트 : 언어 서버 사용을위한 편집자 클라이언트

CLI와 LSP는이 프로젝트를 사용하는 두 가지 방법입니다. 예를 들어, 이것은 편집기에서 enderpy를 사용할 때 발생합니다.

편집기는 클라이언트 확장을 사용하여 언어 서버에 연결합니다
Language Server는 파일 저장과 같은 텍스트 편집 이벤트를 수신하고 진단 분석을 위해 보내기
TypeChecker는 Parser를 사용하여 코드를 구문 분석합니다 (코드는 먼저 Lexer를 통과 한 다음 Parer)
타임 체커는 시맨틱 분석 패스를 실행 한 다음 유형 확인 경로를 실행합니다.
typechecker는 언어 서버로 오류를 반환하고 언어 서버를 편집기로 보냅니다.
편집기는 메시지를 사용자에게 보여줍니다

테스트

모든 테스트는 Insta.rs로 수행됩니다.

각 상자에는 입력이있는 test_data 라는 폴더가 있습니다. 이러한 입력은 상자를 테스트하는 데 사용되는 파이썬 파일입니다. 예를 들어, 이것은 파서가 입력을 다시 테스트하는 방법입니다.

enderpy/parser/src/parser/parser.rs

4A6F49D의 3695 라인

fn test_complete ( ) {

Insta로 테스트를 실행하면 검토 할 수있는 스냅 샷을 생성하며 스냅 샷을 저장 한 후에는 테스트의 예상 출력이됩니다. Insta.rs 문서를 읽고 시험을 실행하고 검토하는 방법을 확인하십시오.

구문 분석 단계

구문 분석 단계는 Python 소스 코드를 가져 와서 AST로 전환하는 것입니다.

Lexer는 Python 소스 코드를 토큰 화 할 책임이 있습니다.

파서는 Lexer의 출력을 사용하여 토큰을 읽고 AST를 생산합니다.

CLI 도구를 사용하여 이러한 각 단계의 출력을 볼 수 있습니다 (도움말을 사용하여 사용 방법을 찾으십시오).

또한 결과를 Python과 비교하려면 다음 Python 모듈을 사용할 수 있습니다.

Tokenizer : https://docs.python.org/3/library/tokenize.html
AST : https://docs.python.org/3/library/ast.html#ast.module

분석 단계

분석 단계는 초기 파일로의 경로를 입력하여 체크를 입력하는 것으로 시작합니다. 경로를 얻는 것에서부터 진단 생성에 이르기까지 모든 것을 관리하는 Builder 자라는 구조물이 있습니다.

Builder 먼저 초기 파일의 가져 오기를 해결하고 확인할 파일을 가져옵니다. 그런 다음 파일의 첫 번째 패스를 수행하여 정의를 바인딩하고 심볼 테이블에 저장합니다.

프로젝트는 방문자 패턴을 사용하여 AST를 가로 지릅니다.

Python에는 프로그램의 심볼 테이블을 볼 수있는 기호 테이블이 있습니다. ./scripts 폴더에는 스크립트가 있습니다.

기호 테이블이 생성 된 후 Bulider는 각 파일의 TypEcheck을 실행합니다.

마지막에 빌더는 목록에 오류를 채 웁니다.

용법

이 프로젝트는 먼저 Python 프로젝트를 확인할 수있는 CLI 도구와 편집기 내부의 LSP로 두 가지 방법으로 사용할 수 있습니다.

클리

다음 명령을 사용할 수 있습니다.

Usage: enderpy < COMMAND >

Commands:
  tokenize  Print lexer tokens
  parse     Print abstract syntax tree
  check     Type check
  symbols   Prints Symbol table
  help      Print this message or the help of the given subcommand(s)