MicroPython编译过程包括以下步骤：
- 词法分析器将MicroPython程序文本流转换为标记。
- 语法解释器将标记转换为抽象语法（语法树）。
- 根据语法书输出字节码或本地代码。
本文以给MicroPython增加一个简单的语言特性为例来说明这一过程：
>>> add1 3
4
>>>
add1语句以整数作为参数，将其加 1。
添加语法规则
MicroPython 的语法基于CPython 语法，并在py/grammar.h中定义。该语法用于解析MicroPython源码文件。
要定义语法规则，需要关注两个宏：DEF_RULE 和 DEF_RULE_NC。DEF_RULE 允许您定义一个带有相关编译函数的规则，而 DEF_RULE_NC 则没有编译 (no compile NC) 函数。
对于新增的语句 add1，带有编译函数的简单语法定义如下：
DEF_RULE(add1_stmt, c(add1_stmt), and(2), tok(KW_ADD1), rule(testlist))
第二个参数 c(add1_stmt) 是相应的编译函数，需要在 py/compile.c 中实现，以便将此规则转化为可执行代码。
第三个必要参数可以是 or 或 and，它指定了与语句相关的节点数。在本例中，add1语句类似于汇编语言中的ADD1，它需要一个数字参数，因此add1_stmt有两个相关节点：一个节点是语句本身，即与KW_ADD1对应的字面 add1；另一个节点是它的参数，即作为顶层表达式规则的testlist规则。
注意：
这里的add1规则只是一个示例，并非MicroPython标准语法的一部分。
本例中的第四个参数是与规则KW_ADD1相关的标记，可以通过编辑py/lexer.h在词典中定义该标记。
使用DEF_RULE_NC宏可省略编译函数参数，即在不使用编译函数的情况下定义相同的规则：
DEF_RULE_NC(add1_stmt, and(2), tok(KW_ADD1), rule(testlist))
其余参数的含义相同，无编译函数的规则必须由所有以该规则为节点的规则明确处理。这种 NC 规则通常用于表达复杂语法结构的子部分，这些子部分无法用一条规则表达。
注意：
宏DEF_RULE和DEF_RULE_NC需要其他参数，要深入了解支持的参数，请参阅 py/grammar.h。
添加词法标记
语法中定义的每条规则都应与py/lexer.h中定义的标记相关联，通过编辑 _mp_token_kind_t 枚举来添加该标记：
typedef enum _mp_token_kind_t {
...
MP_TOKEN_KW_OR,
MP_TOKEN_KW_PASS,
MP_TOKEN_KW_RAISE,
MP_TOKEN_KW_RETURN,
MP_TOKEN_KW_TRY,
MP_TOKEN_KW_WHILE,
MP_TOKEN_KW_WITH,
MP_TOKEN_KW_YIELD,
MP_TOKEN_KW_ADD1,
...
} mp_token_kind_t;
然后编辑py/lexer.c，添加新关键字的字面文本：
STATIC const char *const tok_kw[] = {
...
"or",
"pass",
"raise",
"return",
"try",
"while",
"with",
"yield",
"add1",
...
};
请注意，关键字的命名可以自己定义，但为了保持一致性，还是要尽可能的遵守命名标准。
注意：
py/lexer.c中的关键字顺序必须与py/lexer.h中定义的枚举标记顺序一致。
解析
在解析阶段，解析器将词法生成器产生的标记转换为抽象语法树（AST abstract syntax tree ）或语法树。解析器的实现定义在py/parse.c中。
解析器还维护一个常量表，用于解析的不同方面，这与符号表的作用类似。
在这一阶段，解析器还进行了一些优化，如针对逻辑、二进制、一元等大多数操作对整数进行常量折叠，对表达式周围的括号进行优化增强，以及对字符串进行一些优化。
值得注意的是，docstrings会被丢弃且无法访问，即使像字符串互调这样的优化也不会应用于docstrings。
编译步骤
与许多编译器一样，MicroPython 会将所有代码编译为 MicroPython 字节码或本地代码。实现这一目标的功能在 py/compile.c 中实现：
mp_obj_t mp_compile(mp_parse_tree_t *parse_tree, qstr source_file, bool is_repl) {
// 创建模块上下文并设置全局字典
mp_module_context_t *context = m_new_obj(mp_module_context_t);
context->module.globals = mp_globals_get();
// 将输入的语法树编译为原始代码结构
mp_compiled_module_t cm;
cm.context = context;
mp_compile_to_raw_code(parse_tree, source_file, is_repl, &cm);
// 创建并返回一个执行外部模块的函数对象
return mp_make_function_from_raw_code(cm.rc, cm.context, NULL);
}
编译器分四次编译代码：作用域、堆栈大小、代码大小和发射。每次都在相同的 AST 数据结构上运行相同的 C 代码，每次都根据前一次的结果计算不同的内容。
第一遍
在第一道工序中，编译器会了解已知标识符（变量）及其作用域（全局、局部、封闭等）。在同一过程中，发射器（字节码或本地代码）还会计算发射代码所需的标签数量。
// 第一遍
comp->emit = emit_bc;
comp->emit_method_table = &emit_bc_method_table;
uint max_num_labels = 0;
for (scope_t *s = comp->scope_head; s != NULL && comp->compile_error == MP_OBJ_NULL; s = s->next) {
if (s->emit_options == MP_EMIT_OPT_ASM) {
compile_scope_inline_asm(comp, s, MP_PASS_SCOPE);
} else {
compile_scope(comp, s, MP_PASS_SCOPE);
// 检查是否要关闭隐式声明的变量。
for (size_t i = 0; i < s->id_info_len; ++i) {
id_info_t *id = &s->id_info[i];
if (id->kind == ID_INFO_KIND_GLOBAL_IMPLICIT) {
scope_check_to_close_over(s, id);
}
}
}
...
}
第二遍和第三遍
第二遍和第三遍涉及计算字节码或代码的Python堆栈和代码大小。第三次计算后，代码大小不能改变，否则跳转标签将不正确。
for (scope_t *s = comp->scope_head; s != NULL && comp->compile_error == MP_OBJ_NULL; s = s->next) {
...
// 第二遍: 计算python堆栈大小
compile_scope(comp, s, MP_PASS_STACK_SIZE);
// 第三遍: 计算代码大小
if (comp->compile_error == MP_OBJ_NULL) {
compile_scope(comp, s, MP_PASS_CODE_SIZE);
}
...
}
在第二步之前，可以选择要输出的代码类型，可以是本地代码或字节码。
// 选择发射器类型
switch (s->emit_options) {
case MP_EMIT_OPT_NATIVE_PYTHON:
case MP_EMIT_OPT_VIPER:
if (emit_native == NULL) {
emit_native = NATIVE_EMITTER(new)(&comp->compile_error, &comp->next_label, max_num_labels);
}
comp->emit_method_table = NATIVE_EMITTER_TABLE;
comp->emit = emit_native;
break;
default:
comp->emit = emit_bc;
comp->emit_method_table = &emit_bc_method_table;
break;
}
缺省选项是字节码，但需要注意，通过VIPER还有另一个本地代码选项。有关 viper注释的更多详情，请参阅 "生成本地代码"部分。
此外，这里还支持内联汇编代码，即汇编指令以Python函数调用的形式编写，但直接以相应的机器码形式输出。这种汇编程序只有三次传递（作用域、代码大小、发射），并使用不同的实现，而不是compile_scope函数。
第四遍
第四步是输出可执行的最终代码，既可以是虚拟机中的字节码，也可以是 CPU 直接执行的本地代码。
for (scope_t *s = comp->scope_head; s != NULL && comp->compile_error == MP_OBJ_NULL; s = s->next) {
...
// 第四遍: 生成编译的字节码或本地代码
if (comp->compile_error == MP_OBJ_NULL) {
compile_scope(comp, s, MP_PASS_EMIT);
}
}
生成字节码
Python 代码中的语句通常与所生成的字节码相对应，例如a + b会产生 “push a”，然后是 “push b”，然后是 “binary op add”。有些语句不会做任何事情，但会影响其他一些事情，比如变量的作用域，例如global a。
输出字节码的函数的实现与此类似：
void mp_emit_bc_unary_op(emit_t *emit, mp_unary_op_t op) {
emit_write_bytecode_byte(emit, 0, MP_BC_UNARY_OP_MULTI + op);
}
这里使用一元运算符表达式作为示例，但其他语句/表达式的实现细节与此类似。emit_write_bytecode_byte()方法是对主函数 emit_get_cur_to_write_bytecode() 的封装，所有函数都必须调用该函数才能生成字节码。
生成本地代码
与字节码的生成方式类似，py/emitnative.c 中的每个代码语句都应该有一个相应的函数：
STATIC void emit_native_unary_op(emit_t *emit, mp_unary_op_t op) {
vtype_kind_t vtype;
emit_pre_pop_reg(emit, &vtype, REG_ARG_2);
if (vtype == VTYPE_PYOBJ) {
emit_call_with_imm_arg(emit, MP_F_UNARY_OP, op, REG_ARG_1);
emit_post_push_reg(emit, VTYPE_PYOBJ, REG_RET);
} else {
adjust_stack(emit, 1);
EMIT_NATIVE_VIPER_TYPE_ERROR(emit,
MP_ERROR_TEXT("unary op %q not implemented"), mp_unary_op_method_name[op]);
}
}
这里的区别在于必须处理viper typing。Viper装饰器允许处理不止一种类型的变量。默认情况下，所有变量都是 Python 对象，但使用 viper，变量也可以声明为机器类型变量，如本地整数或指针。可以将 Viper 视为 Python 的超集，其中普通 Python 对象的处理方式与通常一样，而本地机器变量的处理方式则经过优化，直接使用机器指令进行操作。Viper 类型化可能会破坏 Python 的等价性，例如，整数会变成本地整数，并可能溢出（不像 Python 整数会自动扩展到任意精度）。
