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2022fall-Compiler_CMinus
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李晓奇
2022fall-Compiler_CMinus
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ae229f0d
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ae229f0d
authored
Oct 24, 2022
by
张钏楠
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docs(lab3): upload lab3 guidance and report
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+226
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Documentations/3-ir-gen/README.md
Documentations/3-ir-gen/README.md
+201
-0
Reports/3-ir-gen/report.md
Reports/3-ir-gen/report.md
+25
-0
No files found.
Documentations/3-ir-gen/README.md
0 → 100644
View file @
ae229f0d
# Lab3 实验文档
-
[
Lab3 实验文档
](
#lab3-实验文档
)
-
[
0. 前言
](
#0-前言
)
-
[
主要工作
](
#主要工作
)
-
[
1. 实验框架
](
#1-实验框架
)
-
[
2. 运行与调试
](
#2-运行与调试
)
-
[
2.1 构建并运行 cminusfc
](
#21-构建并运行-cminusfc
)
-
[
2.2 测试
](
#22-测试
)
-
[
2.3 日志工具
](
#23-日志工具
)
-
[
2.4 一些建议
](
#24-一些建议
)
-
[
3. 实验要求
](
#3-实验要求
)
-
[
3.1 目录结构
](
#31-目录结构
)
-
[
3.2 提交要求和评分标准
](
#32-提交要求和评分标准
)
## 0. 前言
Lab3 实验建立在 Lab2 的基础上,带领大家进一步理解源代码到 IR 的生成过程。同前置实验一样,需要你使用
`LightIR`
框架自动产生
`cminus-f`
语言的LLVM IR。经过 Lab2 的练手,相信你已经初步掌握了 LightIR 的使用,并且对于 LLVM IR 也有了一定的理解。
在本次实验中,你的
**核心任务**
是使用访问者模式来实现 IR 的自动生成。完成这一阶段后,调用 clang 从 IR 进一步生成可执行文件,这样一个初级的 cminus-f 编译器就完成了。
### 主要工作
1.
阅读
[
cminus-f 的语义规则
](
../common/cminusf.md
)
,我们将按照语义实现程度进行评分
2.
阅读
[
LightIR 核心类介绍
](
../common/LightIR.md
)
3.
阅读
[
实验框架
](
#1-实验框架
)
,理解如何使用框架以及注意事项
4.
修改
`src/cminusfc/cminusf_builder.cpp`
来实现 IR 自动产生的算法,使得它能正确编译任何合法的 cminus-f 程序。
5.
在
`report.md`
中解释你的设计,遇到的困难和解决方案
**友情提示**
:
1.
助教们在
`cminusf_builder.cpp`
中提供了基础实现,比如
`CminusfBuilder::visit(ASTFunDeclaration &node)`
等函数。这些函数为示例代码,请你在开始实验前先
**仔细阅读学习**
文件中的这些代码片段,理解其含义和作用。
2.
助教们在
`cminusf_builder.cpp`
提供的部分函数是不完整的,无法通过所有测试用例。需要你补充代码的地方已经用
`TODO`
标出。我们提供的
`cminusf_builder.cpp`
只可以满足测试用例
`lv0_1`
中的
`return.cminus`
。虽然
`eval.py`
会显示其他一些测试用例也是
`success`
,但它对应的
`.ll`
文件是不正确的,不要因其显示
`success`
忽略了对应的代码补充,那会影响你后面较复杂样例的正确性。
3.
简要阅读
`cminusf_builder.hpp`
和其他头文件中定义的函数和变量,理解项目框架也会为你的实验提供很大的帮助。
4.
请独立完成实验,不要抄袭他人代码。
## 1. 实验框架
本次实验使用了由C++编写的 LightIR 来生成 LLVM IR。为了便于大家进行实验,该框架自动完成了语法树到 C++ 上的抽象语法树的转换。
我们可以使用
[
访问者模式
](
../2-ir-gen-warmup/README.md#31-%E4%BA%86%E8%A7%A3-visitor-pattern
)
来设计抽象语法树
中的算法。大家可以参考
[
lab2的样例
](
../../tests/2-ir-gen-warmup/calculator/calc_builder.cpp
)
和
[
打印抽象语法树的算法
](
../../src/common/ast.cpp#L394-737
)
,
以及运行
`test_ast`
来理解访问者模式下算法的执行流程。
在
`include/cminusf_builder.hpp`
中,我们还定义了一个用于存储作用域的类
`Scope`
。它的作用是辅助我们在遍历语法树时,管理不同作用域中的变量。它提供了以下接口:
```
cpp
// 进入一个新的作用域
void
enter
();
// 退出一个作用域
void
exit
();
// 往当前作用域插入新的名字->值映射
bool
push
(
std
::
string
name
,
Value
*
val
);
// 根据名字,寻找到值
Value
*
find
(
std
::
string
name
);
// 判断当前是否在全局作用域内
bool
in_global
();
```
你需要根据语义合理调用
`enter`
与
`exit`
,并且在变量声明和使用时正确调用
`push`
与
`find`
。在类
`CminusfBuilder`
中,有一个
`Scope`
类型的成员变量
`scope`
,它在初始化时已经将
`input`
、
`output`
等函数加入了作用域中。因此,你们在进行名字查找时不需要顾虑是否需要对特殊函数进行特殊操作。
## 2. 运行与调试
### 2.1 构建并运行 cminusfc
```
sh
mkdir
build
&&
cd
build
make clean
make
-j
# 安装库 libcminus_io.a 至系统目录
# docker 实验环境下
make
install
# 其他非 docker 实验环境且非 root 用户需要 sudo make install
```
编译后会产生
`cminusfc`
程序,它能将cminus文件输出为LLVM IR,也可以利用 clang 将 IR 编译成二进制可执行文件。程序逻辑写在
`src/cminusfc/cminusfc.cpp`
中。
当需要对
`.cminus`
文件测试时,可以这样使用:
```
sh
# 假设 cminusfc 的路径在你的$PATH中
# 1. 利用构建好的 Module 生成 test.ll
# 注意,如果调用了外部函数,如 input, output 等,则无法使用lli运行
cminusfc test.cminus
-emit-llvm
# 假设libcminus_io.a的路径在$LD_LIBRARY_PATH中,clang的路径在$PATH中
# 1. 利用构建好的 Module 生成 test.ll
# 2. 调用 clang 来编译 IR 并链接上静态链接库 libcminus_io.a,生成二进制文件 test
cminusfc test.cminus
```
### 2.2 测试
自动测试脚本和所有测试样例都是公开的,它在
`tests/3-ir-gen`
目录下,使用方法如下:
```
sh
# 在 tests/3-ir-gen 目录下运行:
./eval.py
```
测试结果会输出到同文件夹的
`eval_result`
下。
### 2.3 日志工具
分析输出日志是进行程序调试的好方法,为方便大家进行实验,助教们提供了一个轻量级的日志分析工具
`logging`
,可分等级打印调试信息,更详细的说明请阅读
[
使用文档
](
../common/logging.md
)
。
### 2.4 一些建议
1.
请比较通过你编写的编译器产生的 IR 和通过 clang 产生的IR来找出可能的问题或发现新的思路
2.
可以使用 logging 工具来打印调试信息
3.
可以使用 GDB 等软件进行动态分析,可以单步调试来检查错误的原因
## 3. 实验要求
### 3.1 目录结构
```
.
├── CMakeLists.txt
├── Documentations
│ ├── ...
│ ├── common
│ | ├── LightIR.md <- LightIR 相关文档
│ | ├── logging.md <- logging 工具相关文档
│ | └── cminusf.md <- cminus-f 的语法和语义文档
│ └── 3-ir-gen
│ └── README.md <- lab3 实验文档说明(你在这里)
├── include <- 实验所需的头文件
│ ├── ...
│ ├── lightir/*
│ ├── cminusf_builder.hpp
| └── ast.hpp
├── Reports
│ ├── ...
│ └── 3-ir-gen
│ ├── report.md <- lab3 所需提交的实验报告,请详细说明你们的设计(需要上交)
│ └── contribution.md <- lab3 所需提交的队员贡献信息(需要上交)
├── src
│ ├── ...
│ └── cminusfc
│ ├── cminusfc.cpp <- cminusfc 的主程序文件
│ └── cminusf_builder.cpp <- lab3 需要修改的文件,你们要在该文件中用访问者模式实现自动 IR 生成的算法(需要上交)
└── tests
├── ...
└── 3-ir-gen
├── testcases <- 助教提供的测试样例
├── answers <- 助教提供的测试样例
└── eval.py <- 助教提供的测试脚本
```
### 3.2 提交要求和评分标准
*
提交要求
本实验的提交要求分为两部分: 实验部分的文件和报告,git提交的规范性。
*
实验部分:
*
需要完善
`src/cminusfc/cminusf_builder.cpp`
*
需要在
`Reports/3-ir-gen/`
目录下撰写实验报告
`report.md`
*
实验报告内容主要包括实验要求、实现难点、实验反馈等(具体参考
[
repord.md
](
../../Reports/3-ir-gen/report.md
)
)
*
本次实验收取
`src/cminusfc/cminusf_builder.cpp`
文件和
`Reports/3-ir-gen`
目录
*
git提交规范:
*
请勿破坏目录结构,特别是
`CMakeLists.txt`
文件
*
如果需要在报告文档
[
repord.md
](
../../Reports/3-ir-gen/report.md
)
中插入图片,请放在目录
`Reports/3-ir-gen/figs/`
下)
*
请勿上传构建过程中生成的临时文件
*
(不强制)git commit message 请提供简洁有效信息,可以参考学习
[
Augular git commit 格式规范
](
https://blog.csdn.net/bbbbbubble/article/details/108456965
)
*
提交方式:
*
代码提交:本次实验需要在希冀课程平台上发布的作业
[
Lab3-代码提交
](
TODO
)
提交自己仓库的 gitlab 链接(注:由于平台限制,请提交http协议格式的仓库链接。例:学号为 PB011001 的同学,Lab3 的实验仓库地址为
`http://202.38.79.174/PB011001/2022fall-compiler_cminus.git`
),我们会收集最后一次提交的评测分数,作为最终代码得分。
*
报告提交:
`将 Reports/3-ir-gen/report.md`
导出成 pdf 文件单独提交到
[
Lab3-报告提交
](
TODO
)
。
*
提交异常:如果遇到在平台上提交异常的问题,请通过邮件联系助教,助教将收取截止日期之前,学生在 gitlab 仓库最近一次 commit 内容进行评测。
*
评分标准:
*
实验分数组成如下:
*
cminusf 程序测试 (75分)
*
`report.md`
(25分)
*
禁止执行恶意代码,违者本次实验0分处理
*
迟交规定
*
`Soft Deadline`
: (TBD) 2022/11/10 23:59:59 (北京标准时间,UTC+8)
*
`Hard Deadline`
: (TBD) 2022/11/17 23:59:59 (北京标准时间,UTC+8)
*
迟交需要邮件通知TA:
*
邮箱:
`lq_2019@mail.ustc.edu.cn`
抄送
`edwardzcn@mail.ustc.edu.cn`
*
邮件主题: lab3迟交-学号-姓名
*
内容: 包括迟交原因、最后版本commitID、迟交时间等
*
迟交分数
*
x为迟交天数(对于
`Soft Deadline`
而言),grade为满分
```
bash
final_grade
=
grade, x
=
0
final_grade
=
grade
*
(
0.9
)
^x, 0 < x <
=
7
final_grade
=
0, x
>
7
```
*
关于抄袭和雷同
经过助教和老师判定属于实验抄袭或雷同情况,所有参与方一律零分,不接受任何解释和反驳。
如有任何问题,可以通过邮件联系助教,也欢迎在论坛提意见进行批判指正。
Reports/3-ir-gen/report.md
0 → 100644
View file @
ae229f0d
# lab3 实验报告
学号 姓名
## 实验要求
## 实验难点
实验中遇到哪些挑战
## 实验设计
请写明为了顺利完成本次实验,加入了哪些亮点设计,并对这些设计进行解释。
可能的阐述方向有:
1.
如何设计全局变量
2.
遇到的难点以及解决方案
3.
如何降低生成 IR 中的冗余
4.
...
### 实验总结
此次实验有什么收获
### 实验反馈 (可选 不计入评分)
对本次实验的建议
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