使用Python编写一个模仿CPU工作的程序
在读完了这篇文章以及它链接的页面后,我受到了一些启发,决定为它编写我自己的模拟器,因为我有编写字节码引擎的经验.我计划着跟随这篇文章继续往前,先写一篇关于汇编器的文章,接下来是关于编译器的文章.这样,通过这些文章,你基本上可以学到,如何用Python为Cardiac创建编译工具集. 在简单CPU(simple-cpu)项目中,我已经编写了一个完整的可工作的汇编器.在内置的游戏中,已经有了可工作的编译器的最初步骤.我也选择Cardiac作为一个验证机器是因为它绝对的简单.不需要复杂的记忆,每个操作码只接受单一的参数,所以它是绝好的学习工具.此外,所有的数据参数都是相同的,不需要检测程序是需要一个寄存器,字符串或者还是内存地址.实际上,只有一个寄存器,累加器.因此,让我们开始吧!我们将基于类来创建,这样包含范围.如果你想尝试的话,你可以简单通过子类来增加新的操作码.首先,我们将集中于初始化例程.这个CPU非常简单,所以我们只需要初始化下面的内容: CPU寄存器, 操作码, 内存空间, 读卡器/输入, 和 打印/tty/输出.
class Cardiac(object):
""" This class is the cardiac "CPU". """
def __init__(self):
self.init_cpu()
self.reset()
self.init_mem()
self.init_reader()
self.init_output()
def reset(self):
""" This method resets the CPU's registers to their defaults. """
self.pc = 0 #: Program Counter
self.ir = 0 #: Instruction Register
self.acc = 0 #: Accumulator
self.running = False #: Are we running?
def init_cpu(self):
""" This fancy method will automatically build a list of our opcodes into a hash. This enables us to build a typical case/select system in Python and also keeps things more DRY. We could have also used the getattr during the process() method before, and wrapped it around a try/except block, but that looks a bit messy. This keeps things clean and simple with a nice one-to-one call-map. """
self.__opcodes = {}
classes = [self.__class__] #: This holds all the classes and base classes.
while classes:
cls = classes.pop() # Pop the classes stack and being
if cls.__bases__: # Does this class have any base classes?
classes = classes + list(cls.__bases__)
for name in dir(cls): # Lets iterate through the names.
if name[:7] == 'opcode_': # We only want opcodes here.
try:
opcode = int(name[7:])
except ValueError:
raise NameError('Opcodes must be numeric, invalid opcode: %s' % name[7:])
self.__opcodes.update({opcode:getattr(self, 'opcode_%s' % opcode)})
def init_mem(self):
""" This method resets the Cardiac's memory space to all blank strings, as per Cardiac specs. """
self.mem = ['' for i in range(0,100)]
self.mem[0] = '001' #: The Cardiac bootstrap operation.
def init_reader(self):
""" This method initializes the input reader. """
self.reader = [] #: This variable can be accessed after initializing the class to provide input data.
def init_output(self):
""" This method initializes the output deck/paper/printer/teletype/etc... """
self.output = []
但愿我写的注释能让你们看明白代码的各部分功能. 也许你已经发现这段代码处理指令集的方法(method)跟 simple-cpu 项目有所不同. 由于它能让开发者根据自己的需求轻松的扩展类库, 我打算在后续的项目中继续使用这种处理方式. 随着我对各部分功能原理的深入理解, 项目也在不断的发展变化. 其实吧, 做这样一个项目真的能让人学到不少东西. 对于精通计算机的人来说 , CPU 的工作原理啦, 指令集是怎么处理的啦, 都不是问题啦 . 关键是, 能够按照自己的想法去实现这样一个 CPU 仿真器, 真的很好玩. 根据自己想象中的样子, 亲手打造出这样一台仿真器, 然后看着它屁颠屁颠的运行着, 那叫一个有成就感.
接下来, 我们讲下工具函数(utility functions), 这些函数在很多地方都会用到, 而且允许在子类(subclasses)中重写:
def read_deck(self, fname):
""" 将指令读到 reader 中. """
self.reader = [s.rstrip('\n') for s in open(fname, 'r').readlines()]
self.reader.reverse()
def fetch(self):
""" 根据指令指针(program pointer) 从内存中读出指令, 然后将指令指针加1. """
self.ir = int(self.mem[self.pc])
self.pc +=1
def get_memint(self, data):
""" 由于我们是以字符串形式(*string* based)保存内存数据的, 要仿真 Cardiac, 就要将字符串转化成整数. 如果是其他存储形式的内存, 如 mmap, 可以根据需要重写本函数. """
return int(self.mem[data])
def pad(self, data, length=3):
""" 本函数的功能是像 Cardiac 那样, 在数字的前面补0. """
orig = int(data)
padding = '0'*length
data = '%s%s' % (padding, abs(data))
if orig
本文后面我会另外给大家一段能结合 Mixin classes 使用的代码, 灵活性(pluggable)更强些. 最后就剩下这个处理指令集的方法了:
def process(self):
""" 本函数只处理一条指令. 默认情况下, 从循环代码(running loop)中调用, 你也可以自己写代码, 以单步调试的方式调用它, 或者使用 time.sleep() 降低执行的速度. 如果想用 TK/GTK/Qt/curses 做的前端界面(frontend), 在另外一个线程中操作, 也可以调用本函数. """
self.fetch()
opcode, data = int(math.floor(self.ir / 100)), self.ir % 100
self.__opcodes[opcode](data)
def opcode_0(self, data):
""" 输入指令 """
self.mem[data] = self.reader.pop()
def opcode_1(self, data):
""" 清除指令 """
self.acc = self.get_memint(data)
def opcode_2(self, data):
""" 加法指令 """
self.acc += self.get_memint(data)
def opcode_3(self, data):
""" 测试累加器内容指令 """
if self.acc
这段是上面提到的, 能在 Mixin 中使用的代码, 我重构过后, 代码如下 :
class Memory(object):
""" 本类实现仿真器的虚拟内存空间的各种功能 """
def init_mem(self):
""" 用空白字符串清除 Cardiac 系统内存中的所有数据 """
self.mem = ['' for i in range(0,100)]
self.mem[0] = '001' #: 启动 Cardiac 系统.
def get_memint(self, data):
""" 由于我们是以字符串形式(*string* based)保存内存数据的, 要仿真 Cardiac, 就要将字符串转化成整数. 如果是其他存储形式的内存, 如 mmap, 可以根据需要重写本函数. """
return int(self.mem[data])
def pad(self, data, length=3):
""" 在数字前面补0 """
orig = int(data)
padding = '0'*length
data = '%s%s' % (padding, abs(data))
if orig
大家可以从 Developing Upwards: CARDIAC: The Cardboard Computer 中找到本文使用的 deck1.txt .
希望本文能启发大家, 怎么去设计基于类的模块, 插拔性强(pluggable)的 Paython 代码, 以及如何开发 CPU 仿真器. 至于本文 CPU 用到的汇编编译器(assembler) , 会在下一篇文章中教大家.
这段是上面提到的, 能在 Mixin 中使用的代码, 我重构过后, 代码如下 :
class Memory(object):
""" 本类实现仿真器的虚拟内存空间的各种功能 """
def init_mem(self):
""" 用空白字符串清除 Cardiac 系统内存中的所有数据 """
self.mem = ['' for i in range(0,100)]
self.mem[0] = '001' #: 启动 Cardiac 系统.
def get_memint(self, data):
""" 由于我们是以字符串形式(*string* based)保存内存数据的, 要仿真 Cardiac, 就要将字符串转化成整数. 如果是其他存储形式的内存, 如 mmap, 可以根据需要重写本函数. """
return int(self.mem[data])
def pad(self, data, length=3):
""" 在数字前面补0 """
orig = int(data)
padding = '0'*length
data = '%s%s' % (padding, abs(data))
if orig
大家可以从Developing Upwards: CARDIAC: The Cardboard Computer 中找到本文使用的 deck1.txt 的代码, 我用的是 从 1 计数到 10 的那个例子 .
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