当我们谈论编程语言时，往往想到的是庞大的编译器基础设施、数百万行的代码库、以及数十年积累的生态。然而，在主流之外，存在一个截然不同的世界 —— 微型玩具语言。这些语言往往只有几百行到几千行代码，却实现了类型推断、代数数据类型、模式匹配、甚至依赖类型等高级特性。
为什么关注微型语言实现
构建微型语言的驱动力并非为了替代主流编译器。对于学习者而言，这是理解编程语言核心概念的最佳路径。一个几百行的实现可以完整展示词法分析、语法分析、类型检查、代码生成的完整流程，没有任何隐藏的魔法。对于研究者而言，微型语言是探索新特性的最小实验场 —— 当你只有两千行代码时，修改和迭代的代价极低。对于工程师而言，微型语言是构建领域特定语言（DSL）的基石 —— 理解如何从零开始实现解释器，才能真正掌握 DSL 的设计空间。
核心架构模式
解释器与编译器的选择
微型语言的实现通常在解释执行和编译目标之间做出选择。解释器的优势在于实现简单、调试直观，适合语言设计的早期迭代。MinCaml 是一个典型例子：约两千行 OCaml 代码实现了完整的函数式语言编译器，可以生成 x86、SPARC、PowerPC 汇编。更令人惊讶的是，MinCaml 编译的代码在性能上与 GCC 和 OCaml 优化编译器相距不远 —— 有时甚至更快。这种 capability-to-code-size 的极致追求，正是微型语言的魅力所在。
如果选择解释器路线，需要决定是直接解释抽象语法树，还是先降到中间表示。Scrapscript 采用了分层的策略：Python 解释器处理核心语义，同时有一个可选的 C 编译后端和 SSA 中间表示用于优化。这种分层设计让同一套前端可以服务于不同的执行策略。
抽象语法树的表示
无论选择何种执行策略，AST 都是连接前后端的枢纽。设计良好的 AST 应该足够表达语言的全部构造，同时保持简洁。常见做法是使用代数数据类型来定义节点类型 —— 每个语法构造对应一个变体。例如，一个简单的表达式语言可能包括字面量、变量引用、二元运算、函数抽象、函数调用等节点类型。
EYG（Eat Your Greens）语言采用了一个有趣的设计：程序直接以 JSON 格式的 AST 存储，而不是文本文件。这种结构化编辑的方式从根源上消除了语法错误的可能性 —— 用户根本无法输入无效的语法结构。这种思路对于构建工具友好的 DSL 尤其有启发性。
类型系统的实现路径
类型系统是微型语言中最具挑战性的部分，也是区分语言复杂度的关键指标。最简单的路径是完全忽略类型系统，做一个动态类型语言。稍进一步，可以实现基础的类型检查，但不包含推断。再进一步是 Hindley-Milner 类型推断 —— 这正是 ML 家族语言的核心。
Algorithm W 是 HM 推断的经典实现，约三百行 Haskell 代码即可完成。对于更强大的类型系统，复杂度急剧上升：类型类需要字典传递和实例解析，代数效应需要效应类型和运行时支持，行多态性需要扩展的单例化统一。THIH（Typing Haskell in Haskell）用四百二十九行 Haskell 实现了 Haskell 98 的完整类型系统 —— 相比之下，实现相同语义的 Hugs 类型检查器需要超过九十页的 C 代码。这种密度正是微型语言令人着迷的地方。
特性实现的工程参数
从基础到高级的特性矩阵
根据对数十个微型语言的分析，可以建立一个特性与代码量的映射关系。整数运算大约需要五十行，主要涉及解析器和代码生成。布尔值和条件分支同样是五十行左右，因为只需要解析和基本的分支代码生成。let 绑定需要三十行用于解析和规范化。
first-class 函数（闭包）是第一个真正的门槛：闭包转换和运行时支持大约需要两百行代码。递归函数需要类型推断中的 occurs check 和相应的代码生成，约五十行。代数数据类型的实现涉及解析器、类型检查器和运行时的标签管理，通常需要两百到四百行。模式匹配是另一个复杂度跃升点：基础实现约两百行，但优化版本（如 Maranget 算法）需要四百到六百行。
宿主语言的选择
微型语言的宿主语言选择会显著影响实现的便利性和最终特性。OCaml 是最常见的选择 —— 它既有强大的模式匹配和代数数据类型，又拥有 LLVM 绑定等现代工具链。Haskell 是类型系统研究的理想选择，因为其类型系统本身就是最好的实验场。Python 则适合需要快速原型和广泛受众的场景：Scrapscript 用约一千三百行单文件 Python 实现了完整的函数式语言。
值得注意的是，宿主语言并不需要与目标语言相同。Pico-ml 用 TypeScript 实现了一个 OCaml 子集的编译器，目标是 WebAssembly。Ante 用 Rust 实现，生成原生代码。这种灵活性意味着可以用最合适的工具来构建语言的不同部分。
实践建议
从最小可行开始
构建微型语言的最佳策略是从最小可行实现开始，逐步添加特性。首先实现一个可以做整数运算的表达式解释器，大约五十到一百行。然后添加变量绑定和函数抽象 —— 此时需要引入闭包和代码生成。再然后可以添加数据类型和模式匹配。每个阶段都应该是一个可以运行和测试的完整系统。
利用现有基础设施
微型语言不必从零开始实现所有东西。ZINC 实验展示了如何使用约一百四十条指令和七个寄存器的抽象机来实现完整的 ML 编译器。OMicroB 使用这个抽象机在只有不到 10KB RAM 的 PIC18 微控制器上运行 OCaml 字节码。Elaboration Zoo 提供了从基础到依赖类型的完整实现系列，每个都只有几百行。
选择性放弃
MinCaml 的成功很大程度上来自于它刻意放弃的东西：没有多态、没有代数数据类型、没有模式匹配。这种取舍让它能在两千行代码内完成从解析到汇编生成的全流程。在构建自己的微型语言时，需要同样诚实地面对这个问题：哪些特性是必须有的，哪些是可以暂时放弃的。
微型语言的世界远比我这里描述的更加丰富。从只有两个组合子的 Iota，到九十九行 C 的 tinylisp，再到三百四十字节的 milliForth—— 每一个极简实现都是对「编程语言到底需要什么」这个问题的独特回答。这些小语言或许永远不会出现在生产环境中，但它们所蕴含的设计智慧和工程技巧，值得每一个对编程语言感兴趣的开发者认真研究。
资料来源：Taylor Troesh, "Lil' Fun Langs", taylor.town