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使用ANTLR4解析文件

ANTLR4是一种强大的解析器生成器,用于解析和处理各种文件格式。它支持多种编程语言,包括Java、C#、Python等,并且具有广泛的应用场景。

ANTLR4的主要优势包括:

  1. 强大的语法分析能力:ANTLR4使用上下文无关文法(Context-Free Grammar)来描述语言的语法规则,可以处理复杂的语法结构和语义。
  2. 高度可定制性:ANTLR4允许用户通过定义自己的语法规则和语义动作来生成解析器,可以根据具体需求进行定制化开发。
  3. 跨平台支持:ANTLR4生成的解析器可以在多种平台上运行,包括Windows、Linux、Mac等。
  4. 丰富的工具支持:ANTLR4提供了丰富的工具和库,可以帮助开发人员进行语法分析、语义处理和代码生成等工作。

使用ANTLR4解析文件的应用场景包括:

  1. 编程语言解析:ANTLR4可以用于解析和分析各种编程语言的源代码,包括Java、C、Python等,可以用于编译器、静态分析工具等领域。
  2. 数据格式解析:ANTLR4可以用于解析和处理各种数据格式,如XML、JSON、CSV等,可以用于数据转换、数据验证等任务。
  3. 配置文件解析:ANTLR4可以用于解析和处理各种配置文件,如INI文件、YAML文件等,可以用于读取和修改配置信息。
  4. 领域特定语言解析:ANTLR4可以用于解析和处理各种领域特定语言(Domain-Specific Language,DSL),如SQL、正则表达式等,可以用于语法检查、语义分析等任务。

腾讯云提供了一些与ANTLR4相关的产品和服务,包括:

  1. 腾讯云函数计算(SCF):腾讯云函数计算是一种无服务器计算服务,可以用于执行ANTLR4生成的解析器,实现文件解析和处理的自动化任务。详情请参考:腾讯云函数计算
  2. 腾讯云容器服务(TKE):腾讯云容器服务提供了容器化的运行环境,可以用于部署和运行ANTLR4生成的解析器。详情请参考:腾讯云容器服务
  3. 腾讯云对象存储(COS):腾讯云对象存储提供了可靠、安全、低成本的云存储服务,可以用于存储和管理解析文件。详情请参考:腾讯云对象存储

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这块其实是编译原理的一部分,属于前端编译部分,并未涉及后端编译。见:github.com/camilesing/…中的 // 使用生成的词法分析器和解析器进行语法检查 const inputStream = new ANTLRInputStream(event.getText()); //词法解析 const lexer = new FlinkSQLLexer(inputStream); const tokenStream = new CommonTokenStream(lexer); //语法解析 const parser = new FlinkSQLParser(tokenStream); parser.removeErrorListeners(); parser.addErrorListener({ syntaxError: (recognizer: Recognizer<any, any>, offendingSymbol: any, line: number, charPositionInLine: number, msg: string, e: RecognitionException | undefined): void => { vscode.window.showErrorMessage("Parser flink sql error. line: " + line + " position: " + charPositionInLine + " msg: " + msg); }, }) parser.compileParseTreePattern // 解析文件内容并获取语法树 const parseTree = parser.program(); 写这块代码我用到了Antlr4-TS这个库。我根据一些Antlr4的语法规则,生成了对应的代码,并将输入内容丢进这些类,让它们吐出结果。在了解Antlr相关的语法规则时,让我特别震撼——类似于刚毕业一年时接触到DSL时的震撼。通过一系列规则的描述,竟然可以生产如此复杂、繁多的代码,巨幅解放生产力。这些规则是一种很美又具有实际价值的抽象。 那让我们抛开Antlr这个框架的能力,如果去手写一个词法、语法分析的实现,该怎么做呢? 在编程语言里,一般会有保留字和标识符的概念。保留字就是这个语言的关键字,比如SQL中的select,Java中的int等等,标识符就是你用于命名的文字。比如public class Person中的Person,select f1 as f1_v2 from t1 中的f1,f1_v2,t1。 再扩展一下概念,我们以int a=1;这样一段代码为例子,int 是关键字,a是标识符,=是操作符,;是符号(结束符)。搞清楚哪些词属于什么类型,这就是词法解析器要做的事。那怎么做呢?最简单的方法其实就是按照一定规则(比如A-Za-z$)一个个去读取,比如读到i的时候,它要去看后面是不是结束符或者空格,也就上文提到的的peek,如果不为空,就要继续往后读,直到读到空格或者结束符。那么读取出来是个int,就知道这是个关键字。 伪代码如下: 循环读取字符 case 空白字符 处理,并继续循环 case 行结束符 处理,并继续循环 case A-Za-z$_ 调用scanIden()识别标识符和关键字,并结束循环 case 0之后是X或x,或者1-9 调用scanNumber()识别数字,并结束循环 case , ; ( ) [ ]等字符 返回代表这些符号的Token,并结束循环 case isSpectial(),也就是% * + - | 等特殊字符 调用scanOperator()识别操作符 ... 这下我们知道了int a=1;在词法解析器看来其实就是关键字(类型) 标识符 操作符 数字 结束符。这样的写法其实是符合Java的语法规则的。反过来说:int int=1;是能够通过词法分析的,但是无法通过语法分析,因为关键字(类型) 关键字(类型) 操作符 数字 结束符是不符合Java的语法定义的。 这个时候可能会有人问,为啥要有词法分析这一层?都放到语法分析这一层也是可以做的啊。可以做,但会很复杂。而且一般软件工程中会都做分层,避免外面的变动影响到里面的核心逻辑。 举个例子:后续Java新增了一个类型,如果词法分析、语法分析是拆开的,那么只要改词法分析层的一些代码就行了,语法分析不用。但是如果没有词法分析这一层,语法分析的代码会有很多,而且一点点改动就很容易影响到这一层。 在此之后就会生成语法树。后续我打算做一些基于语法树的分析,Antlr提供了两种读语法节点的方式,一种是Vistor,一种是Listeners。前者意

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