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
这本书很有意思,它的书名是 《Compilers: Principles, Techniques, and Tools》,也就是编译器的原则、技术和工具。但它却画出了一个恐龙和骑士,恐龙身上写的是 Complexity of Compiler Design,也就是复杂的编译器设计,骑士的盾上写的是 Syntax Directed Granslation,也就是语法翻译。骑士的剑上看的不是很清楚,我猜测应该是优秀的编译器的意思。这是征服复杂性的隐喻。优秀的编译器会直接征服复杂的编译,复杂的编译设计永远无法攻破语法翻译。
简单的说 编译器 就是语言翻译器,它一般将高级语言翻译成更低级的语言,如 GCC 可将 C/C++ 语言翻译成可执行机器语言,Java 编译器可以将 Java 源代码翻译成 Java 虚拟机可以执行的字节码。
http://mp.weixin.qq.com/s/lEFRH523W7aNWUO1QE6ULQ
对于开发来说接触的一般都是第一个步骤也就是源码编译成字节码文件(class文件),第二个步骤开发几乎不会接触,因为这是虚拟机在运行过程中自己做的一些编译流程,将字节码转换成可被虚拟机识别执行的机器码。
打开CMD,运行javac HelloWorld.java,得到一个对应的class文件
ANTLR实际上有两件事:一种将您的语法转换为Java(或其他目标语言)的解析器/词法分析器的工具,以及生成的解析器/词法分析器所需的运行时。即使您使用ANTLR Intellij插件或ANTLRWorks来运行ANTLR工具,生成的代码仍将需要运行时库。
推荐理由:一个用基于Java语言编写的词法分析器代码的自动生成程序,模仿lex程序的需求应用设计完成 DokymeLex,Language files blank comment code,Java 13 130 119 1176,SUM: 13 130 119 1176,概述,这是一个模仿Lex程序功能的词法分析器代码生成程序,简称“编译器的编译器”。该程序能够读取由用户定义的.dkm文件,分析该文件中的声明、正规定义、规则并生成能够通过JVM运行的JAVA的词法分析器源代码。Lex简介,Lex helps write programs whose control flow is directed by instances of regular expressions in the inp
词法分析器的目的是识别高级语言中编写的代码转换为token,也就是识别高级语言中的每个单词token
主要实现对文本中的程序进行词法分析,把程序中的单词分为五大类(基本保留字[1]、标识符[2]、常数[3]、运算符[4]、分隔符[5])并与相应的区域数字来对应输出.
各位好。我一直在专注于开发一个称为“Pinecone”的语言,已经持续6个月的时间。
随着技术的不断的发展,在大数据领域出现了越来越多的技术框架。而为了降低大数据的学习成本和难度,越来越多的大数据技术和应用开始支持SQL进行数据查询。SQL作为一个学习成本很低的语言,支持SQL进行数据查询可以降低用户使用大数据的门槛,让更多的用户能够使用大数据。
Jsoup parser的入口facade,封装了常用的parse静态方法。可以设置maxErrors,用于收集错误记录,默认是0,即不收集。与之相关的类有ParseError,ParseErrorList。基于这个功能,我写了一个PageErrorChecker来对页面做语法检查,并输出语法错误。
这是另一套基于CRF的词法分析系统,类似感知机词法分析器,提供了完善的训练与分析接口。
程序分为4个关键方法,用户输入方法,读、写文件方法以及词法分析方法。其中词法分析方法是程序的核心。 词法分析程序主要分为两个部分,第一是取词,第二是分析。 取词阶段: 依次取字符串的每一个字符,遇到空字符时停下,将取到的字符合并成一个字符串,送去进行分析阶段。 分析阶段:程序先构建有关键字数组、分隔符数组和运算符数组,通过将取词阶段送来的字符串与各数组中元素进行比较,将字符串分类到相应的类别数组中保存。 词法分析伪代码如下: While (源码字符串没有取完){ Getchar(获取一个非空字符);
本文是《打破国外垄断,开发中国人自己的编程语言》系列文章的第1篇。本系列文章的主要目的是教大家学会如何从零开始设计一种编程语言(marvel语言),并使用marvel语言开发一些真实的项目,如移动App、Web应用等。marvel语言可以通过下面3种方式运行:
生成器模式(Builder) 生成器模式(Builder) 意图:将一个对象的构建和它的表示分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示。 应用:编译器词法分析器指导生成抽象语法树、构造迷宫等。 模式
因为工作关系,需要开发支持众多方言的 SQL 编辑器,所以复习了一下编译原理相关知识。
Javac编译器是Java的标准编译器,用于将Java源代码(.java文件)编译成Java字节码(.class文件),供Java虚拟机(JVM)执行。
词法、语法解析模块会先介绍一下antlr环境(上)。然后举实际案例说明怎么使用antlr工具、利用antlr生成的Lexer、Parser、TreeParser代码,获取asttree。这些都是hive获取asttree的过程,理解了这些,再理解hive的asttree就很容易了(中)。 最后 详细介绍hive词法、语法解析的源码 以及hive AstTree的使用 (下)
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周末了,又到了一星期中的美好时刻,因为期待,因为渲染在时光中的慵散。本周,Black Hat大会,应该是安全界中的大事件。 这不,经过一番紧锣密鼓的搜罗,发现了一篇关于Black Hat上关于国人的新闻“Black Hat|长亭科技:防SQL注入利器--SQLChop”。 技术背景 咦,SQL注入,老生常谈了,不禁有些许唏嘘。先来看看,报道中对SQLChop的介绍: 调整思路后,长亭科技将目光放在了传统的编译原理方法上。在BlackHat2012会议中提出的libinjection首先考虑到了词法分析, 但
嗯?说 > 那个地方缺个 > ? 什么鬼。。好吧,我大概猜到原因了,泛型参数后半个 > 估计与后面赋值用的 = 连起来被识别成了 >=,于是乎。。。
用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(1)- 目标和前言 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(2)- 简介和设计 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(3)- 词法分析 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(4)- 语法分析1:EBNF和递归下降文法 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(5)- 语法分析2: tryC的语法分析实现 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(6)- 语义分析:符号表和变量、函数
又很久没有写博客了,最近忙着研究GlusterFS,本来周末打算写几篇博客的,但是由于调试GlusterFS的一些新增功能就用了整整的一天,还有一天就陪老婆大人逛街去了!今晚浏览完微博发现时间还早就来博客一篇,本篇博客内容主要是前一段时间研究的Thrift的代码生成器的源码详细分析,没有具体分析语法解析,因为是工具字段生成的代码,人是没有办法阅读的—-到处都是跳转表!由于Thrift支持N多种语言,但是生成代码原理都差不多,我主要分析了C++相关代码生成。关于Thrift的使用及原理、代码网上基本上都有
不知道你有没有遇到代码逻辑特别复杂的情况,需要很多的 if else 来判断,每种情况有自己的逻辑。这样的 if else 特别多以后,阅读代码和继续迭代都变得很困难。如果你遇到这种代码,会怎么优化呢?
目前广泛使用的语法解析框架主要包括ANTLR、JavaCC和Yacc等。在大数据领域中,很多计算引擎都是基于ANTLR进行语法解析,例如 Hive、Spark和Presto等都基于ANTLR进行处理。然而,Calcite使用JavaCC编译器进行语法解析。
作者:pixelcao,腾讯 IEG 后台开发工程师 一、引子 最近的工作需要用表达式做一些参数的配置,然后发现大脑一片空白,在 Google 里试了几个关键词(起初搜了下“符号引擎”,发现根本不是我想要的)之后,明白过来自己应该是需要补一些编译原理的知识了。在掉了两晚上头发之后,决定整理一下自己的知识网络。 要解析的表达式大概长这个样子: avg(teams[*].players.attributes[skill])*rules[latency].maxLatency 正则表达式是个办法,但不是最优
本文会通过实际的例子对 clangLex 的 词法分析 和 预处理指令 相关流程进行分享
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帮编译器执行词法分析阶段的模块,就叫词法分析器啦。词法分析器能够对源码字符串做预处理,以减少语法分析器的复杂程度。
HanLP 1.7.3 发布了。HanLP 是由一系列模型与算法组成的 Java 工具包,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP 具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 在提供丰富功能的同时,HanLP 内部模块坚持低耦合、模型坚持惰性加载、服务坚持静态提供、词典坚持明文发布,使用非常方便,同时自带一些语料处理工具,帮助用户训练自己的模型。
Python 词法分析器是一种可以将 Python 代码分解成一组记号的程序。这些记号是 Python 语法的基本组成单位,包括标识符、关键字、运算符、分隔符等。词法分析器在 Python 解释器中扮演着重要的角色,它负责将源代码转换为计算机可以理解的形式。
程序里面的单词叫做Token,Token的类型包括:关键字、标识符、字面量、操作符等
0x01开场白 这个议题呢,主要是教大家一个思路,而不是把现成准备好的代码放给大家。 可能在大家眼中WAF(Web应用防火墙)就是“不要脸”的代名词。如果没有他,我们的“世界”可能会更加美好。但是事与愿违。没有它,你让各大网站怎么活。但是呢,我是站在你们的这一边的,所以,今天我们就来谈谈如何绕过WAF吧。之所以叫做“杂谈”,是因为我在本次演讲里,会涉及到webkit、nginx&apache等。下面正式开始:) 0x02直视WAF: 作为第一节,我先为大家简单的说下一些绕过WAF的方法。 一:大小写转换法:
这篇主要举实际案例说明怎么使用antlr工具、利用antlr生成的Lexer、Parser、TreeParser代码,获取asttree。这些都是hive获取asttree的过程,理解了这些,再理解hive的asttree就很容易了
以及各大书本上写的“将计算机语言翻译成计算机能识别的语言”,栏主这几个星期消失的时间段里,从编译原理基础开始,到理解正则,文法,优化,错误处理等各个方面为各位理清,编译究竟做了什么,我们的终极目标是成功编译方舟编译器,从零开始。
一直对词法分析与解析的话题比较感兴趣,最近发现了好几篇相关的优秀文章,准备好好翻译和研究下。我的理解,词法分析与解析的应用还是比较广泛的,无论简单的配置文件、各种模板语言、还是我们每天在写编程语言都离不开它。
例如:cmake -G “Visual Studio 16 2019” …/llvm
一般的程序,CPU 是无法直接执行的,因为 CPU 只能识别机器指令。所以要想执行一个程序,首先要将高级语言编写的程序翻译为汇编代码,再将汇编代码翻译为机器指令,这样 CPU 才能识别并执行。
sharding-jdbc对SQL解析的源码主要在下图所示parsing模块中,由下图可知SQL解析主要分为两部分:lexer和parser。lexer就是本文需要分析的词法分析:
对一个已有的项目进行语法分析,首先是要找到语法分析文件,分析语法文件之间的关系,然后根据语法分析文件提供的接口,确定语法解析在这个体系中所处的位置。
声明:本文是对美团技术团队唐笛《深入理解JSCore》一文的学习笔记,如要查看原文,请点击文末的“阅读原文”。
在自然语言中, 以英语为例, 构成句子的最小单元,可以是单词、短语, 这些最小单元称作 词素(lexeme) . 词素具有属性, 比如动词、名词、副词、形容词等, 这些属性决定了语法层面, 其在句子里可充当的成分.
具备自然语言处理(NLP)能力是企业日趋紧迫的一个需求,例如电商网站需从用户评论中分析出产品偏好,金融企业需对产品进行舆论分析等。企业如果自研NLP相关能力,不仅需要投入专业的技术人员、收集或购买大量的语料,还必须经历漫长的技术周期,最终效果往往还达不到预期。
“如果你不知道编译器咋工作的你就不知道电脑是咋工作的。” -- STEVE YEGGE
简单查询语句执行过程分析,是 MySQL 执行过程分析系列文章的基础,会对查询语句执行过程中各个阶段进行比较详细的分析。原本是计划写成一篇文章的,但是这样一来文章的内容就会很长,不利于阅读,经过一番考虑之后,计划把 MySQL 简单查询语句执行过程分析按执行阶段拆分为 6 篇文章,本文是第 1 篇。
词法分析的任务是:从左往右逐个字符地扫描源程序,产生一个个的单词符号。也就是说,它会对输入的字符流进行处理,再输出单词流。执行词法分析的程序即词法分析器,或者说扫描器。
局部优化:常量合并、公共子表达式的提取等 循环优化:强度削减(较快操作代替较慢操作)、代码外提(循环不变量提出循环)
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