g4文件概览        在深入介绍之前,有必要先给大家了解一下g4文件的结构,以便对如何编写语法规则文件有个全局的认识,我想这是大有禆益的.因为这样我们就可以很清晰地知道需要的东西写在哪里,或者哪些东西是无法加到antlr中的. grammar Name; options {...} import ...; tokens {...} @actionName {...} <<rule1>> ... <<rule2>> 这是一个完整的antlr语法规则文件,

为什么要使用DSL DSL是领域专用语言,常见的DSL有SQL,CSS,Shell等等,这些DSL语言有别于其他通用语言如:C++,Java,C#,DSL常在特殊的场景或领域中使用.如下图: 领域专用语言通常是被领域专家使用,领域专家一般不熟悉通用编程语言,但是他们一般对业务非常了解,程序员一般对通用语言比较熟悉,但是在做行业软件的时候对业务部了解.这就需要协作的过程,一种方式是领域专家通过文档或者教授的方式把业务逻辑传递给程序员让程序员翻译成业务逻辑,而另一种方法,程序员为领域专家定制DSL,

ANTLR和StringTemplate实例:自动生成单元测试类 1. ANTLR语法 要想自动生成单元测试,首先第一步就是分析被测试类.这里以Java代码为例,用ANTLR对Java代码进行分析.要想靠自己完全手写出一门语言的ANTLR语法文件的复杂程度难以想象,很贴心的是在ANTLR的GitHub网站上列出了很多常见语言的语法文件,例如Java,Sqlite和MySQL的SQL语法等. 有了.g4语法文件,按照Antlr v4入门教程和实例中的步骤,就能自动生成出解析器的代码,这里就不再详述

1 重逢ANTLR 最早知道ANTLR是当年学习Apache Derby数据库源码时,在看到SQL解析那一层时,第一次看到编译原理在实际项目中的应用,惊叹之余也只能望而却步.之前也根据网上一些资料尝试了一下,看介绍说ANTLR v4更加易用了,于是又好奇地试用一下.以下入门介绍主要参考ANTLR作者写的<The Definitive ANTLR 4 Reference>. 1.1 ANTLR全景 当我们实现一种语言时,我们需要构建读取句子(sentence)的应用,并对输入中的元素做出反应.如

antlr v4 开发环境         从上一篇文章的例子中可以知道,antlr有一套自己的语法来声明目标语言的语法,因此它本身就需要编译或者使用antlr提供的api来读取这些语法规则,并使之可以在目标平台上使用.比如我在用Java写一个SQL语言的解析工具,那么antlr就需要有Java平台的API给我使用.确实也是如此,只不过antlr除了提供这些API外,还会将g4这些语法文件编译成目标平台的类文件(仅对Java而言,其他语言也会编译成对应的文件).这些编译生成的文件不需要使用者去关

安装java环境,环境变量设置如下: ANTLR 简介 ANTLR—Another Tool for Language Recognition,Antlr 本身是使用 Java 开发的,它为包括Java,Python,C#在内的语言提供了一个通过语法描述来自动构造自定义语言的识别器(recognizer),编译器(parser)和解释器(translator)的框架. Antlr 使用上下文无关文法描述语言, 它允许我们定义识别字符流的词法规则和用于解释Token流的语法分析规则.然后,ANTL

问题 Caused by: java.io.InvalidClassException: org.antlr.v4.runtime.atn.ATN; Could not deserialize ATN with UUID 59627784-3be5-417a-b9eb-8131a7286089 (expected aadb8d7e-aeef-4415-ad2b-8204d6cf042e or a legacy UUID). 原因 目前我使用的idea是2017版本.导致其支持的antlr插件只有

安装ANTLR 作者的电脑是MAC的操作系统macOS Catalina 10.15.2. 安装步骤后linux操作的系统的一样, Windows系统大致步骤一样,但是环境变量等配置有差别,作者很久没使用过win系统,只能基于MAC的系统介绍了. 环境准备 ANLTR是用JAVA编写的,需要先安装好JAVA,需要的JAVA版本是1.6以上.相信看这篇文章的各位同学电脑上应该都有安装JAVA.

一.背景 自2014年大数据首次写入政府工作报告,大数据已经发展7年.大数据的类型也从交易数据延伸到交互数据与传感数据.数据规模也到达了PB级别. 大数据的规模大到对数据的获取.存储.管理.分析超出了传统数据库软件工具能力范围.在这个背景下,各种大数据相关工具相继出现,用于应对各种业务场景需求.从Hadoop生态的Hive, Spark, Presto, Kylin, Druid到非Hadoop生态的ClickHouse, Elasticsearch,不一而足... 这些大数据处理工具特性不同,

一.ANTLR简介和学习动机 1. ANTLR简介 antlr是指可以根据输入自动生成语法树并可视化的显示出来的开源语法分析器.ANTLR-Another Tool for Language Recognition,其前身是PCCTS,它为包括Java,C++,C#在内的语言提供了一个通过语法描述来自动构造自定义语言的识别器(recognizer),编译器(parser)和解释器(translator)的框架.(摘自百度百科) 即简单来说,使用ANTLR,我们可以不再需要手动编写大段的字符串处理

基本环境: JDK8 Maven IntelliJ IDEA IntelliJ IDEA中安装ANTLR v4插件 在IntelliJ IDEA插件仓库中搜索ANTLR v4插件并安装,如下图: 看个简单的例子,感受一下. 在IntelliJ IDEA中新建Hello.g4文件,内容如下: grammar Hello; // Define a grammar called Hello r : 'hello' ID ; // match keyword hello followed by an i

  序言 有的时候,我还真是怀疑过上本科时候学的那些原理课究竟是不是在浪费时间.比方学完操作系统原理之后我们并不能自己动手实现一个操作系统:学完数据库原理我们也不能弄出个像样的DBMS出来:相同,学完编译原理之后我们好像就仅仅能看着一大堆符号,表和下推自己主动机发呆,然后带着极其虔诚的心向从事编译器实现工作前辈致敬,先前些许对某些编译器小Bug不满的心情从此不翼而飞. 早在数年前我做一个有关DBMS的模拟试验的时候,当中就有一部分要求对SQL语言的WHERE语句进行编译,提取出实用的形式,并保证

  序言 有的时候,我还真是怀疑过上本科时候学的那些原理课究竟是不是在浪费时间.比方学完操作系统原理之后我们并不能自己动手实现一个操作系统:学完数据库原理我们也不能弄出个像样的DBMS出来:相同,学完编译原理之后我们好像就仅仅能看着一大堆符号,表和下推自己主动机发呆,然后带着极其虔诚的心向从事编译器实现工作前辈致敬,先前些许对某些编译器小Bug不满的心情从此不翼而飞. 早在数年前我做一个有关DBMS的模拟试验的时候,当中就有一部分要求对SQL语言的WHERE语句进行编译,提取出实用的形式,并保证

本文由CSDN博客万一博主翻译,其他章节的翻译请参见: http://blog.csdn.net/column/details/gradle-translation.html 翻译项目请关注Github上的地址: https://github.com/msdx/gradledoc 本文翻译所在分支: https://github.com/msdx/gradledoc/tree/1.12. 直接浏览双语版的文档请访问: http://gradledoc.qiniudn.com/1.12/userg

ANTLR基本语法 前面已经简单介绍了ANTLR以及怎么安装和测试. 同学们应该大概清楚ANTLR的使用场景,但是对于关键步骤,怎么编写一个语法文件并没有详细介绍,这篇笔记主要详细讲解一下ANTLR的语法. 在过去的几十年内人类发明了很多种编程语言,现在还在持续增加.而ANTLR的语法就是要把任意的编程语言的语法规则通过自身的语法描述文件来定义.好消息是,这么多的编程语言,相对而言,基本的语言模式并不多. 之所以这样,其实原因也很简单.因为我们在设计编程语言时,倾向于将语言设计的和脑海中的自然语

模板引擎相信大家是经常使用的,但是实现原理估计没多少人知道(你要是说不就是replace嘛,那我也无话说了...). 先来看看这个SimpleTemplate想实现的是什么功能吧: 是个C#端的模板引擎 模板中能放普通变量(i, j, index, username这种直接了当的变量名) 模板中能放复合变量(user.FirstName, user.LastName这种有对象前缀的变量) 最终客户端代码通过下面的方式进行调用: static void Main(string[] args) {

Question: 为何sql解析和高大上有关系?Answer:因为数据库永远都是系统的核心,CRUD如此深入码农的内心...如果能把CRUD改造成高大上技术,如此不是造福嘛... CRUD就是Create, Read, Update, Delete,转换成sql语句就是insert, select, update, delete 普通场景下,insert也就是一个insert了,没什么高深...高并发场景下,insert就不是一个insert了,而是千千万万个insert...可以用到的技术有

简介:antlr工具将语法文件转换成可以识别该语法文件所描述的语言的程序. 例如:给定一个识别json的语法,antlr工具将会根据该语法生成一个程序,该程序可以通过antlr运行库来识别输入的json. 1.下载jar包,antlr-4.7.1-complete.jar http://www.antlr.org/download/ 2.将这个jar包移动到 /usr/local/lib 目录下 3.修改 ~.bashrc 文件 #Java export JAVA_HOME=/usr/local

前言: 规则引擎中, 往往涉及到多个条件构成了复杂布尔表达式的计算. 对于这类布尔表达式, 一是动态可变的(取决于运营人员的设定), 二是其表达式往往很复杂. 如何快速的计算其表达式的值, 该系列文章将以两种方式, Antlr4动态生成AST(抽象语法树), 以及Groovy动态编译的方式来对比评估, 看看哪种方式性能更优, 以及各自的优缺点. 本篇文章将侧重于介绍Antlr4的实现思路. 模型简化: 每个规则可以理解为多个条件构建的复杂布尔表达式, 而条件本身涉及不同的变量和阈值(常量), 以

一.ANTRL 是什么 ANTLR 是用JAVA写的语言识别工具,它用来声明语言的语法,简称为“元语言”(meta-language). ANTLR 语法识别一般分为二个阶段: 1.词法分析阶段 (lexical analysis) 对应的分析程序叫做 lexer ,负责将符号(token)分组成符号类(token class or token type) 2.解析阶段 根据词法,构建出一棵分析树(parse tree)或叫语法树(syntax tree) ANTLR 的直观印象,就像是在走迷宫