百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > IT知识 > 正文

实例解析:如何开发 VSCode LSP 服务

liuian 2025-02-21 14:18 9 浏览

全文 3000 字,欢迎点赞关注转发

从一张动图说起:

上图应该大家经常使用的 错误诊断 功能,它能够在你编写代码的过程中提示,那一块代码存在什么类型的问题。

这个看似高大上的功能,从插件开发者的角度看其实特别简单,基本上就是用上一篇文章《你不知道的 VSCode 代码高亮原理》中简单介绍过的 VSCode 开发语言特性的三种方案:

  • 基于 Sematic Tokens Provider 协议的词法高亮
  • 基于 Language API 的编程式语法高亮
  • 基于 Language Server Protocol 的多进程架构语法高亮

其中, Language Server Protocol 由于性能与开发效率上的优势已经逐渐成为主流实现方案,本文接下来会基于 LSP 展开介绍各种语言特性的实现细节,解答 LSP 的通讯模型与开发模式。

示例代码

本文示例均已同步到 github,建议读者先拉下代码实际体验:

# 1. clone 示例代码
git clone git@github.com:Tecvan-fe/vscode-lsp-sample.git
# 2. 安装依赖
npm i # or yarn
# 3. 使用 vscode 打开示例代码
code ./vscode-lsp-sample
# 4. 在 vscode 中按下 F5 启动调试

顺利执行完毕后,可以看到插件的调试窗口:

核心代码有:

  • server/src/server.ts:LSP 服务端代码,提供代码补全、错误诊断、代码提示等常见语言功能的示例
  • client/src/extension.ts:提供一系列 LSP 参数,包括 Server 的调试端口、代码入口、通讯方式等。
  • packages.json:主要提供了语法插件所需要的配置信息,包括:activationEvents: 声明插件的激活条件,代码中的 onLanguage:plaintext 意为打开 txt 文本文件时激活main: 插件的入口文件

其中,client/src/extension.tspackages.json 都比较简单,本文过多介绍,重点在于 server/src/server.ts 文件,接下来我们逐步拆解,解析不同语言特性的实现细节。

如何编写 Language Server

Server 结构解析

示例项目的 server/src/server.ts 实现了一个小型但完整的 Language Server 应用,核心代码:

// 要素1: 初始化 LSP 连接对象
const connection = createConnection(ProposedFeatures.all);

// 要素2: 创建文档集合对象,用于映射到实际文档
const documents: TextDocuments = new TextDocuments(TextDocument);

connection.onInitialize((params: InitializeParams) => {
  // 要素3: 显式声明插件支持的语言特性
  const result: InitializeResult = {
    capabilities: {
      hoverProvider: true
    },
  };
  return result;
});

// 要素4: 将文档集合对象关联到连接对象
documents.listen(connection);

// 要素5: 开始监听连接对象
connection.listen();

从示例代码可以总结出 Language Server 的 5 个必要步骤:

  • 创建 connection 对象,用于实现客户端与服务器之间的信息互通
  • 创建 documents 文档集合对象,用于映射客户端正在编辑的文件
  • connection.onInitialize 事件中,显式声明插件支持的语法特性,例如上例中返回对象包含 hoverProvider: true 声明,表示该插件能够提供代码悬停提示功能
  • documents 关联到 connection 对象
  • 调用 connection.listen 函数,开始监听客户端消息

上述 connectiondocuments 等对象定义在 npm 包:

vscode-languageserver/node

vscode-languageserver-textdocument

这是一个基本模板,主要完成了 Language Server 各种初始化操作,后续就可以使用 connection.onXXXdocuments.onXXX 监听各类交互事件,并在事件回调中返回符合 LSP 协议的结果,或者显式调用通讯函数如 connection.sendDiagnostics 发送交互信息。

接下来我们通过几个简单实例,分析各项语言特性的实现逻辑。

悬停提示

当鼠标停留在语言元素如函数、变量、符号等 token 时,VSCode 会显示 token 对应描述与帮助信息:

要实现悬停提示功能,首先需要声明插件支持 hoverProvider 特性:

connection.onInitialize((params: InitializeParams) => {
  return {
    capabilities: {
      hoverProvider: true
    },
  };
});

之后,需要监听 connection.onHover 事件,并在事件回调中返回提示信息:

connection.onHover((params: HoverParams): Promise => {
  return Promise.resolve({
    contents: ["Hover Demo"],
  });
});

OK,这就是一个很简单的语言特性示例了,本质上就是监听事件 + 返回结果,非常简单。

代码格式化

代码格式化是一个特别有用的功能,能够帮助用户快速、自动完成代码的美化处理,实现效果如:

实现悬停提示功能,首先需要声明插件支持 documentFormattingProvider 特性:

{
    ...
    capabilities : {
        documentFormattingProvider: true
        ...
    }
}

之后,监听 onDocumentFormatting 事件:

connection.onDocumentFormatting(
  (params: DocumentFormattingParams): Promise => {
    const { textDocument } = params;
    const doc = documents.get(textDocument.uri)!;
    const text = doc.getText();
    const pattern = /\b[A-Z]{3,}\b/g;
    let match;
    const res = [];
    // 查找连续大写字符串
    while ((match = pattern.exec(text))) {
      res.push({
        range: {
          start: doc.positionAt(match.index),
          end: doc.positionAt(match.index + match[0].length),
        },
        // 将大写字符串替换为 驼峰风格
        newText: match[0].replace(/(?<=[A-Z])[A-Z]+/, (r) => r.toLowerCase()),
      });
    }

    return Promise.resolve(res);
  }
);

示例代码中,回调函数主要实现将连续大写字符串格式化为驼峰字符串,效果如图:

函数签名

函数签名特性在用户输入函数调用语法时触发,此时 VSCode 会根据 Language Server 返回的内容,显示该函数的帮助信息。

实现函数签名功能,需要首先声明插件支持 documentFormattingProvider 特性:

{
    ...
    capabilities : {
        signatureHelpProvider: {
            triggerCharacters: ["("],
        }
        ...
    }
}

之后,监听 onSignatureHelp 事件:

connection.onSignatureHelp(
  (params: SignatureHelpParams): Promise => {
    return Promise.resolve({
      signatures: [
        {
          label: "Signature Demo",
          documentation: "帮助文档",
          parameters: [
            {
              label: "@p1 first param",
              documentation: "参数说明",
            },
          ],
        },
      ],
      activeSignature: 0,
      activeParameter: 0,
    });
  }
);

实现效果:

错误提示

注意,错误提示的实现逻辑与上述事件 + 响应的模式有一点点不同:

  • 首先不需要通过capabilities 做额外声明;
  • 监听的是 documents.onDidChangeContent 事件,而不是 connection 对象上的事件
  • 不是在事件回调中用 return 语句返回错误信息,而是调用 connection.sendDiagnostics 发送错误消息

完整示例:

// 增量错误诊断
documents.onDidChangeContent((change) => {
  const textDocument = change.document;

  // The validator creates diagnostics for all uppercase words length 2 and more
  const text = textDocument.getText();
  const pattern = /\b[A-Z]{2,}\b/g;
  let m: RegExpExecArray | null;

  let problems = 0;
  const diagnostics: Diagnostic[] = [];
  while ((m = pattern.exec(text))) {
    problems++;
    const diagnostic: Diagnostic = {
      severity: DiagnosticSeverity.Warning,
      range: {
        start: textDocument.positionAt(m.index),
        end: textDocument.positionAt(m.index + m[0].length),
      },
      message: `${m[0]} is all uppercase.`,
      source: "Diagnostics Demo",
    };
    diagnostics.push(diagnostic);
  }

  // Send the computed diagnostics to VSCode.
  connection.sendDiagnostics({ uri: textDocument.uri, diagnostics });
});

这段逻辑诊断代码中是否存在连续大写字符串,通过 sendDiagnostics 发送相应的错误信息,实现效果:

如何识别事件与响应体

上述示例,我有意忽略大多数实现细节,更关注实现语言特性的基本框架和输入输出。授人以鱼不如授人以渔,所以接下来我们花一点点时间了解从哪里获取这些接口、参数、响应体的信息。有两个非常重要的链接:

  • https://zjsms.com/egWtqPj/ , VSCode 官网关于可编程语言特性的说明文档
  • https://zjsms.com/egWVTPg/ ,LSP 协议官网

这两个网页提供了 VSCode 所支持的所有语言特性的详细介绍,可以在这里找到你想要实现的特性的概念性描述,例如对于代码补齐:

嗯,有点复杂且太过 detail,不过还是很有必要耐心了解下,让你对即将要做的事情有一个高层概念上的理解。

此外,如果你选择使用 TS 编写 LSP,事情会变得更简单。vscode-languageserver 包提供了非常完善的 Typescript 类型定义,我们完全可以借助 ts + VSCode 的代码提示找到需要使用的监听函数:

之后,根据函数签名找到参数、结果的类型定义:

之后,就可以根据类型定义,有针对性地处理参数,返回对应结构的数据。

深入理解 LSP

看完示例后,我们再反过头来看看 LSP。LSP —— Language Server Protocol 本质上是一种基于 JSON-RPC 的进程间通讯协议,LSP 本身包含两大块内容:

  • 定义 client 与 server 之间的通讯模型,也就是谁、在什么时候、以什么方式向对方发送什么格式的信息,接收方又以什么方式返回响应信息
  • 定义通讯信息体,也就是以什么格式、什么字段、什么样的值表达信息状态

作为类比,HTTP 协议专门用于描述网络节点间如何传输、理解超媒体文档的网络通讯协议;而 LSP 协议则专门用于描述 IDE 中,用户行为与响应之间的通讯方式与信息结构。

总结一下,LSP 架构的工作流程如下:

  • 编辑器如 VSCode 跟踪、计算、管理用户行为模型,在发生某些特定的行为序列时,以 LSP 协议规定的通讯方式向 Language Server 发送动作与上下文参数
  • Language Server 根据这些参数异步地返回响应信息
  • 编辑器再根据响应信息处理交互反馈

简单说,编辑器负责与用户直接交互, Language Server 负责在背后默默计算如何响应用户的交互动作,两者以进程粒度分离、解耦,在 LSP 协议框架下各司其职又协作共生。就好像我们通常开发的 Web 应用中,前端负责与用户交互,服务端负责管理诸如权限、业务数据、业务状态流转等不可见的部分。

目前,LSP 协议已经发展到 3.16 版本,覆盖大多数语言特性,包括:

  • 代码补全
  • 代码高亮
  • 定义跳转
  • 类型推断
  • 错误检测
  • 等等

得益于 LSP 清晰的设计,这些语言特性的开发套路都很相似,学习曲线很平滑,开发的时候基本上只需要关心监听那个函数,返回什么格式的结构,可以说掌握上述几个示例之后就可以很简单地上手了。

过去,IDE 对语言特性的支持是集成在 IDE 或者以同构插件形式实现的,在 VSCode 中这种同构扩展能力以 Language APISematic Tokens Provider 接口方式提供,这两种方式在上一篇文章《你不知道的 VSCode 代码高亮原理》都有过介绍了,虽然架构上比较简单,容易理解,但有一些明显硬伤:

  • 插件开发者必须复用 VSCode 本身的开发语言、环境,例如 Python 语言插件就必须用 JavaScript 写
  • 同一个编程语言需要为不同 IDE 重复开发相似的扩展插件,重复投入

LSP 最大的优势就是将 IDE 客户端与实际计算交互特性的服务端隔离开来,同一个 Language Service 可以重复应用在多个不同 Language Client 中。

此外,LSP 协议下客户端、服务器分别在各自进程运行,在性能上也会有正向收益:

  • 确保 UI 进程不卡顿
  • Node 环境下,充分利用多核 CPU 能力
  • 由于不再限定 Language Server 的技术栈,开发者可以选择更高性能的语言,例如 Go

总的来说,就是很强。

总结

本文介绍了 VSCode 下,开发一款基于 LSP 的语言插件所需要具备的最最基本的技能,实际开发的时候通常还会混合另一种技术:嵌入式语法 —— Embedded Languages Server ,实现复杂的多语言复合支持,如果有人感兴趣,我们下周可以聊聊。

相关推荐

GANs为何引爆机器学习?这篇基于TensorFlow的实例教程为你解惑!

「机器人圈导览」:生成对抗网络无疑是机器学习领域近三年来最火爆的研究领域,相关论文层出不求,各种领域的应用层出不穷。那么,GAN到底如何实践?本文编译自Medium,该文作者以一朵玫瑰花为例,详细阐...

高丽大学等机构联合发布StarGAN:可自定义表情和面部特征

原文来源:arXiv、GitHub作者:YunjeyChoi、MinjeChoi、MunyoungKim、Jung-WooHa、SungKim、JaegulChoo「雷克世界」编译:嗯~...

TensorFlow和PyTorch相继发布最新版,有何变化

原文来源:GitHub「机器人圈」编译:嗯~阿童木呀、多啦A亮Tensorflow主要特征和改进在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下:1.深度神经网络分类器(DNNCl...

「2022 年」崔庆才 Python3 爬虫教程 - 深度学习识别滑动验证码缺口

上一节我们使用OpenCV识别了图形验证码躯壳欧。这时候就有朋友可能会说了,现在深度学习不是对图像识别很准吗?那深度学习可以用在识别滑动验证码缺口位置吗?当然也是可以的,本节我们就来了解下使用深度...

20K star!搞定 LLM 微调的开源利器

LLM(大语言模型)微调一直都是老大难问题,不仅因为微调需要大量的计算资源,而且微调的方法也很多,要去尝试每种方法的效果,需要安装大量的第三方库和依赖,甚至要接入一些框架,可能在还没开始微调就已经因为...

大模型DeepSeek本地部署后如何进行自定义调整?

1.理解模型架构a)查看深度求索官方文档或提供的源代码文件,了解模型的结构、输入输出格式以及支持的功能。模型是否为预训练权重?如果是,可以在预训练的基础上进行微调(Fine-tuning)。是否需要...

因配置不当,约5000个AI模型与数据集在公网暴露

除了可访问机器学习模型外,暴露的数据还可能包括训练数据集、超参数,甚至是用于构建模型的原始数据。前情回顾·人工智能安全动态向ChatGPT植入恶意“长期记忆”,持续窃取用户输入数据多模态大语言模型的致...

基于pytorch的深度学习人员重识别

基于pytorch的深度学习人员重识别Torchreid是一个库。基于pytorch的深度学习人员重识别。特点:支持多GPU训练支持图像的人员重识别与视频的人员重识别端到端的训练与评估简单的re...

DeepSeek本地部署:轻松训练你的AI模型

引言:为什么选择本地部署?在AI技术飞速发展的今天,越来越多的企业和个人希望将AI技术应用于实际场景中。然而,对于一些对数据隐私和计算资源有特殊需求的用户来说,云端部署可能并不是最佳选择。此时,本地部...

谷歌今天又开源了,这次是Sketch-RNN

前不久,谷歌公布了一项最新技术,可以教机器画画。今天,谷歌开源了代码。在我们研究其代码之前,首先先按要求设置Magenta环境。(https://github.com/tensorflow/magen...

Tensorflow 使用预训练模型训练的完整流程

前面已经介绍了深度学习框架Tensorflow的图像的标注和训练数据的准备工作,本文介绍一下使用预训练模型完成训练并导出训练的模型。1.选择预训练模型1.1下载预训练模型首先需要在Tensorf...

30天大模型调优学习计划(30分钟训练大模型)

30天大模型调优学习计划,结合Unsloth和Lora进行大模型微调,掌握大模型基础知识和调优方法,熟练应用。第1周:基础入门目标:了解大模型基础并熟悉Unsloth等工具的基本使用。Day1:大模...

python爬取喜马拉雅音频,json参数解析

一.抓包分析json,获取加密方式1.抓包获取音频界面f12打开抓包工具,播放一个(非vip)视频,点击“媒体”单击打开可以复制URL,发现就是我们要的音频。复制“CKwRIJEEXn-cABa0Tg...

五、JSONPath使用(Python)(json数据python)

1.安装方法pipinstalljsonpath2.jsonpath与Xpath下面表格是jsonpath语法与Xpath的完整概述和比较。Xpathjsonpath概述/$根节点.@当前节点...

Python网络爬虫的时候json=就是让你少写个json.dumps()

大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【空翼】问了一个Python网络爬虫的问题,提问截图如下:登录请求地址是这个:二、实现过程这里【甯同学】给了一个提示,如下所示:估计很多小伙伴和...