Antrl4入门、安装、案例
liuian 2024-12-05 14:27 15 浏览
前言
总监:阿毛啊,下面咱们负责的项目你负责词法、语法那块的工作吧?
我:emmm........词法语法我倒是大学有学过,编译原理????大学学的就不好,难于上青天啊。。
总监:你觉得有什么问题吗?
我:好的(内心一万个拒绝),我前期先调研一下吧。
总监:好的这个功能比较难,好好用心啊。画大饼开始。。。。
经过几天的调研分析,antlr是最适合不过的了。下面咱们就一起学习一下吧。
ANTLR 官方网址 http://www.antlr.org/
ANTLR 官方 Github https://github.com/antlr/antlr4
大量语法文件例子 https://github.com/antlr/grammars-v4
Antlr是什么?
Antlr是一款强大的语法分析器生成工具,可用于读取、处理、执行和翻译结构化的文本或二进制文件。它被广泛的应用于学术领域和工业生产实践,是众多语言、工具和框架的基石。Twitter所使用Antlr进行语法分析,每天超过20亿次查询,Hadoop生态环境中的Hive、Pig、数据仓库和分析系统所使用的分析系统都使用到了Antlr。
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)
主要应用场景
1.定制特定领域语言(DSL)
类似hibernate中的HQL,用DSL来定义要执行操作的高层语法,这种语法接近人可理解的语言,由DSL到计算机语言的翻译则通过ANTLR来做,可在ANTLR的结构语言中定义DSL命令具体要执行何种操作。
2.文本解析 可利用ANTLR解析JSON,HTML,XML,EDIFACT,或自定义的报文格式。解析出来的信息需要做什么处理也可以在结构文件中定义。
3.数学计算 加减乘除,线性方程,几何运算,微积分等等
ANTRL 语法
结构
/** Optional javadoc style comment */
grammar Name;
options {...}
import ... ;
tokens {...}
channels {...} // lexer only
@actionName {...}
rule1 // parser and lexer rules, possibly intermingled
...
ruleN
grammar
声明语法头,类似于java类的定义
grammar SPL;
options
选项,如语言选项,输出选项,回溯选项,记忆选项等等
options { output=AST; language=Java; }
options { tokenVocab=MySqlLexer; }
@actionName
动作(Actions)实际上是用目标语言写成的、嵌入到规则中的代码(以花括号包裹)。它们通常直接操作输入的标号,但是他们也可以用来调用相应的外部代码。属性,到目前为止我的理解还不多,感觉像是C++中类里面的成员。常用属性或动作说明:
- @header { package com.zetyun.aiops.antlr.test; }这个动作很有用,即在运行脚本后,生成的类中自动带上这个包路径,避免了手动加入的麻烦。
- @members { int i; public TParser(TokenStream input, int foo) { this(input); i = foo; }}
- @after {System.out.println("after matching rule; before finally");}
rule
这是核心,表示规则,以 “:” 开始, “;” 结束, 多规则以 "|" 分隔。
ID : [a-zA-Z0-9|'_']+ ; //数字
STR:'\'' ('\'\'' | ~('\''))* '\'';
WS: [ \t\n\r]+ -> skip ; // 系统级规则 ,即忽略换行与空格
sqlStatement
: ddlStatement
| dmlStatement | transactionStatement
| replicationStatement | preparedStatement
| administrationStatement | utilityStatement
;
2.注释
- 单行、多行、javadoc风格
- javadoc风格只能在开头使用
/**
* This grammar is an example illustrating the three kinds
* of comments.
*/
grammar T;
/* a multi-line
comment
*/
/** This rule matches a declarator for my language */
decl : ID ; // match a variable name
3.标识符
- 符号(Token)名大写开头
- 解析规则(Parser rule)名小写开头,后面可以跟字母、数字、下划线
ID, LPAREN, RIGHT_CURLY // token names
expr, simpleDeclarator, d2, header_file // rule names
g4文件实践例子和解释
grammar Dsl; //定义规则文件grammar
@header { //一种action,定义生成的词法语法解析文件的头,当使用java的时候,生成的类需要包名,可以在这里统一定义
package antlr;
}
//parsers
sta:(sql ender)*; //定义sta规则,里面包含了*(0个以上)个 sql ender组合规则
ender:';'; //定义ender规则,是一个分号
sql //定义sql规则,sql规则有两条分支:select/load
: SELECT ~(';')* as tableName //select语法规则,以lexer SELECT开头, 以as tableName 结尾,其中as 和tableName分别是两个parser
| LOAD format '.' path as tableName //load语法规则,大致就是 load json.'path' as table1,load语法里面含有format,path, as,tableName四种规则
; //sql规则结束符
as: AS; //定义as规则,其内容指向AS这个lexer
tableName: identifier; //tableName 规则,指向identifier规则
format: identifier; //format规则,也指向identifier规则
path: quotedIdentifier; //path,指向quotedIdentifier
identifier: IDENTIFIER | quotedIdentifier; //identifier,指向lexer IDENTIFIER 或者parser quotedIdentifier
quotedIdentifier: BACKQUOTED_IDENTIFIER; //quotedIdentifier,指向lexer BACKQUOTED_IDENTIFIER
//lexers antlr将某个句子进行分词的时候,分词单元就是如下的lexer
//keywords 定义一些关键字的lexer,忽略大小写
AS: [Aa][Ss];
LOAD: [Ll][Oo][Aa][Dd];
SELECT: [Ss][Ee][Ll][Ee][Cc][Tt];
//base 定义一些基础的lexer,
fragment DIGIT:[0-9]; //匹配数字
fragment LETTER:[a-zA-Z]; //匹配字母
STRING //匹配带引号的文本
: '\'' ( ~('\''|'\\') | ('\\' .) )* '\''
| '"' ( ~('"'|'\\') | ('\\' .) )* '"'
;
IDENTIFIER //匹配只含有数字字母和下划线的文本
: (LETTER | DIGIT | '_')+
;
BACKQUOTED_IDENTIFIER //匹配被``包裹的文本
: '`' ( ~'`' | '``' )* '`'
;
//--hiden 定义需要隐藏的文本,指向channel(HIDDEN)就会隐藏。这里的channel可以自定义,到时在后台获取不同的channel的数据进行不同的处理
SIMPLE_COMMENT: '--' ~[\r\n]* '\r'? '\n'? -> channel(HIDDEN); //忽略行注释
BRACKETED_EMPTY_COMMENT: '/**/' -> channel(HIDDEN); //忽略多行注释
BRACKETED_COMMENT : '/*' ~[+] .*? '*/' -> channel(HIDDEN) ; //忽略多行注释
WS: [ \r\n\t]+ -> channel(HIDDEN); //忽略空白符
// 匹配其他的不能使用上面的lexer进行分词的文本
UNRECOGNIZED: .;
四.遍历模式
1、Listener (观察者模式,通过结点监听,触发处理方法)
- 程序员不需要显示定义遍历语法树的顺序,实现简单
- 缺点,不能显示控制遍历语法树的顺序
- 动作代码与文法产生式解耦,利于文法产生式的重用
- 没有返回值,需要使用map、栈等结构在节点间传值
2、Visitor (访问者模式,主动遍历)
- 程序员可以显示定义遍历语法树的顺序
- 不需要与antlr遍历类ParseTreeWalker一起使用,直接对tree操作
- 动作代码与文法产生式解耦,利于文法产生式的重用
- visitor方法可以直接返回值,返回值的类型必须一致,不需要使用map这种节点间传值方式,效率高
安装Antlr4步骤
下载Java安装
我使用的是Java8,这里就不详细介绍Java的安装了。
1.下载antlr-4.7.2-complete.jar
https://www.antlr.org/download/antlr-4.7.2-complete.jar
Linux下的安装方式:
$ cd /usr/local/lib
$ sudo curl -O https://www.antlr.org/download/antlr-4.7.2-complete.jar
2.新建运行脚本 antlr4.bat 和 grun.bat,放置于任意目录,如 E:/tools/antlr4
antlr4.bat 内容:
java org.antlr.v4.Tool %*
grun.bat 内容:
java org.antlr.v4.gui.TestRig %*
注:antlr依赖于java,如果java环境变量没有设置,请先行设置好。
3.设置antlr4的系统环境变量
Windows环境配置:
E:/tools/antlr4/antlr-4.7.2-complete.jar
E:/tools/antlr4
Linux及Mac:
// 设置环境变量
$ vim .bash_profile
$ export CLASSPATH=".:/usr/local/lib/antlr-4.7.2-complete.jar:$CLASSPATH"
$ alias antlr4='java -jar /usr/local/lib/antlr-4.7.2-complete.jar'
$ alias grun='java org.antlr.v4.gui.TestRig'
$ wq
$ source .bash_profile
是否安装成功测试
$ antlr4
ANTLR Parser Generator Version 4.7.2
-o ___ specify output directory where all output is generated
-lib ___ specify location of grammars, tokens files
-atn generate rule augmented transition network diagrams
-encoding ___ specify grammar file encoding; e.g., euc-jp
-message-format ___ specify output style for messages in antlr, gnu, vs2005
-long-messages show exception details when available for errors and warnings
-listener generate parse tree listener (default)
-no-listener don't generate parse tree listener
-visitor generate parse tree visitor
-no-visitor don't generate parse tree visitor (default)
-package ___ specify a package/namespace for the generated code
-depend generate file dependencies
-D<option>=value set/override a grammar-level option
-Werror treat warnings as errors
-XdbgST launch StringTemplate visualizer on generated code
-XdbgSTWait wait for STViz to close before continuing
-Xforce-atn use the ATN simulator for all predictions
-Xlog dump lots of logging info to antlr-timestamp.log
-Xexact-output-dir all output goes into -o dir regardless of paths/package
$ grun
java org.antlr.v4.gui.TestRig GrammarName startRuleName
[-tokens] [-tree] [-gui] [-ps file.ps] [-encoding encodingname]
[-trace] [-diagnostics] [-SLL]
[input-filename(s)]
Use startRuleName='tokens' if GrammarName is a lexer grammar.
Omitting input-filename makes rig read from stdin.
Java实践例子
$ mkdir test
$ cd test/
$ vim Hello.g4
输入:
// Define a grammar called Hello
grammar Hello;
r : 'hello' ID ; // match keyword hello followed by an identifier
ID : [a-z]+ ; // match lower-case identifiers
WS : [ \t\r\n]+ -> skip ; // skip spaces, tabs, newlines
$ wq! // 保存
$ antlr4 Hello.g4
$ ls
Hello.g4 HelloBaseListener.java HelloLexer.tokens
Hello.interp HelloLexer.interp HelloListener.java
Hello.tokens HelloLexer.java HelloParser.java
$ javac Hello*.java
$ ls
Hello.g4 HelloLexer.java
Hello.interp HelloLexer.tokens
Hello.tokens HelloListener.class
HelloBaseListener.class HelloListener.java
HelloBaseListener.java HelloParser$RContext.class
HelloLexer.class HelloParser.class
HelloLexer.interp HelloParser.java
$ grun Hello r -gui // 按回车
hello nihao // 输入这个,再按回车
^D // 按ctrl+D 就出现gui图形界面了
Python实践例子
和生成Java代码类似,不同的地方在于编译g4文件命令:
antlr4 -Dlanguage=Python3 -visitor Expr.g4
这样就会生成python代码:
? antlr4 -Dlanguage=Python3 Hello.g4
? ls
Hello.g4 Hello.tokens HelloLexer.py HelloListener.py
Hello.interp HelloLexer.interp HelloLexer.tokens HelloParser.py
当然还可以生成其他代码,感兴趣的可以尝试学一下。
总结
上面就是我在学习Antlr中所了解的知识,欢迎大家指正,一起学习,一起进步。
关注私信小编,Antlr权威指南分享给你,另外小编会不定时分享一些学习知识点。一起学习吧。
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...
- 一周热门
-
-
Python实现人事自动打卡,再也不会被批评
-
Psutil + Flask + Pyecharts + Bootstrap 开发动态可视化系统监控
-
一个解决支持HTML/CSS/JS网页转PDF(高质量)的终极解决方案
-
再见Swagger UI 国人开源了一款超好用的 API 文档生成框架,真香
-
【验证码逆向专栏】vaptcha 手势验证码逆向分析
-
网页转成pdf文件的经验分享 网页转成pdf文件的经验分享怎么弄
-
C++ std::vector 简介
-
python使用fitz模块提取pdf中的图片
-
《人人译客》如何规划你的移动电商网站(2)
-
Jupyterhub安装教程 jupyter怎么安装包
-
- 最近发表
- 标签列表
-
- python判断字典是否为空 (50)
- crontab每周一执行 (48)
- aes和des区别 (43)
- bash脚本和shell脚本的区别 (35)
- canvas库 (33)
- dataframe筛选满足条件的行 (35)
- gitlab日志 (33)
- lua xpcall (36)
- blob转json (33)
- python判断是否在列表中 (34)
- python html转pdf (36)
- 安装指定版本npm (37)
- idea搜索jar包内容 (33)
- css鼠标悬停出现隐藏的文字 (34)
- linux nacos启动命令 (33)
- gitlab 日志 (36)
- adb pull (37)
- table.render (33)
- uniapp textarea (33)
- python判断元素在不在列表里 (34)
- python 字典删除元素 (34)
- react-admin (33)
- vscode切换git分支 (35)
- vscode美化代码 (33)
- python bytes转16进制 (35)