使用ANTLR进行语法分析

本文主要是介绍使用ANTLR进行语法分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

ANTLR(ANother Tool for Language Recognition)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

传统行业人员通过DSL(Domain Specific Language)将其业务知识和经验转化为计算机语言，从而借助计算机解决问题，而实现DSL的难点就在于编译器的前端。借助ANTLR可以高效准确地自动生成编译器前端，它能根据用户定义的语法文件自动生成词法分析器和语法分析器，并将输入文本转化为语法分析树，提高了语言识别程序的开发效率。

ANTLR 4和之前相比降低了语法中内嵌动作（代码）的重要性，取而代之的是监听器和访问器。新机制将语法和应用的逻辑代码解耦，使得应用程序本身被封装起来

1 使用ANTLR

1.1 安装

在安装antlr之前需要先安装Java并配置环境变量。

ANTLR包含两个部分：一个将语法转换为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/词法分析器等运行所需的依赖库。首先对语法文件使用ANTLR工具进行编译，然后将生成的代码和运行库放在一起运行

首先从antlr官网下载antlr工具的jar包，例如antlr-4.5.3-complete.jar，其中包含了antlr的编译、运行工具和执行antlr识别程序的运行库。jar包还包含了一个树形结构生成库和生成结构化文本的模板引擎StringTemplate

将下载的jar包放在一个目录下D:\Software\lib\antlr，在该目录下创建antlr工具的批处理文件antlr4.bat，内容为：java org.antlr.v4.Tool %*；创建测试工具TestBig的批处理文件grun.bat，内容为java org.antlr.v4.gui.TestRig %*

在系统环境变量CLASSPATH中增加路径D:\Software\lib\antlr\antlr-4.5.3-complete.jar
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在环境变量PATH中增加路径D:\Software\lib\antlr

在命令行输入antlr4，显示如下代表配置成功
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1.2 运行并测试

首先创建一个语法解析文件Hello.g4如下

grammar Hello ;		//定义一个名为Hello的语法
r : 'hello' ID ;	//匹配字符串“hello”和其后的一个标识符
ID : [a-z]+ ;		//匹配小写字母组成的标识符
WS : [ \t\r\n]+ -> skip;		//忽略Tab、换行、空格

在该文件目录下对该语法文件运行antlr命令antlr4 Hello.g4，生成语法分析器和词法分析器相关文件如下所示
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编译生成的java文件 javac *.java，生成对应的.class文件
接下来可以使用TestBig工具对语法进行测试并查看语法匹配过程中的信息，之前我们定义了TestBig快捷启动命令grun，它接收一个语法文件名和其中的一个规则作为参数。此外还可以用-指定可选参数，例如

-tokens输出词法符号流
-tree以LISP风格打印语法分析树
-gui可视化输出语法分析树
-ps file.ps生成PostScript格式的语法分析树并存储到file.ps文件
-trace 打印规则的名字与词法符号

例如通过TestBig输出词法符号流，命令行需要手动输入结束符Ctrl+z，否则会一直等待字符输入

D:\Code\antlr\demo\hello>grun Hello r -tokens	# 启动TestBig，运行Hello语法中的r规则，输出词法符号流
hello tory										# 输入待识别的语句
^Z												# 手动输入文件结束符
[@0,0:4='hello',<1>,1:0]	# @0表示为第一个词法符号，由输入文本的第0~4个字符组成，内容为‘hello’
[@1,6:9='tory',<2>,1:6]
[@2,12:11='<EOF>',<-1>,2:0]

以可视化的形式查看语法树

D:\Code\antlr\demo\hello>grun Hello r -gui
hello tory
^Z

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2 ANTLR语法

2.1 构成

一门语言由一系列语句组成，语句由词汇符号组成。

解释器(Interpreter)是指可以分析计算执行语句的程序。
翻译器(Translator)可以将一门语言转换成另一门语言。

从字符流中提取单词符号的过程为词法分析（lexical analysis），词法分析器（lexer）将输入文本转化为词法符号，词法符号包含其数据类型和对应的文本。

识别语言的程序称为语法分析器（parser），句法是指各组成部分之间的约束规则。Antlr生成的语法分析器可以构造语法分析树来对语句进行分析（parse tree），语法分析树内部节点是词组名，通过分析树在程序之间传递词组构成信息，在语言翻译中，一个阶段依赖于前一个阶段的计算结果，因此需要进行多次树的遍历。

语法分析树采用“自上而下”的解析过程，从根节点开始递归下降的分析方式直到叶子节点

如下所示为antlr匹配assign方法的实现匹配“sp=100;"的过程：

// assign : ID '=' expr ';' ;
void assign() { //根据assign规则生成的方法一match(ID); 		//将当前的输入符号和ID相比较，然后将具消费掉match('='); 	expr();			//通过调用方法expr()来匹配一个表达式match(';');

对一个语句的匹配可能不止有一种情况，所以其实现类似于分支语句的试探匹配，语法分析器通过前瞻词法符号，将输入字符和每个备选分支的起始符号进行比较，从而判断哪个语义规则是正确的。按照语法规则在分支进行判断并一路走下去，直到最后一个字符，那么这个语法匹配就是正确的。

/**从当前愉入位置开始，匹配多种语句*/ 
stat: assign		 //第一个备选分支| ifstat 				//第二个备选分支| whilestat		...

2.2 歧义

如果最后有多个正确匹配的结果，那么就需要处理歧义。我们必须提供没有歧义的语法，使antlr生成的语法分析器能够以唯一方式匹配输入词组。在语法分析器和词法分析器中都会出现歧义，它将选择第一个备选分支。常见的歧义例如

对运算符的解释，例如C语言中i*j，可以解释为乘法或者指针
运算顺序的不同，例如1+2*3是从左到右还是按优先级

2.3 语法分析树

通过操纵语法分析器自动生成的语法分析树，我们可以很便捷地构建语言类应用程序，如下所示为antlr构建语法分析树中使用的数据结构，对应常用的类有CharStream、Lexer、Token、Parser、ParserTree，通过TokenStream连接词法分析器和语法分析器
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为了节约内存，可以看到语法树的叶子节点TerminalNode词法符号仅记录了自己在字符序列中的开始和结束位置，而非保存字符串的拷贝

语法树的非叶节点RuleNode代表不同的语法规则，ANTLR为每个规则都生成一个子类，如下所示有StatContext、AssignContext和ExprContext等节点，它们被称为上下文对象，它们具有识别访问词组的全部信息
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2.4 监听器

ANTLR还提供了对语法树进行遍历的机制，方便我们对树进行遍历计算和更新数据等操作

第一种遍历方式为监听器，antlr通过ParseTreeWalker类来对语法分析树进行遍历，然后为每个可能触发的事件分配语法分析树监听器接口（ParseTreeListener Interface），我们可以在接口中定义所需要执行的逻辑代码，当事件到达时触发监听器并执行回调函数。这一切都是自动进行的，不需要我们手动编写遍历和访问子节点的代码。

ANTLR为每个语法文件生成ParseTreeListener子类，每条语法规则都对应有enter和exit方法。如下所示，遍历器对语法树进行深度优先遍历，当遍历到Assign规则对应的节点时就会触发enterAssign()方法，并将上下文对象AssignContext作为参数传递给它。当遍历完所有子节点并返回时，就会调用exitAssign()方法
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