ANTLR3 简介及示例

ANTLR(pronounced Antler) 是一个语言识别工具，Another Tool forLanguage Recognition 的缩写。ANTLR由旧金山大学(University of San Francisco)的教授 Terence Parr 开发并维护的，其始于1989年，到了现在过了20多年，一直都是一个很活跃的项目。

 

ANTLR 一般用于构建  Domain-Specific Languages (DSL)。用户编写好特定语言的语法文件后，ANTLR 会根据该语法文件生成相应的源代码来识别该语言。ANTLR 3.4 (截至2011-10-15最新的版本) 支持的编程语言(runtime)包括：ActionScript， Csharp2， Delphi， JavaScript， Perl5， Ruby ， C， CSharp3，  Java， ObjC，Python。其中 C runtime 由 Jim Idle 维护，C runtime 也是本文关注的部分。在早期的版本中提供有C++的runtime，但是在最新的版本中只提供 C 语言的 runtime。

 

 很多的开源的软件都使用了ANTLR 作为自己的DSL 解析工具，比如： Hibernate，一个在javaEE 中运用非常广泛的ORM 框架，使用ANTLR解析 HQL –一种类似于SQL 的面向对象的数据库查询语言；Apache Hive，一个建于Hadoop 之上的数据仓库查询语言，使用ANTLR解析HiveQL；TOra，Toolkit for Oracle，一个用 Qt写的Oracle 数据库管理工具，使用ANTLR解析Oracle SQL 和 PL/SQL。还有其他很多的软件也使用了ANTLR，比如Esper，StreamBase，这两个都是用 Java 写的数据流处理引擎。

 

本文主要基于一个例子简单的讲解如果使用 ANTLR，介绍一些ANTLR的基本概念，本文不包括语言识别的理论知识，和ANTLR的一些高级应用，想了解这些知识应该学习编译理论相关知识，并阅读Terence Parr编写的The Definitive ANTLR Reference 。

 

ANTLR支持生成词法分析器，语法解析器和树解析器，同时也支持把代码和语法规则混合在一起编写，个人觉得两者混合在一起写对于开发会很方便，可是这样会影响语法的可读性，所以在本文中语法与代码不会混合在一起写。

 

本文将一步步的从头开始使用C语言构造一个简单的StreamSQL 解析器。该StreamSQL 解析器实现对 CREATE INPUT STREAM，CREATE OUTPUT STREAM，CREATE SCHEMA，CREATE WINDOW，SELECT 等语句的解析。

 

工具准备

 

1.首先下载 ANTLR3.4。http://www.antlr.org/download.html  我们要下载的是ANTLR 3.4 distribution (Source for tools, targets, complete binaries)

2. 下载 ANTLRWorks。 ANTLRWorks 是一个可视化的开发工具，为语法的编写和调试提供了很大的方便。

3. 下载 ANTLR v3 plugin for eclipse。这是一个Eclipse的插件，可以在Eclipse 里为ANTLR语法文件提供语法高亮，也可以作为语法的调试工具，不过它的调试功能没有 ANTLRWorks 强大。

 

语法描述

 

我们要解析的语言如下表所示。

 

CREATE INPUT STREAM Packet PacketTuple;

CREATE OUTPUT STREAM Aggregate AggregateTuple;

CREATE SCHEMA PacketTuple (time INT,price DOUBLE );

CREATE SCHEMA AggregateTuple(

    time INT,

    maxprice DOUBLE ,

    currenttime INT);

CREATE WINDOW Dimension1(SIZE 180 ADVANCE 10 ON time);

SELECT max(price) AS maxprice, max(time) AS currenttime

FROM Packet[Dimension1] INTO Aggregate;

用来解析上面语言的ANTLR语法。

grammar StreamSQL;

options {

  language=C;

  ASTLabelType=pANTLR3_BASE_TREE;

  output=AST;

}

tokens {

    TOK_CREATE_SCHEMA;

    TOK_CREATE_STREAM;

    TOK_CREATE_WINDOW;

    TOK_SELECT;

    TOK_SCHEMA_LIST;

    TOK_NAME_TYPE;

    TOK_SELEXPR;

    TOK_SELITEM;

    TOK_SELLIST;

}

statement

    : selectStatement EOF

    | createStatement EOF

    ;

selectStatement

    : KW_SELECT selectList

       KW_FROM instreamName=Identifier LSQUARE windowName=Identifier RSQUARE KW_INTO outstreamName=Identifier

       -> ^(KW_SELECT selectList $instreamName $windowName $outstreamName)

    ;

selectList

    : selectColumn (COMMA selectColumn)*

       -> ^(TOK_SELLIST selectColumn+)

    ;

selectColumn

    : selectItem

    | selectExpression  

    ;

selectItem

    : Identifier KW_AS Identifier

       -> ^(TOK_SELITEM Identifier Identifier)

    ;

selectExpression

    : functionName=Identifier LPAREN itemName=Identifier RPAREN KW_AS asName=Identifier

       -> ^(TOK_SELEXPR $functionName $itemName $asName)

    ;

createStatement

    : KW_CREATE KW_SCHEMA Identifier schemaList     

       -> ^(TOK_CREATE_SCHEMA Identifier schemaList)

    | KW_CREATE streamType KW_STREAM streamName=Identifier schemaName=Identifier

       -> ^(TOK_CREATE_STREAM streamType $streamName $schemaName)

    | KW_CREATE KW_WINDOW

       windowName=Identifier LPAREN KW_SIZE Number KW_ADVANCE Number KW_ON onWhat=Identifier RPAREN

       -> ^(TOK_CREATE_WINDOW $windowName Number Number $onWhat)

    ;

schemaList

    : LPAREN columnNameType (COMMA columnNameType)* RPAREN

       -> ^(TOK_SCHEMA_LIST columnNameType+)

    ;

streamType

    : (KW_INPUT | KW_OUTPUT)

    ;

columnNameType

    : coluName=Identifier dataType 

       -> ^(TOK_NAME_TYPE $coluName dataType)

    ;

dataType

    : KW_INT

    | KW_DOUBLE

    ;

// Keywords

KW_FROM : 'FROM';

KW_AS : 'AS';

KW_SELECT : 'SELECT';

KW_ON : 'ON';

KW_CREATE: 'CREATE';

KW_INT: 'INT';

KW_DOUBLE: 'DOUBLE';

KW_INTO: 'INTO';

KW_SCHEMA: 'SCHEMA';

KW_INPUT: 'INPUT';  

KW_OUTPUT: 'OUTPUT';

KW_STREAM: 'STREAM';

KW_WINDOW: 'WINDOW';

KW_SIZE: 'SIZE'; 

KW_ADVANCE: 'ADVANCE';

 

// Operators

// NOTE: if you add a new function/operator, add it to sysFuncNames so that describe function _FUNC_ will work.

 

DOT : '.'; // generated as a part of Number rule

COMMA : ',' ;

SEMICOLON : ';' ;

LPAREN : '(' ;

RPAREN : ')' ;

LSQUARE : '[' ;

RSQUARE : ']' ;

MINUS : '-';

PLUS : '+';

 

// LITERALS

fragment

Letter

    : 'a'..'z' | 'A'..'Z'

    ;

fragment

Digit

    : '0'..'9'

    ;

fragment

Exponent

    : 'e' ( PLUS|MINUS )? (Digit)+

    ;

fragment

Number

    : (Digit)+ ( DOT (Digit)* (Exponent)? | Exponent)?

    ;

Identifier

    : (Letter | Digit) (Letter | Digit | '_')*

    ;

WS  :  (' '|'\r'|'\t'|'\n') {$channel=HIDDEN;}

    ;

将该语法文件保存，文件名为 StreamSQL.g 文件名必须与语法名相同。

 

java -cp /opt/java_lib/antlr-3.4-complete.jar org.antlr.Tool   StreamSQL.g

运行上面的命令，ANTLR就会生成相应的词法和语法解析代码。

ls | egrep Lexer\|Parser\|tokens

StreamSQLLexer.c

StreamSQLLexer.h

StreamSQLParser.c

StreamSQLParser.h

StreamSQL.tokens

 

代码实现

pANTLR3_INPUT_STREAM input;

pSQLLexer lxr;

pANTLR3_COMMON_TOKEN_STREAM tstream;

pSQLParser psr;

 

const char * inputString = sqlStatement.c_str();

 

input = antlr3StringStreamNew((uint8_t *) inputString, ANTLR3_ENC_UTF8,

       strlen(inputString), (uint8_t *) "test_statement");

lxr = SQLLexerNew(input);

tstream = antlr3CommonTokenStreamSourceNew(ANTLR3_SIZE_HINT,

       TOKENSOURCE(lxr));

psr = SQLParserNew(tstream);

 

SQLParser_statement_return statementAST = psr->statement(psr);

 

/* get the AST root */

pANTLR3_BASE_TREE root = statementAST.tree;

pANTLR3_BASE_TREE treeNode;

 

treeNode = (pANTLR3_BASE_TREE) root->getChild(root, 0);

 

ANTLR3_UINT32 treeType = treeNode->getType(treeNode);

string result;

switch (treeType)

{

case TOK_CREATE_SCHEMA:

    result = parseCreateSchema(treeNode);

    break;

case TOK_CREATE_STREAM:

    result = parseCreateStream(treeNode);

    break;

case TOK_CREATE_WINDOW:

    result = parseCreateWindow(treeNode);

    break;

case TOK_SELECT:

    result = parseSelect(treeNode);

    break;

default:

    WARN << "Unknown tree type... " << treeType;

    break;

}

input->close(input);

lxr->free(lxr);

tstream->free(tstream);

psr->free(psr);

 

ANTLR 的 runtime 会根据输入生成对应的抽象语法树AST，我们只要从根节点遍历该AST 即可以完成该语句的解析。下图为CREATE SCHMEA 的一个抽象语法树：

 

 

 

 

 

 

 

 

未完成的章节

1. 出错提示：当遇到无法解析的语句时，应该可以给出提示在那一行那一个字符解析的时候出错了。

2. ANTLR的高级特性：backtracking, memoization, syntactic predicates, LL(*) parsing

 

同类的工具

1. flex/bison  PostgreSQL 用的是这个。

2. JavaCC

3. Yacc  MySQL 用的是这个

4. Lemon 一个小巧的词法语法解析器，SQLite 用的是这个。

 

参考资料

1. The Definitive ANTLR Reference Building Domain-Specific Languages – Terence Parr

2. http://www.antlr.org/wiki/display/ANTLR3/ANTLR+3+Wiki+Home

3. http://en.wikipedia.org/wiki/ANTLR

 

• ANTLR3Introduce.pdf (96 KB)
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