特定领域语言（Domain-specific languages，DSL）已经成为一个热门话题；很多函数性语言之所以受欢迎，主要是因为它们可以用于构建 DSL。有鉴于此，在 面向 Java 开发人员的 Scala 指南 系列的最后一篇文章中，Ted Neward 继续讨论一个简单的计算器 DSL，以展示函数性语言在构建“外部”DSL 的强大功能，并在此过程中解决将文本输入转换成用于解释的 AST 的问题。为了解析文本输入，并将它转换成上一篇文章中解释器使用的树结构，Ted 引入了 解析器组合子（parser combinator），这是一个专门为这项任务设计的标准 Scala 库。（在 上一篇文章 中，我们构建了一个计算器解析器和 AST）。
回忆一下我们的英雄所处的困境：在试图创建一个 DSL（这里只不过是一种非常简单的计算器语言）时，他创建了包含可用于该语言的各种选项的树结构：
二进制加/减/乘/除运算符
一元反运算符
数值
它背后的执行引擎知道如何执行那些操作，它甚至有一个显式的优化步骤，以减少获得结果所需的计算。
最后的 代码 是这样的：
清单 1. 计算器 DSL：AST 和解释器
package com.tedneward.calcdsl{ private[calcdsl] abstract class Expr private[calcdsl] case class Variable(name : String) extends Expr private[calcdsl] case class Number(value : Double) extends Expr private[calcdsl] case class UnaryOp(operator : String, arg : Expr) extends Expr private[calcdsl] case class BinaryOp(operator : String, left : Expr, right : Expr) extends Expr object Calc { /** * Function to simplify (a la mathematic terms) expressions */ def simplify(e : Expr) : Expr = { e match { // Double negation returns the original value case UnaryOp("-", UnaryOp("-", x)) => simplify(x) // Positive returns the original value case UnaryOp("+", x) => simplify(x) // Multiplying x by 1 returns the original value case BinaryOp("*", x, Number(1)) => simplify(x) // Multiplying 1 by x returns the original value case BinaryOp("*", Number(1), x) => simplify(x) // Multiplying x by 0 returns zero case BinaryOp("*", x, Number(0)) => Number(0) // Multiplying 0 by x returns zero case BinaryOp("*", Number(0), x) => Number(0) // Dividing x by 1 returns the original value case BinaryOp("/", x, Number(1)) => simplify(x) // Dividing x by x returns 1 case BinaryOp("/", x1, x2) if x1 == x2 => Number(1) // Adding x to 0 returns the original value case BinaryOp("+", x, Number(0)) => simplify(x) // Adding 0 to x returns the original value case BinaryOp("+", Number(0), x) => simplify(x) // Anything else cannot (yet) be simplified case _ => e } } def evaluate(e : Expr) : Double = { simplify(e) match { case Number(x) => x case UnaryOp("-", x) => -(evaluate(x)) case BinaryOp("+", x1, x2) => (evaluate(x1) + evaluate(x2)) case BinaryOp("-", x1, x2) => (evaluate(x1) - evaluate(x2)) case BinaryOp("*", x1, x2) => (evaluate(x1) * evaluate(x2)) case BinaryOp("/", x1, x2) => (evaluate(x1) / evaluate(x2)) } } }}
前一篇文章的读者应该还记得，我布置了一个挑战任务，要求改进优化步骤，进一步在树中进行简化处理，而不是像清单 1 中的代码那样停留在最顶层。Lex Spoon 发现了我认为是最简单的优化方法：首先简化树的 “边缘”（每个表达式中的操作数，如果有的话），然后利用简化的结果，再进一步简化顶层的表达式，如清单 2 所示：
清单 2. 简化、再简化
/* * Lex's version: */ def simplify(e: Expr): Expr = { // first simplify the subexpressions val simpSubs = e match { // Ask each side to simplify case BinaryOp(op, left, right) => BinaryOp(op, simplify(left), simplify(right)) // Ask the operand to simplify case UnaryOp(op, operand) => UnaryOp(op, simplify(operand)) // Anything else doesn't have complexity (no operands to simplify) case _ => e } // now simplify at the top, assuming the components are already simplified def simplifyTop(x: Expr) = x match { // Double negation returns the original value case UnaryOp("-", UnaryOp("-", x)) => x // Positive returns the original value case UnaryOp("+", x) => x // Multiplying x by 1 returns the original value case BinaryOp("*", x, Number(1)) => x // Multiplying 1 by x returns the original value case BinaryOp("*", Number(1), x) => x // Multiplying x by 0 returns zero case BinaryOp("*", x, Number(0)) => Number(0) // Multiplying 0 by x returns zero case BinaryOp("*", Number(0), x) => Number(0) // Dividing x by 1 returns the original value case BinaryOp("/", x, Number(1)) => x // Dividing x by x returns 1 case BinaryOp("/", x1, x2) if x1 == x2 => Number(1) // Adding x to 0 returns the original value case BinaryOp("+", x, Number(0)) => x // Adding 0 to x returns the original value case BinaryOp("+", Number(0), x) => x // Anything else cannot (yet) be simplified case e => e } simplifyTop(simpSubs) }
在此对 Lex 表示感谢。
解析
现在是构建 DSL 的另一半工作：我们需要构建一段代码，它可以接收某种文本输入并将其转换成一个 AST。这个过程更正式的称呼是解析（parsing）（更准确地说，是标记解释（tokenizing）、词法解析（lexing） 和语法解析）。
以往，创建解析器有两种方法：
手工构建一个解析器。
通过工具生成解析器。
我们可以试着手工构建这个解析器，方法是手动地从输入流中取出一个字符，检查该字符，然后根据该字符以及在它之前的其他字符（有时还要根据在它之后的字符）采取某种行动。对于较小型的语言，手工构建解析器可能更快速、更容易，但是当语言变得更庞大时，这就成了一个困难的问题。
除了手工编写解析器外，另一种方法是用工具生成解析器。以前有 2 个工具可以实现这个目的，它们被亲切地称作lex（因为它生成一个 “词法解析器”）和 yacc（“Yet Another Compiler Compiler”）。对编写解析器感兴趣的程序员没有手工编写解析器，而是编写一个不同的源文件，以此作为 “lex” 的输入，后者生成解析器的前端。然后，生成的代码会与一个 “grammar” 文件 —— 它定义语言的基本语法规则（哪些标记中是关键字，哪里可以出现代码块，等等）—— 组合在一起，并且输入到 yacc 生成解析器代码。
由于这是 Computer Science 101 教科书，所以我不会详细讨论有限状态自动机（finite state automata）、LALR 或 LR 解析器，如果需要深入了解请查找与这个主题相关的书籍或文章。
同时，我们来探索 Scala 构建解析器的第 3 个选项：解析器组合子（parser combinators），它完全是从 Scala 的函数性方面构建的。解析器组合子使我们可以将语言的各种片段 “组合” 成部件，这些部件可以提供不需要代码生成，而且看上去像是一种语言规范的解决方案。
解析器组合子
了解 Becker-Naur Form（BNF）有助于理解解析器组合子的要点。BNF 是一种指定语言的外观的方法。例如，我们的计算器语言可以用清单 3 中的 BNF 语法进行描述：
清单 3. 对语言进行描述
input ::= ws expr ws eoi;expr ::= ws powterm [{ws '^' ws powterm}];powterm ::= ws factor [{ws ('*'|'/') ws factor}];factor ::= ws term [{ws ('+'|'-') ws term}];term ::= '(' ws expr ws ')' | '-' ws expr | number;number ::= {dgt} ['.' {dgt}] [('e'|'E') ['-'] {dgt}];dgt ::= '0'|'1'|'2'|'3'|'4'|'5'|'6'|'7'|'8'|'9';ws ::= [{' '|'/t'|'/n'|'/r'}];
语句左边的每个元素是可能的输入的集合的名称。右边的元素也称为 term，它们是一系列表达式或文字字符，按照可选或必选的方式进行组合。（同样，BNF 语法在 Aho/Lam/Sethi/Ullman 等书籍中有更详细的描述，请参阅 参考资料）。
用 BNF 形式来表达语言的强大之处在于，BNF 和 Scala 解析器组合子不相上下；清单 4 显示使用 BNF 简化形式后的清单 3：
清单 4. 简化、再简化
expr ::= term {'+' term | '-' term}term ::= factor {'*' factor | '/' factor}factor ::= floatingPointNumber | '(' expr ')'
其中花括号（{}）表明内容可能重复（0 次或多次），竖线（|）表明也/或的关系。因此，在读清单 4 时，一个 factor 可能是一个 floatingPointNumber（其定义在此没有给出），或者一个左括号加上一个 expr 再加上一个右括号。
在这里，将它转换成一个 Scala 解析器非常简单，如清单 5 所示：
清单 5. 从 BNF 到 parsec
package com.tedneward.calcdsl{ object Calc { // ... import scala.util.parsing.combinator._ object ArithParser extends JavaTokenParsers { def expr: Parser[Any] = term ~ rep("+"~term | "-"~term) def term : Parser[Any] = factor ~ rep("*"~factor | "/"~factor) def factor : Parser[Any] = floatingPointNumber | "("~expr~")" def parse(text : String) = { parseAll(expr, text) } } def parse(text : String) = { val results = ArithParser.parse(text) System.out.println("parsed " + text + " as " + results + " which is a type " + results.getClass()) } // ... }}
BNF 实际上被一些解析器组合子语法元素替换：空格被替换为 ~ 方法（表明一个序列），重复被替换为 rep 方法，而选择则仍然用 | 方法来表示。文字字符串是标准的文字字符串。
从两个方面可以看到这种方法的强大之处。首先，该解析器扩展 Scala 提供的 JavaTokenParsers 基类（后者本身又继承其他基类，如果我们想要一种与 Java 语言的语法概念不那么严格对齐的语言的话），其次，使用 floatingPointNumber 预设的组合子来处理解析一个浮点数的细节。
这种特定的（一个中缀计算器的）语法很容易使用（这也是在那么多演示稿和文章中看到它的原因），为它手工构建一个解析器也不困难，因为 BNF 语法与构建解析器的代码之间的紧密关系使我们可以更快、更容易地构建解析器。
解析器组合子概念入门
为了理解其中的原理，我们必须简要了解解析器组合子的实现。实际上，每个 “解析器” 都是一个函数或一个 case 类，它接收某种输入，并产生一个 “解析器”。例如，在最底层，解析器组合子位于一些简单的解析器之上，这些解析器以某种输入读取元素（一个 Reader）作为输入，并生成某种可以提供更高级的语义的东西（一个 Parser）：
清单 6. 一个基本的解析器
type Elemtype Input = Reader[Elem]type Parser[T] = Input => ParseResult[T]sealed abstract class ParseResult[+T]case class Success[T](result: T, in: Input) extends ParseResult[T]case class Failure(msg: String, in: Input) extends ParseResult[Nothing]
换句话说，Elem 是一种抽象类型，用于表示任何可被解析的东西，最常见的是一个文本字符串或流。然后，Input 是围绕那种类型的一个 scala.util.parsing.input.Reader（方括号表明 Reader 是一个泛型；如果您喜欢 Java 或 C++ 风格的语法，那么将它们看作尖括号）。然后，T 类型的 Parser 是这样的类型：它接受一个 Input，并生成一个 ParseResult，后者（基本上）属于两种类型之一：Success 或 Failure。
显然，关于解析器组合子库的知识远不止这些 — 即使 ~ 和 rep 函数也不是几个步骤就可以得到的 — 但是，这让您对解析器组合子的工作原理有基本的了解。“组合” 解析器可以提供解析概念的越来越高级的抽象（因此称为 “解析器组合子”；组合在一起的元素提供解析行为）。
我们还没有完成，是吗？
我们仍然没有完成。通过调用快速测试解析器可以发现，解析器返回的内容并不是计算器系统需要的剩余部分：
清单 7. 第一次测试失败？
package com.tedneward.calcdsl.test{ class CalcTest { import org.junit._, Assert._ // ... @Test def parseNumber = { assertEquals(Number(5), Calc.parse("5")) assertEquals(Number(5), Calc.parse("5.0")) } }}
这次测试会在运行时失败，因为解析器的 parseAll 方法不会返回我们的 case 类 Number（这是有道理的，因为我们没有在解析器中建立 case 类与解析器的产生规则之间的关系）；它也没有返回一个文本标记或整数的集合。
相反，解析器返回一个 Parsers.ParseResult，这是一个 Parsers.Success 实例（其中有我们想要的结果）；或者一个 Parsers.NoSuccess、Parsers.Failure 或 Parsers.Error（后三者的性质是一样的：解析由于某种原因未能正常完成）。
假设这是一次成功的解析，要得到实际结果，必须通过 ParseResult 上的 get 方法来提取结果。这意味着必须稍微调整 Calc.parse 方法，以便通过测试。如清单 8 所示：
清单 8. 从 BNF 到 parsec
package com.tedneward.calcdsl{ object Calc { // ... import scala.util.parsing.combinator._ object ArithParser extends JavaTokenParsers { def expr: Parser[Any] = term ~ rep("+"~term | "-"~term) def term : Parser[Any] = factor ~ rep("*"~factor | "/"~factor) def factor : Parser[Any] = floatingPointNumber | "("~expr~")" def parse(text : String) = { parseAll(expr, text) } } def parse(text : String) = { val results = ArithParser.parse(text) System.out.println("parsed " + text + " as " + results + " which is a type " + results.getClass()) results.get } // ... }}
成功了！真的吗？
对不起，还没有成功。运行测试表明，解析器的结果仍不是我前面创建的 AST 类型（expr 和它的亲属），而是由 List 和 String 等组成的一种形式。虽然可以将这些结果解析成 expr 实例并对其进行解释，但是肯定还有另外一种方法。
确实有另外一种方法。为了理解这种方法的工作原理，您将需要研究一下解析器组合子是如何产生非 “标准” 的元素的（即不是 String 和 List）。用适当的术语来说就是解析器如何才能产生一个定制的元素（在这里，就是 AST 对象）。这个主题下一次再讨论。
在下一期中，我将和您一起探讨解析器组合子实现的基础，并展示如何将文本片段解析成一个 AST，以便进行求值（然后进行编译）。
结束语
显然，我们还没有结束（解析工作还没有完成），但是现在有了基本的解析器语义，接下来只需通过扩展解析器产生元素来生成 AST 元素。
对于那些想领先一步的读者，可以查看 ScalaDocs 中描述的 ^^ 方法，或者阅读 Programming in Scala 中关于解析器组合子的小节；但是，在此提醒一下，这门语言比这些参考资料中给出的例子要复杂一些。
当然，您可以只与 String 和 List 打交道，而忽略 AST 部分，拆开返回的 String 和 List，并重新将它们解析成 AST 元素。但是，解析器组合子库已经包含很多这样的内容，没有必要再重复一遍。
偶尔被惊鸿一瞥的美丽吸引;或者走进一条深沉深沉的巷道，
