Antlr4 语法解析器(下)

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发布于 2021-07-16 11:47:00

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发布于 2021-07-16 11:47:00

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Antlr4 的两种AST遍历方式：Visitor方式 和 Listener方式。

Antlr4规则文法:

注释：和Java的注释完全一致，也可参考C的注释，只是增加了JavaDoc类型的注释；
标志符：参考Java或者C的标志符命名规范，针对Lexer 部分的 Token 名的定义，采用全大写字母的形式，对于parser rule命名，推荐首字母小写的驼峰命名；
不区分字符和字符串，都是用单引号引起来的，同时，虽然Antlr g4支持 Unicode编码（即支持中文编码），但是建议大家尽量还有英文；
Action，行为，主要有@header 和@members，用来定义一些需要生成到目标代码中的行为，例如，可以通过@header设置生成的代码的package信息，@members可以定义额外的一些变量到Antlr4语法文件中；
Antlr4语法中，支持的关键字有：import, fragment, lexer, parser, grammar, returns, locals, throws, catch, finally, mode, options, tokens

基于IDEA调试Antlr4语法规则（文法可视化）

基于IDEA调试Antlr4语法一般步骤：

1) 创建一个调试工程，并创建一个g4文件

这里，我自己测试用Java开发，所以创建的是一个Maven工程，g4文件放在了src/main/resources 目录下，取名 Test.g4

2）写一个简单的语法结构

这里我们参考写一个加减乘除操作的表达式，然后在赋值操作对应的Rule上右键，可选择测试：

grammar Test;

@header {
    package com.chaplinthink.antlr;
}

stmt : expr;

expr : expr NUL expr    # Mul
     | expr ADD expr    # Add
     | expr DIV expr    # Div
     | expr MIN expr    # Min
     | INT              # Int
     ;

NUL : '*';
ADD : '+';
DIV : '/';
MIN : '-';

INT : Digit+;
Digit : [0-9];

WS : [ \t\u000C\r\n]+ -> skip;

SHEBANG : '#' '!' ~('\n'|'\r')* -> channel(HIDDEN);

看我们 3/ 4 是可以识别出来的语法中 channel(HIDDEN) (代表隐藏通道) 中的 Token，不会被语法解析阶段处理，但是可以通过Token遍历获取到。

Antlr4生成并遍历AST

1. 通过命令行如上篇文章

java -jar antlr-4.7.2--complete.jar -Dlanguage=Python3 -visitor Test.g4

这样就可以生成Python3 target的源码，如果不希望生成Listener，可以添加参数 -no-listener

2. Maven Antlr4插件自动生成（针对Java工程，也可以用于Gradle）

此处使用第一种方式

访问者模式遍历Antlr4语法树

java -jar  /usr/local/lib/antlr-4.7.2-complete.jar  -visitor -no-listener  Test.g4

生成源码文件:

通过代码展示访问者模式在Antlr4中使用:

public class App {

    public static void main(String[] args) {
        CharStream input = CharStreams.fromString("12*2+12");
        TestLexer lexer = new TestLexer(input);
        CommonTokenStream tokens = new CommonTokenStream(lexer);
        TestParser parser = new TestParser(tokens);
        TestParser.ExprContext tree = parser.expr();
        TestVisitor tv = new TestVisitor();
        tv.visit(tree);
    }

    static class TestVisitor extends TestBaseVisitor<Void> {
        @Override
        public Void visitAdd(TestParser.AddContext ctx) {
            System.out.println("========= test add");
            System.out.println("first arg: " + ctx.expr(0).getText());
            System.out.println("second arg: " + ctx.expr(1).getText());
            return super.visitAdd(ctx);
        }
    }
}

一般来说，面向程序静态分析时，都是使用访问者模式的，很少使用监听器模式（无法主动控制遍历AST的顺序，不方便在不同节点遍历之间传递数据）

Antlr4词法解析和语法解析

如前面的语法定义，分为Lexer和Parser，实际上表示了两个不同的阶段：

词法分析阶段：对应于Lexer定义的词法规则，解析结果为一个一个的Token；
解析阶段：根据词法，构造出来一棵解析树或者语法树。

如下图所示：

Spark & Antlr4

Spark SQL /DataFrame 执行过程是这样子的:

我们看下在 Spark SQL 中是如何使用Antlr4的.

当你调用spark.sql的时候, 会调用下面的方法：

  def sql(sqlText: String): DataFrame = {
    Dataset.ofRows(self, sessionState.sqlParser.parsePlan(sqlText))
  }

parse sql阶段主要是parsePlan(sqlText)这一部分。而这里又会辗转去org.apache.spark.sql.catalyst.parser.AbstractSqlParser调用parse方法:

protected def parse[T](command: String)(toResult: SqlBaseParser => T): T = {
    logDebug(s"Parsing command: $command")

    val lexer = new SqlBaseLexer(new UpperCaseCharStream(CharStreams.fromString(command)))
    lexer.removeErrorListeners()
    lexer.addErrorListener(ParseErrorListener)

    val tokenStream = new CommonTokenStream(lexer)
    val parser = new SqlBaseParser(tokenStream)
    parser.addParseListener(PostProcessor)
    parser.removeErrorListeners()
    parser.addErrorListener(ParseErrorListener)

    try {
      try {
        // first, try parsing with potentially faster SLL mode
        parser.getInterpreter.setPredictionMode(PredictionMode.SLL)
        toResult(parser)
      }
      catch {
        case e: ParseCancellationException =>
          // if we fail, parse with LL mode
          tokenStream.seek(0) // rewind input stream
          parser.reset()

          // Try Again.
          parser.getInterpreter.setPredictionMode(PredictionMode.LL)
          toResult(parser)
      }
    }
    catch {
      case e: ParseException if e.command.isDefined =>
        throw e
      case e: ParseException =>
        throw e.withCommand(command)
      case e: AnalysisException =>
        val position = Origin(e.line, e.startPosition)
        throw new ParseException(Option(command), e.message, position, position)
    }
  }

这里SqlBaseLexer 、SqlBaseParser都是Antlr4的东西，包括最后的toResult(parser)也是调用访问者模式的类去遍历语法树来生成Logical Plan

spark提供了一个.g4文件，编译的时候会使用Antlr根据这个.g4生成对应的词法分析类和语法分析类，同时还使用了访问者模式，用以构建Logical Plan（语法树）。

访问者模式简单说就是会去遍历生成的语法树（针对语法树中每个节点生成一个visit方法），以及返回相应的值。我们接下来看看一条简单的select语句生成的树是什么样子:

这个sqlBase.g4文件我们也可以直接复制出来，用antlr相关工具就可以生成一个生成一个解析SQL的图

将SELECT A.B FROM A，转换成一棵语法树。我们可以看到这颗语法树非常复杂，这是因为SQL解析中，要适配这种SELECT语句之外，还有很多其他类型的语句，比如INSERT，ALERT等等。Spark SQL这个模块的最终目标，就是将这样的一棵语法树转换成一个可执行的Dataframe（RDD)

Spark使用Antlr4的访问者模式，生成Logical Plan. 我们继承SqlBaseBaseVisitor，里面提供了默认的访问各个节点的触发方法。我们可以通过继承这个类，重写对应节点的visit方法，实现自己的访问逻辑，Spark SQL中这个继承的类就是org.apache.spark.sql.catalyst.parser.AstBuilder

通过观察这棵树，我们可以发现针对我们的SELECT语句，比较重要的一个节点，是querySpecification节点，实际上，在AstBuilder类中，visitQuerySpecification也是比较重要的一个方法（访问对应节点时触发），正是在这个方法中生成主要的Logical Plan的。

以下是querySpecification在Spark SQL 中实现的代码:

  /**
   * Create a logical plan using a query specification.
   */
  override def visitQuerySpecification(
      ctx: QuerySpecificationContext): LogicalPlan = withOrigin(ctx) {
    val from = OneRowRelation().optional(ctx.fromClause) {
      visitFromClause(ctx.fromClause)
    }
    withQuerySpecification(ctx, from)
  }

先判断是否有FROM子语句，有的话会去生成对应的Logical Plan，再调用withQuerySpecification()方法，

withQuerySpecification是逻辑计划核心方法, 根据不同的子语句生成不同的Logical Plan.