RPC全称为Remote Procedure Call,即远过程调用。如果没有RPC,那么跨机器间的进程通讯通常得采用消息,这会降低开发效率,也会增加网络层和上层的耦合度,RPC可以帮助我们解决这些问题。
(一) 在前几日的文章『软件随想录』里,我随性写了一句:「现在似乎已经不是lex/yacc 或 bison/flex的时代了。我亲眼看见一个同事在费力地用perl一行行解析某个系统的数据文件,却压根没想到写个BNF。BNF对他来说,不是一种选择。」 很多同学不解,问我:lex/yacc不是写编译器 [1] 的么?我又不发明新的语言,它们对我有什么用? 从这个问题里,我们可以见到国内本科教育荼毒之深。象牙塔里的讲编译原理的老师们,估计用lex/yacc也就是写过个毫无用处的toy language,然后把自己
使用代码生成代码是一件十分美妙的事情,于是有了各种代码生成器。但是生成代码,意味着要有对生成规则的分析和处理。 Boost.Spirit 就是这么一个语法分析工具,它实现了对上下文无关文法的LL分析。支持EBNF(扩展巴科斯范式)。 Boost.Spirit 的使用真的是把模板嵌套用到了极致。确实这么做造成了非常强的扩展性,生成的代码也非常高效,但是嵌套的太复杂了,对于初学者而言真心难看懂。 你能想象在学习阶段一个不是太明白的错误导致编译器报出的几十层模板嵌套错误信息的感受吗?而且,这么复杂的模板嵌套还直接导致了编译速度的巨慢无比。 其实在之前,我已经使用过Spirit的Classic版本,即1.X版本,但是过多的复制操作让我觉得当时用得很低效,还好分析的内容并不复杂所以没。体现出来 这回就来研究下功能更强劲的2.X 版本。
上一节我们运行了 gcc 使用的词法解析器,使用它从.l 文件中生成对应的词法解析程序。同时我们用相同的词法规则对 golex 进行测试,发现 golex 同样能实现相同功能,当然这个过程我们也发现了 golex 代码中的不少 bug,本节我们继续对 golex 和 flex 进行比较研究,首先我们在上一节.l 文件的基础上增加更多的判断规则,其内容如下:
flex是基于正则表达式,用于对字符串进行提取和分析的工具。一般情况下,flex常用语编译器前端的词法分析阶段。flex程序读取用户输入的词法单元描述文件,生成lex.yy.c文件,接着使用c语言编译器编译该文件即可。学会使用flex,可以简化我们在文本分析中的工作,利用已有的工具即可。
我们借助Flex和Bison对给定的表达式进行词法和语法分析,并在语法分析的同时完成相应的计算。
词法分析把这段代码分解为这样一些记号:alpha, =, beta, +, gamma, ;。接着语法分析确定了 beta + gamma 是一个表达式,而这个表达式被赋给了 alpha。
我们知道,高级语言,一般的如c,java等是不能直接运行的,它们需要经过编译成机器认识的语言。即编译器的工作。
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
DFA是文本主导,DFA引擎在扫描字符串时,会记录“当前有效”的所有匹配可能,因此目标文本中的每个字符最多只会检查一遍。
嵌入式规则 等于 在匹配规则的过程中就执行一些动作(正常动作是在规则整体匹配完了再执行)。这样会导致规约的动作有可能要比没有嵌入式的规则提前做,例如:
PHP的脚本执行: PHP的脚本执行还是会经过编译环节, 只不过它们一般会在运行的时候实时进行编译 1.启动PHP及Zend引擎, 加载注册的扩展模块 2.读取脚本文件,Zend引擎对脚本文件进行词法分析,语法分析。 3.编译成opcode执行 4.如果安装opcode缓存扩展(如APC, xcache, eAccelerator等),可能直接从缓存中读取opcode执行
个别程序还不知道 flex,并试图去运行它的前身 lex。为了支持这些程序,创建一个名为 lex 的符号链接,它运行 flex 并启动其模拟 lex 的模式:
flex,前身是lex,lex是1975年由Mike Lesk和当时尚在AT&T实习的Eric Schmidt共同完成的基于UNIX环境的词法分析器的生成工具。这个lex很有名气,但是无奈效率太低加上有bug,让人用的很不爽。后来伯克利实验室的Vern Paxson用C重新写了lex,并命名为flex(Fast Lexical Analyzer Generator)。
本文涉及的代码已经全部嵌入文章,如果你想要的完整代码,请看这个GitHub仓库。在链接指向的目录下可以直接运行测试用例。
我们在上一节以手动的方式实现了一个词法解析器的 c 语言源码。它主要包含若干部分,第一部分就是输入缓存系统,用于从磁盘文件或者控制台上获取要解析的字符串。第二部分是数据读入逻辑,它主要通过调用输入系统的接口获得要解析的字符串;第三部分是 DFA 状态机的代码实现,它主要通过输入字符实现不同状态的跳转,最后得出被识别字符串是否可以被状态机接收;最后一部分是接收状态执行代码,当状态机识别字符串进入接收状态后,程序将执行对应接收状态的执行代码。
词法分析的理论知识不少,包括了正规式、正规文法、它们之间的转换以及确定的有穷自动机和不确定的有穷自动机等等。。。
Postgresql中使用%option prefix="core_yy",影响范围:yy_create_buffer,yy_delete_buffer,yy_flex_debug,yy_init_buffer,yy_flush_buffer,yy_load_buffer_state,yy_switch_to_buffer,yyin,yyleng,yylex,yylineno,yyout,yyrestart,yytext,yywrap,yyalloc,yyrealloc,yyfree。
conan是个包管理工具,不仅仅支持cmake编译,还支持很多常用的构建工具如configure/make,msbuild,VisualStudo,meson,本文以NXP的Embedded RPC为例说明conan中如何使用make来构建项目。
安装软件包 安装daq-2.0.6 [root@h101 snort]# ll total 6560 -rw-r--r-- 1 root root 514687 Oct 28 13:53 daq-2.0.6.tar.gz -rw-r--r-- 1 root root 6198052 Oct 28 13:53 snort-2.9.7.6.tar.gz [root@h101 snort]# tar -zxvf daq-2.0.6.tar.gz daq-2.0.6/ daq-2.0.6/ChangeLog d
文章目录 一、报错信息 二、解决方案 一、报错信息 ---- 编译 Linux 内核 , 执行 make menuconfig 配置菜单命令 , 报如下错误 : root@ubuntu:~/kernel/linux-5.6.14# make menuconfig UPD scripts/kconfig/mconf-cfg HOSTCC scripts/kconfig/mconf.o HOSTCC scripts/kconfig/lxdialog/checklist.o HOSTC
推荐理由:一个用基于Java语言编写的词法分析器代码的自动生成程序,模仿lex程序的需求应用设计完成 DokymeLex,Language files blank comment code,Java 13 130 119 1176,SUM: 13 130 119 1176,概述,这是一个模仿Lex程序功能的词法分析器代码生成程序,简称“编译器的编译器”。该程序能够读取由用户定义的.dkm文件,分析该文件中的声明、正规定义、规则并生成能够通过JVM运行的JAVA的词法分析器源代码。Lex简介,Lex helps write programs whose control flow is directed by instances of regular expressions in the inp
即从记号构建分析树(parse tree)的处理。分析树也叫作语法树(syntax tree)或抽象语法树(abstract syntax tree, AST)。
我觉得你们也不会想关心到底是怎么编译的,只要能用就行,对吧?所以,直接给出下载链接。
当输入1 - 2 * 3时,上面语法无法决定(1 - 2) * 3 or 1 - ( 2 * 3)?
goyacc 内部有两个重要的 interface, 其中 yyLexer 需要使用者自己实现提供,yacc 会生成 yyParser 的实现,其使用 yyLexer 做解释操作。解释的过程和和解释前后都可以嵌入自己的代码逻辑,完成一个程序或者单纯生成一个自定义的语法树结构.
jison是一个 JavaScript 编写的解析器生成器,可以用来生成自定义的编程语言解析器。它的令人兴奋的点在于,它允许开发人员使用 JavaScript 语言来定义语法规则,然后将其转换为解析器,从而支持自定义的编程语言。
在编译器开发中有两个非常重要的工具名为lex和yacc,他们是编译器的生成器。本质上我们不需要一行行去完成编译器的代码,只需要借助这两个工具,同时制定好词法解析和语法解析的规则后,这两个工具就会自动帮我们把代码生成,我们后续的任务就是使用go语言将这两个工具实现。
作为一个 video streaming service,TubiTV 很重要的一项功能是保证影视剧按照合约上的要求在规定的时间(窗口期),规定的平台,以及规定的国家发布。比如 Terminator,合约上规定 7/1 ~ 10/30(我瞎编的窗口),在美国可以上线,只允许 appletv,iphone,roku,web 访问,那么,如果我们不能正确处理,让加拿大的观众通过正常渠道访问到,或者过了窗口期,美国的观众也能访问,那么就是违约行为,可能导致严重的后果。这是 video stream service
BFC是Block formatting context的缩写,表示“块级格式化上下文”。 设置BFC的元素,是一个独立的渲染区域,只有Block-level box参与,它规定了内部的 Block-level Box如何布局(与该区域外部无关)。
这个版本主要对Cuda项目的构建做了很多的改进,并且新增了对lex/yacc编译支持,同时也对target新增了on_link, before_link和after_link等链接阶段的定制化支持。
本文中,国外安全研究员@rootxharsh 和 @iamnoooob通过对苹果(Apple)公司网站的分析,发现了其中三个苹果公司网站部署中用到了基于开源程序Lucee的CMS应用,经过对Lucee的安全测试,@rootxharsh 和 @iamnoooob发现了其中存在的0day漏洞,通过构造利用,可以实现对三个苹果公司网站的远程代码执行(RCE),漏洞最终收获了苹果(Apple)公司$50,000的奖励。
Flexbox 是 flexible box 的简称(注:意思是“灵活的盒子容器”),是 CSS3 引入的新的布局模式。它决定了元素如何在页面上排列,使它们能在不同的屏幕尺寸和设备下可预测地展现出来。
其中,SQL Parser的功能是把SQL语句按照SQL语法规则进行解析,将文本转换成抽象语法树(AST),这部分功能需要些背景知识才能比较容易理解,我尝试做下相关知识的介绍,希望能对读懂这部分代码有点帮助。
在一个复杂的文章搜索匹配的需求里,匹配规则已经实现,但是原有的规则写法过于复杂,需要进行简化,例如原规则:
PingCAP 发布了 TiDB 的源码阅读系列文章,让我们可以比较系统的去学习了解TiDB的内部实现。最近的一篇《SQL 的一生》,从整体上讲解了一条 SQL 语句的处理流程,从网络上接收数据,MySQL 协议解析和转换,SQL 语法解析,查询计划的制定和优化,查询计划执行,到最后返回结果。
浏览器是指可以显示网页服务器或者文件系统的HTML文件(标准通用标记语言的一个应用)内容,并让用户与这些文件交互的一种软件。
其中对于+和~,这种兄弟选择器 必须两者有共同父节点,~区别于+的是,~不需要两者紧邻
css引入伪类和伪元素概念是为了格式化文档树以外的信息。伪类和伪元素是用来修饰不在文档树中的部分。
已创建失败的函数normalize为例,分析语法解析过程 CREATE OR REPLACE FUNCTION normalize(x int) RETURNS int AS $$
简单查询语句执行过程分析,是 MySQL 执行过程分析系列文章的基础,会对查询语句执行过程中各个阶段进行比较详细的分析。原本是计划写成一篇文章的,但是这样一来文章的内容就会很长,不利于阅读,经过一番考虑之后,计划把 MySQL 简单查询语句执行过程分析按执行阶段拆分为 6 篇文章,本文是第 1 篇。
WRFChem 是一个区域大气化学传输模式,实现了化学模块和 WRF 气象动力的在线耦合,充分考虑了污染物的平流输送、湍流扩散、干湿沉降 、辐射传输等大气物理过程,以及较为详细的多相化学过程,被广泛应用于区域环境污染研究。
本文不对词法和语法、以及flex和bison进行介绍,如有需要,可以阅读《RPC的实现》。本文试图用直接的方式,以最短的篇幅介绍一个最简单的IDL编译器实现。
Ply 是一个纯 python 的词法分析和语法分析库,包括两个模块:lex 和 yacc
对编译器设计和开发而言,表明你能有效入门的证明就是你能做出一个针对 C 语言的编译器。完成了 C 语言编译器,你在编译原理领域里算是写出了第一个 hello world 程序。于是为了确认我们开发的 GoLex 功能完善,我们看看它是否能对 C 语言的语法有准确的解。
在上一章节,我们完成了由 c 语言设计的输入系统,本节我们看看如何在前一节的基础上完成一个由 c 语言设计并编译出来的词法解析器。整个解析器的基本设计思路是: 1,由我们上一节设计的输入系统将字符串从文件中读入。 2,由我们前面 GoLex 程序设计生成的状态机代码负责读入步骤 1 读入的字符串进行识别。 3,由 c 语言设计的模板代码驱动步骤1 和 2 的执行 我们看看具体的操作情况。首先我们需要将上一节设计的输入系统对应的函数放入头文件,在 CLex 项目中增加一个头文件l.h,其代码内容如下:
1、raw_parser作为高层入口 2、raw_parser初始化后,通过base_yyparse进入yacc框架 3、yacc框架中调用base_yylex进入lex拿一个token(正常用框架是每次拿一个,PG通过对lex函数的封装可以拿后面多个,有些语法需要看到后面多个一块解析) 4、拿回来token后,进入语法树开始递归(有点像后续遍历,从底层开始向上构造语法节点,实际是用两个堆栈解析每一层语法规则,原理也比较简单,见第二节)。 5、从语法树底层节点向上reduce,识别收集文本中的目标信息,创建对应的stmt结构体,填入数据,返回上层。
无人驾驶汽车的美好愿望是减少车祸的发生。本来减少司机的负担是很好初衷,但司机过度依赖AI产生的懈怠更可怕,甚至会引发严重的车祸。
周末了,又到了一星期中的美好时刻,因为期待,因为渲染在时光中的慵散。本周,Black Hat大会,应该是安全界中的大事件。 这不,经过一番紧锣密鼓的搜罗,发现了一篇关于Black Hat上关于国人的新闻“Black Hat|长亭科技:防SQL注入利器--SQLChop”。 技术背景 咦,SQL注入,老生常谈了,不禁有些许唏嘘。先来看看,报道中对SQLChop的介绍: 调整思路后,长亭科技将目光放在了传统的编译原理方法上。在BlackHat2012会议中提出的libinjection首先考虑到了词法分析, 但
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