局部优化：常量合并、公共子表达式的提取等 循环优化：强度削减（较快操作代替较慢操作）、代码外提（循环不变量提出循环）
源代码 (source code) → 预处理器 (preprocessor) → 编译器 (compiler) → 汇编程序 (assembler) → 目标代码 (object code) → 连接器 (Linker) → 可执行程序 (executables)
ANTLR实际上有两件事：一种将您的语法转换为Java（或其他目标语言）的解析器/词法分析器的工具，以及生成的解析器/词法分析器所需的运行时。即使您使用ANTLR Intellij插件或ANTLRWorks来运行ANTLR工具，生成的代码仍将需要运行时库。
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。
各位好。我一直在专注于开发一个称为“Pinecone”的语言，已经持续6个月的时间。
get_token()接受的入参是一个Token结构体指针，函数会分割出记号装入Token结构体并返回。下面是上面两个函数声明和Token结构体的定义：
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）。
简单的说 编译器 就是语言翻译器，它一般将高级语言翻译成更低级的语言，如 GCC 可将 C/C++ 语言翻译成可执行机器语言，Java 编译器可以将 Java 源代码翻译成 Java 虚拟机可以执行的字节码。
词法、语法解析模块会先介绍一下antlr环境（上）。然后举实际案例说明怎么使用antlr工具、利用antlr生成的Lexer、Parser、TreeParser代码，获取asttree。这些都是hive获取asttree的过程，理解了这些，再理解hive的asttree就很容易了（中）。 最后 详细介绍hive词法、语法解析的源码 以及hive AstTree的使用 （下）
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。
简单讲，编译器就是将“一种语言（通常为高级语言）”翻译为“另一种语言（通常为低级语言）”的程序。一个现代编译器的主要工作流程：
普遍的观点认为，前端就是打好 HTML、CSS、JS 三大基础，深刻理解语义化标签，了解 N 种不同的布局方式，掌握语言的语法、特性、内置 API。再学习一些主流的前端框架，使用社区成熟的脚手架，即可快速搭建一个前端项目。胜任前端工作非常容易。再往深处学习，你会发现前端这个领域，总是有学不完的框架、工具、库，不断有新的轮子出现。技术推陈出新，版本快速迭代，但万变不离其宗。工具致力于流程自动化、规范化，服务于简洁、优雅、高效的编码，将问题高度抽象化、层次化。在如今前端开源界如此火热的现状下，框架的使用者与框架的维护者联系更加紧密，不仅能深入源码来更彻底地认识框架，还能够提出问题，参与讨论，贡献代码，共同解决技术问题，推进前端生态的发展和壮大。而编译原理，作为一门基础理论学科，除了 JS 语言本身的编译器之外，更成为 Babel、ESLint、Stylus、Flow、Pug、YAML、Vue、React、Marked 等开源前端框架的理论基石之一。了解编译原理能够对所接触的框架有更充分的认识。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。相对于另一种数据交换格式 XML，JSON 有着诸多优点。比如易读性更好，占用空间更少等。在 web 应用开发领域内，得益于 JavaScript 对 JSON 提供的良好支持，JSON 要比 XML 更受开发人员青睐。所以作为开发人员，如果有兴趣的话，还是应该深入了解一下 JSON 相关的知识。本着探究 JSON 原理的目的，我将会在这篇文章中详细向大家介绍一个简单的JSON解析器的解析流程和实现细节。由于 JSON 本身比较简单，解析起来也并不复杂。所以如果大家感兴趣的话，在看完本文后，不妨自己动手实现一个 JSON 解析器。好了，其他的话就不多说了，接下来让我们移步到重点章节吧。
帮编译器执行词法分析阶段的模块，就叫词法分析器啦。词法分析器能够对源码字符串做预处理，以减少语法分析器的复杂程度。
携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第26天，点击查看活动详情
用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（1）- 目标和前言 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（2）- 简介和设计 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（3）- 词法分析 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（4）- 语法分析1：EBNF和递归下降文法 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（5）- 语法分析2: tryC的语法分析实现 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（6）- 语义分析：符号表和变量、函数
2. 上下文无关法 一个上下文无关法G是一个四元式 ，其中 ：终结符集合（非空） ：非终结符集合（非空），且
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。相对于另一种数据交换格式 XML，JSON 有着诸多优点。比如易读性更好，占用空间更少等。在 web 应用开发领域内，得益于 JavaScript 对 JSON 提供的良好支持，JSON 要比 XML 更受开发人员青睐。所以作为开发人员，如果有兴趣的话，还是应该深入了解一下 JSON 相关的知识。
编译原理是计算机科学领域的一个重要分支，它研究如何将高级编程语言的源代码转化成计算机能够执行的机器代码或中间代码的过程。编译原理涵盖了编译器的设计和实现，其中编译器是一种将源代码翻译成目标代码的软件工具。编译器的主要任务包括语法分析、词法分析、语义分析、优化和代码生成等环节。
(1)javac是一种编译器，能够将一种语言规范转换成另一种用语言规范，通常编译器是将便于人们理解的语言规范成机器容易理解的语言规范。
这本书很有意思，它的书名是 《Compilers: Principles, Techniques, and Tools》，也就是编译器的原则、技术和工具。但它却画出了一个恐龙和骑士，恐龙身上写的是 Complexity of Compiler Design，也就是复杂的编译器设计，骑士的盾上写的是 Syntax Directed Granslation，也就是语法翻译。骑士的剑上看的不是很清楚，我猜测应该是优秀的编译器的意思。这是征服复杂性的隐喻。优秀的编译器会直接征服复杂的编译，复杂的编译设计永远无法攻破语法翻译。
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今天我们主要来谈谈 SQL 解析，SQL 的全称为 Structured Query Language，即结构化查询语言，既然定义为语言，那其实它和任何其他语言都是平等的。所以对 SQL 的解析完全等同于对任何一门语言的解析，对编程语言的解析这就涉及到编译原理相关知识了。
Python 词法分析器是一种可以将 Python 代码分解成一组记号的程序。这些记号是 Python 语法的基本组成单位，包括标识符、关键字、运算符、分隔符等。词法分析器在 Python 解释器中扮演着重要的角色，它负责将源代码转换为计算机可以理解的形式。
其实就是翻译，比如从字符串编译到机器码，就是把人能理解的代码语言翻译成机器能“理解”（识别执行）的机器语言，然后用户借助目标程序就可以与机器交互了：
本文是《打破国外垄断，开发中国人自己的编程语言》系列文章的第1篇。本系列文章的主要目的是教大家学会如何从零开始设计一种编程语言（marvel语言），并使用marvel语言开发一些真实的项目，如移动App、Web应用等。marvel语言可以通过下面3种方式运行：
http://mp.weixin.qq.com/s/lEFRH523W7aNWUO1QE6ULQ
语言处理程序基础是指语言处理程序设计与实现的基本原理和技术方法。它包括了以下几个关键方面：
花下猫语：近日，Python 之父在 Medium 上开通了博客，并发布了一篇关于 PEG 解析器的文章（参见我翻的 全文译文）。据我所知，他有自己的博客，为什么还会跑去 Medium 上写文呢？好奇之下，我就打开了他的老博客。
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。
词法分析的任务是：从左往右逐个字符地扫描源程序，产生一个个的单词符号。也就是说，它会对输入的字符流进行处理，再输出单词流。执行词法分析的程序即词法分析器，或者说扫描器。
作者：pixelcao，腾讯 IEG 后台开发工程师 一、引子 最近的工作需要用表达式做一些参数的配置，然后发现大脑一片空白，在 Google 里试了几个关键词（起初搜了下“符号引擎”，发现根本不是我想要的）之后，明白过来自己应该是需要补一些编译原理的知识了。在掉了两晚上头发之后，决定整理一下自己的知识网络。 要解析的表达式大概长这个样子： avg(teams[*].players.attributes[skill])*rules[latency].maxLatency 正则表达式是个办法，但不是最优
这是另一套基于CRF的词法分析系统，类似感知机词法分析器，提供了完善的训练与分析接口。
[011ead2e167b86d1d4def84147fbbdf6c6bb1c01.jpg] 最近看到掘金、前端公众号好多 ES2020 的文章，想说一句：放开我，我还学得动！ 先问大家一句，日常项目开发中你能离开 ES6 吗？ 一、前言 对于前端同学来说，编译器可能适合神奇的魔盒🎁，表面普通，但常常给我们惊喜。 编译器，顾名思义，用来编译，编译什么呢？当然是编译代码咯🌹。 [20191125-144728-7a47.gif] 其实我们也经常接触到编译器的使用场景： React 中 JSX 转换成
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。
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
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。
ANTLR是一款功能强大的语法分析器生成器，可用来读取、处理、执行和转换结构化文本或二进制文件。它被广泛应用于学术界和工业界构建各种语言、工具和框架。Antlr在Hadoop整个生态系统应用较为广泛，如Hive 词法文件是Antlr3写的；Presto词法文件也Antlr4实现的；SparkSQL词法文件是用Presto的词法文件改写的；还有HBase的访问客户端Phoenix也用Antlr工具进行SQL解析的等等。
数据库系统能够接受 SQL 语句，并返回数据查询的结果，或者对数据库中的数据进行修改，可以说几乎每个程序员都使用过它。
生成器模式（Builder） 生成器模式（Builder） 意图：将一个对象的构建和它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。 应用：编译器词法分析器指导生成抽象语法树、构造迷宫等。 模式
这块其实是编译原理的一部分，属于前端编译部分，并未涉及后端编译。见：github.com/camilesing/…中的 // 使用生成的词法分析器和解析器进行语法检查 const inputStream = new ANTLRInputStream(event.getText()); //词法解析 const lexer = new FlinkSQLLexer(inputStream); const tokenStream = new CommonTokenStream(lexer); //语法解析 const parser = new FlinkSQLParser(tokenStream); parser.removeErrorListeners(); parser.addErrorListener({ syntaxError: (recognizer: Recognizer<any, any>, offendingSymbol: any, line: number, charPositionInLine: number, msg: string, e: RecognitionException | undefined): void => { vscode.window.showErrorMessage("Parser flink sql error. line: " + line + " position: " + charPositionInLine + " msg: " + msg); }, }) parser.compileParseTreePattern // 解析文件内容并获取语法树 const parseTree = parser.program(); 写这块代码我用到了Antlr4-TS这个库。我根据一些Antlr4的语法规则，生成了对应的代码，并将输入内容丢进这些类，让它们吐出结果。在了解Antlr相关的语法规则时，让我特别震撼——类似于刚毕业一年时接触到DSL时的震撼。通过一系列规则的描述，竟然可以生产如此复杂、繁多的代码，巨幅解放生产力。这些规则是一种很美又具有实际价值的抽象。 那让我们抛开Antlr这个框架的能力，如果去手写一个词法、语法分析的实现，该怎么做呢？ 在编程语言里，一般会有保留字和标识符的概念。保留字就是这个语言的关键字，比如SQL中的select，Java中的int等等，标识符就是你用于命名的文字。比如public class Person中的Person，select f1 as f1_v2 from t1 中的f1,f1_v2,t1。 再扩展一下概念，我们以int a=1;这样一段代码为例子，int 是关键字，a是标识符，=是操作符，;是符号（结束符）。搞清楚哪些词属于什么类型，这就是词法解析器要做的事。那怎么做呢？最简单的方法其实就是按照一定规则（比如A-Za-z$）一个个去读取，比如读到i的时候，它要去看后面是不是结束符或者空格，也就上文提到的的peek，如果不为空，就要继续往后读，直到读到空格或者结束符。那么读取出来是个int，就知道这是个关键字。 伪代码如下： 循环读取字符 case 空白字符 处理，并继续循环 case 行结束符 处理，并继续循环 case A-Za-z$_ 调用scanIden()识别标识符和关键字，并结束循环 case 0之后是X或x，或者1-9 调用scanNumber()识别数字，并结束循环 case , ; ( ) [ ]等字符 返回代表这些符号的Token，并结束循环 case isSpectial()，也就是% * + - | 等特殊字符 调用scanOperator()识别操作符 ... 这下我们知道了int a=1;在词法解析器看来其实就是关键字（类型） 标识符 操作符 数字 结束符。这样的写法其实是符合Java的语法规则的。反过来说：int int=1;是能够通过词法分析的，但是无法通过语法分析，因为关键字（类型） 关键字（类型） 操作符 数字 结束符是不符合Java的语法定义的。 这个时候可能会有人问，为啥要有词法分析这一层？都放到语法分析这一层也是可以做的啊。可以做，但会很复杂。而且一般软件工程中会都做分层，避免外面的变动影响到里面的核心逻辑。 举个例子：后续Java新增了一个类型，如果词法分析、语法分析是拆开的，那么只要改词法分析层的一些代码就行了，语法分析不用。但是如果没有词法分析这一层，语法分析的代码会有很多，而且一点点改动就很容易影响到这一层。 在此之后就会生成语法树。后续我打算做一些基于语法树的分析，Antlr提供了两种读语法节点的方式，一种是Vistor，一种是Listeners。前者意
先问大家一句，日常项目开发中你能离开 ES6 吗？ 一、前言 对于前端同学来说，编译器可能适合神奇的魔盒?，表面普通，但常常给我们惊喜。 编译器，顾名思义，用来编译，编译什么呢？当然是编译代码咯?。
我当然听说过 lambda 演算，但直到我读了这本书 《类型和编程语言》（Types and Programming Languages） 我才体会到其中美妙。
0x01开场白 这个议题呢，主要是教大家一个思路，而不是把现成准备好的代码放给大家。 可能在大家眼中WAF（Web应用防火墙）就是“不要脸”的代名词。如果没有他，我们的“世界”可能会更加美好。但是事与愿违。没有它，你让各大网站怎么活。但是呢，我是站在你们的这一边的，所以，今天我们就来谈谈如何绕过WAF吧。之所以叫做“杂谈”，是因为我在本次演讲里，会涉及到webkit、nginx&apache等。下面正式开始：） 0x02直视WAF： 作为第一节，我先为大家简单的说下一些绕过WAF的方法。 一：大小写转换法：
在之前interface、channel的文章中经常会提到，Go在编译时会将interface和channel关键字转换成runtime中的结构和函数调用。所以我觉得很有必要就Go的编译过程理一理做个进行总结，然后结合之前对底层原理总结的文章，那么对整个逻辑会更加清晰。我也是查了各种资料，尽量把整个过程能总起出一些东西来，学习嘛，总是需要不断总结，分享！
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最近又在重新学习编译原理了，其实两年前也复习过，当初是为了能实现通过 MySQL 的 DDL 生成 Python 中 sqlalchemy 的 model。
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