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使用无法解析的标识符“UICollectionLayoutListConfiguration”

UICollectionLayoutListConfiguration是一个iOS开发中的类,用于配置集合视图(UICollectionView)的列表布局。它是UICollectionViewCompositionalLayout中的一部分,用于创建具有列表样式的集合视图。

UICollectionLayoutListConfiguration的主要特点和优势包括:

  1. 灵活性:UICollectionLayoutListConfiguration允许开发人员自定义列表布局,包括行高、间距、缩进、背景颜色等,以满足不同的设计需求。
  2. 可扩展性:开发人员可以通过自定义UICollectionLayoutListConfiguration的属性和方法,实现更复杂的列表布局,例如多级列表、分组样式等。
  3. 高性能:UICollectionLayoutListConfiguration通过使用复用机制和异步绘制等技术,提供了高效的列表渲染和滚动性能。

UICollectionLayoutListConfiguration适用于许多应用场景,包括但不限于:

  1. 任务管理应用:可以使用UICollectionLayoutListConfiguration创建一个具有层级结构的任务列表,方便用户管理和跟踪任务的进度。
  2. 社交媒体应用:可以使用UICollectionLayoutListConfiguration创建一个带有分组和子项的动态消息列表,以展示用户的社交动态。
  3. 电子商务应用:可以使用UICollectionLayoutListConfiguration创建一个具有多级分类和商品展示的商品列表,方便用户浏览和筛选商品。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品,其中与iOS开发和集合视图相关的产品包括腾讯云移动应用开发套件(Mobile Application Development Kit,MADK)。MADK提供了丰富的移动应用开发工具和服务,包括云存储、推送通知、实时音视频通信等,可以帮助开发人员快速构建高质量的移动应用。

更多关于腾讯云移动应用开发套件的信息,请访问:腾讯云移动应用开发套件

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sql解析的一些计划

关于sql解析的一些概述: 因为最近在研究如何将oracle的sql语句迁移到hive上去,前期是准备写一些udf函数去弥补hive缺失oracle函数的遗憾, 其次会使用python开始开发一套轮子去实现转换。目前是实现了DDL建表语句的迁移,之后会慢慢不上DML的迁移。 目前的整体架构和一般的sql解析引擎无异,有如下几个部分: Catalog:这部分相当于字典表,使用了pyhs2去检查hive是否存在这张表,后续的话,应该也会利用pyhs2直接建表。 DDL_parser:现在只是实现了建表语句的互换 sql_parser:打算是正常的select语句,不支持insert语句。解析关键字,生成一棵树。主要是对oracle语句和hive语句的join做出处理,变成一个逻辑执行计划。 analyzer:将逻辑执行计划,重新组装成hive sql语句。 具体细节如下: 逻辑执行计划主要是树的数据结构,分为三种节点: 一元节点:主要是存放Project,Sort,Limit,Filter这四种操作。一个子节点 二元节点:主要是Except(也就是类似于not in),Intersect(也就是join,这里目测实现难度会最大),两个子节点 parser的设计: 对于传入的语句将\r\n\t这些都替换为空格,设为空格标识符。 对sql语句进行拆分,会使用stack的结构,处理子查询。 DDL的解析:对create和table进行匹配,create table设为DDL标识符。表名就是identifier,再就是匹配括号,将括号里面的语句进行处理转换成hive的语句。 其中特别提到的是数据类型的转换,通常来讲是会全部转成string类型,number会转成decimal类型。 sql_parser:会对里面的函数进行匹配,使用字典的形式去匹配,赋值相应的标识符。将相应的字段名,处理到keyword的执行计划中,放入树中。会处理oracle的一些特殊表示连接 的方式 analyzer:目前再将sql_parser的数再拼接回来,将oracle简写的sql语句变成hive的。

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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

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