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從零開始Java實現(xiàn)Parser?Combinator

 更新時間:2023年05月24日 10:29:02   作者:直抒胸臆  
這篇文章主要為大家介紹了從零開始Java實現(xiàn)Parser?Combinator過程及原理詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪

引言

什么是Parser Combinator

Parser Combinator是函數(shù)式語言中的概念,它是一種通過組合小型解析器來構建復雜解析器的技術。其中Parser是把輸入數(shù)據(通常是文本)轉換成特定數(shù)據結構的函數(shù)或者對象。Parser接收一個字符串(或者字節(jié)流)作為輸入,嘗試根據預定義的規(guī)則對其進行解析,最終返回成功或者失敗的結果。Combinator是組合器,它是一些用于組合各種Parser的函數(shù)。

Parser Combinator的優(yōu)勢與劣勢

Parser Combinator的優(yōu)勢是它具有非常高的可讀性和靈活性,可讀性體現(xiàn)在它對解析對象的語法描述非常的直觀,靈活性體現(xiàn)它可以隨心所欲的組合。

Parser Combinator的劣勢在于它的性能會比專門的解析器(例如使用Flex/Bison生成的解析器)差,易用性和性能難以兼得。

為什么要用Java來實現(xiàn)

第一,我的工作是一個Java程序員;

第二,文本解析或者語法解析的在日常中需求比較多;

第三,大部分的解析工作對性能的要求不會太高,好用且易讀的Parser Combinator非常有使用價值;

第四,目前沒有找到好用的Parser Combinator的實現(xiàn)。

函數(shù)式語言中的Parser Combinator

以haskell中的parsec為例。假設有一個解析格式化之后的時間字符串的需求,格式化之后的時間是這樣的:2023-05-01 12:30:30,使用parsec來解析這個時間字符串的代碼可以這樣寫:

-- 定義解析的目標數(shù)據結構
data Time = Time
  { year :: Int
  , month :: Int
  , day :: Int
  , hour :: Int
  , minute :: Int
  , second :: int
  }
-- 解析整數(shù)的解析器
anyInt :: Parser Int
anyInt = read <$> many1 (satisfy isDigit)
-- 目標解析器,通過組合anyInt 和 char函數(shù)實現(xiàn)
timeParser :: Parser Time
timeParser = Time <$> anyInt << char '-'
                  <*> anyInt << char '-'
                  <*> anyInt << char ' '
                  <*> anyInt << char ':'
                  <*> anyInt << char ':'    
                  <*> anyInt

即使沒學過haskell的人也可以體會到使用Parser Combinator帶來的那種直觀感。再舉個解析解析一行csv數(shù)據的例子:

csvLineParser :: Parser [String]
csvLineParser = many (satisfy (/= ',')) `sepBy` (symbol ',')

我們簡單的認為csv行就是一個按逗號分隔的字符串。

使用Java實現(xiàn)之后的效果

同樣是上面兩個例子

// timeParser
Parser intParser = NumberParser.anyIntStr();
Parser timeParser = intParser.chain(() -> TextParsers.one('-').ignore()) //year 
                             .chain(() -> intParser).chain(() -> TextParsers.one('-').ignore()) //month
                             .chain(() -> intParser).chain(() -> TextParsers.one(' ').ignore()) //day
                             .chain(() -> intParser).chain(() -> TextParsers.one(':').ignore()) //hour
                             .chain(() -> intParser).chain(() -> TextParsers.one(':').ignore()) //minute
                             .chain(() -> intParser); //second
Result result = timeParser.runParser(new Buffer("2023-05-01 12:30:30".getBytes()));
assert result.<Integer>get(0) = 2023
assert result.<Integer>get(1) = 5
assert result.<Integer>get(2) = 1
assert result.<Integer>get(3) = 12
assert result.<Integer>get(4) = 30
assert result.<Integer>get(5) = 30
//csvLineParser
Parser csvLineParser = TextParser.satisfy(Character::isLetterOrDigit).some()
                    .map(Mapper.toStr())
                    .sepBy(TextParsers.one(',');

其中

  • chain方法用于連接另一個Parser
  • map方法用于將解析的結果收集目標結構
  • some方法是一個組合函數(shù),意思是重復當前Parser 1次或無限次,類似于正則表達式中的+
  • sepBy方法是一個組合函數(shù),意思是使用其參數(shù)中的Parser作為分隔符

設計

Parser

Parser由四個部分組成:

  • runParser函數(shù):Parser的核心函數(shù),它解析輸入并返回解析結果
  • isIgnore:標識此Parser的結果是否需要忽略,例如解析時間字符串時的橫杠(-)和冒號(:)是不需要出現(xiàn)在結果里面的。
  • map:將Parser的結果轉換成目標數(shù)據結構
  • Combinators:各種用于組合的函數(shù),例如(chain, some, many,sepBy, repeat...)

Result

Result用于表示Parser解析的結果,其中包含兩個主要組成部分:

  • 一個表示解析成功的List:由于解析器是可以組合的,所以Result是各個小解析器的結果的組合,需要用List來存儲
  • 一個表示失敗的錯誤信息:用一個字符串就可以了

IBuffer

用于表示輸入的數(shù)據,其內部維護的是一個byte[]和表示解析位置的下標,另外還有一些用于操作下標的方法。

基礎解析器

  • TextParsers:用于解析文本數(shù)據
  • NumberParsers:用于解析數(shù)字
  • ByteParsers:用于解析字節(jié)流

實現(xiàn)

Parser

public abstract class Parser {
    //是否需要忽略解析結果
    protected boolean ignore = false;
    //判斷此解析器的結果是否需要忽略
    public boolean isIgnore() {
        return this.ignore;
    }
    //設置此解析器的結果需要忽略
    public Parser ignore() {
        this.ignore = true;
        return this;
    }
    //解析器的執(zhí)行函數(shù),內部執(zhí)行parser
    public Result runParser(IBuffer buffer) {
        Result result = parse(buffer);
        if (result.isError()) {
            return result;
        }
        if (isIgnore()) {
            result.clear();
            return result;
        }
        return result;
    }
    //抽象方法,具體的解析邏輯
    public abstract Result parse(IBuffer buffer);
    ...
}

Result

public class Result {
    //結果列表
    private List result;
    //錯誤信息
    String errorMsg;
    //解析消耗的輸入的長度
    int length;
    //解析的位置,相對于整個輸入來說
    int pos;
}

IBuffer

public interface IBuffer {
    //回溯
    void backward(int n);
    //前進,消耗輸入
    void forward(int n);
    //讀取輸入,但不設置position
    byte[] headN(int n);
    ... //其他的輔助方法
}

基礎解析器

ByteParsers

public class ByteParsers {
    //解析一個滿足條件的字符
    public static Parser satisfy(Predicate<Byte> predicate) {
        return new Parser() {
            @Override
            public Result parse(IBuffer buffer) {
                Optional<Byte> b = buffer.head();
                if (b.isEmpty() || !predicate.test(b.get())) {
                    return Result.builder()
                            .pos(buffer.getPos())
                            .errorMsg(ErrorUtil.error(buffer))
                            .build();
                }
                buffer.forward(1);
                return Result.builder()
                        .result(List.of(b))
                        .length(1)
                        .build();
            }
        };
    }
    //解析指定的字節(jié)數(shù)組
    public static Parser bytes(byte[] data, String desc) {
        return new Parser() {
            @Override
            public Result parse(IBuffer buffer) {
                byte[] bs = buffer.headN(data.length);
                if (!Arrays.equals(data, bs)) {
                    return Result.builder()
                            .pos(buffer.getPos())
                            .errorMsg(ErrorUtil.error(buffer))
                            .build();
                }
                buffer.forward(bs.length);
                return Result.builder()
                        .length(data.length)
                        .result(List.of(data))
                        .build();
            }
        };
    }
    //解析一個指定字節(jié)
    public static Parser one(byte b) {
        return satisfy(a -> a == b);
    }
    //讀取n個字節(jié)
    public static Parser take(int n) {
        ...
    }
    //路過n個字節(jié)
    public static Parser skip(int n) {
        ...
    }
    ...
}

TextParsers

public class TextParsers {
    //解析一個滿足條件的,特別編碼的字符
    public static Parser satisfy(Predicate<Character> predicate, Charset charset) {
        return new Parser() {
            @Override
            public Result parse(IBuffer buffer) {
                byte[] bytes = buffer.headN(4);
                Optional<Character> ch = CharUtil.read(bytes, charset);
                if (ch.isPresent() && predicate.test(ch.get())) {
                    int len = String.valueOf(ch.get()).getBytes(charset).length;
                    buffer.forward(len);
                    return Result.builder()
                            .result(List.of(ch.get()))
                            .length(len)
                            .build();
                }
                return Result.builder()
                        .pos(buffer.getPos())
                        .errorMsg(ErrorUtil.error(buffer))
                        .build();
            }
        };
    }
    //使用默認編碼UTF-8
    public static Parser satisfy(Predicate<Character> predicate) {
        return satisfy(predicate, StandardCharsets.UTF_8);
    }
    //解析一個特定編碼的特定字符
    public static Parser one(char ch, Charset charset) {
        ...
    }
    ... //其他的各種基礎解析器
}

NumberParser

public class NumberParsers {
    //解析一個字符串表示的指定整數(shù)
    public static Parser intStr(int a) {
    }
    //解析一個字符表示的任意整數(shù)
    public static Parser anyIntStr() {
    }
    //解析一個小端序編碼的整數(shù)
    public static Parser intLE(int a) {
    }
    //解析一個大端序編碼的整數(shù)
    public static Parser intBE(int a) {
    }
    ... //其他的解析器
}

Combinators

public abstract class Parser{
    ...  
    //重復0到無限次
    public Parser many() {
        ....
    }
    //連接另一個Parser,先執(zhí)行當前解析器,再執(zhí)行被連接的解析器
    //如果當前解析器失敗則直接失敗,被連接的解析器不一定會用到
    //所以使用Supplier來模擬惰性求值
    public Parser chain(Supplier<Parser> parser) {
       ...
    }
    //如果當前解析器失敗,則嘗試使用另一個解析器
    public Parser or(Supplier<Parser> parser) {
        ...
    }
    //使用一個函數(shù)將解析結果轉換成任意數(shù)據結構
    public Parser map(Function<List, ?> mapper) {
        ...
    }
    //重復當前解析器n次
    public Parser repeat(int n) {
        ...
    }
    //添加了停止條件的many
    //當遇到參數(shù)中指定的Parser可以解析的內容時就停止重復操作
    public Parser manyTill(Parser parser) {
        ...
    }
    //去掉前后的空格
    public Parser trim(boolean includeNewline) {
        ...
    }
    ... //其他的組合函數(shù)
}

使用Parser Combinator

通常使用Parser Combinator需要完成幾個步驟:

  • 定義目標數(shù)據結構
  • 分析語法
  • 使用Parser Combinator描述語法

下面我們來用它分別實現(xiàn)csv,json,xml和正則表達式(Regex)

json解析器

語法描述:

使用EBNF描述JSON的語法如下:

J = E
E = O | A | S | N | B | Null
O = '{' [ (S ':' E) { ',' (S ':' E) } ] '}'
A = '[' [ E { ',' E } ] ']'
S = "string"
N = "number"
B = "true" | "false"
Null = "null"

json由六種類型組成,分別是Object, Array, String, Number, null, bule

數(shù)據結構

根據json的語法可以定義以下幾個class用于表示json:JsonValue, JsonObject, JsonMember, JsonArray, JsonType。其中JsonValue:

public class JsonValue {
    /**
     * type of json value
     */
    JsonType type;
    /**
     * value
     */
    Object value;
}

使用Parser Combinator描述Json

...
   public static Parser jsonParser() {
       return stringParser()
               .or(() -> objectParser().trim(true))
               .or(() -> arrayParser().trim(true))
               .or(() -> nullParser().trim(true))
               .or(() -> boolParser().trim(true))
               .or(() -> numberParser().trim(true))
               .trim(true);
   }
   //stringParser
   ...
   //objectParser
   ...
   //nullParser
   ...
   //boolParser
   ...
   //numberParser
   ...

CSV解析器、XML解析器

類似于json,詳見源碼

正則表達式(Regex)

正則表達式是另一種解析的技術,它和確定性有限自動機(DFA)是等價的。理論上正則可以做的事情,Parser Combinator也能做,而且Parser Combinator更靈活與強大一些。我們這里要實現(xiàn)的實際上是一個轉換器,將一個正則表達式轉換成由Parser Combinator表示的解析器。

語法表示

R = E ;
E = T { "|" T } ;
T = F { F } ;
F = A [ Q ] ;
A = C | "." | "(" E ")" | "[" [ "^" ] CC "]" ;
C = <non-meta character> | "\\" <any character> ;
Q = "*" | "+" | "?" | "{" N [ "," [ N ] ] "}" ;
CC = { CR } ;
CR = <non-hyphen character> | <non-hyphen character> "-" <non-hyphen character> ;
N = <non-zero sequence of digits> ;

數(shù)據結構

定義RParser類,用于描述Regex表示中每一個部分對應的解析器

public class RParser {
    private ParserType type;
    private int quoteId;
    private int groupId;
    private Parser parser;
    private Function<Parser, Parser> func;
    public RParser apply(Function<Parser, Parser> func) {
        if (this.parser != null) {
            this.parser = func.apply(this.parser);
        }
        this.func = func;
        return this;
    }
    public enum ParserType {
        PARSER,
        QUOTE,
        GROUP;
    }
}

RParser中有一個ParserType類型用于表示它是一人普通的Parser、一個分組(Group)或者是一個引用(Quote)。同時對應不同的ParserType還有一些額外的數(shù)據:分組編號,引用編號,對應的Parser,一個表示正則中重復的函數(shù)(Function<Parser, Parser>)

使用Parser Combinator描述Regex

public Parser parser() {
        return Parser.choose(
                () -> many(),  // *號重復
                () -> some(),  // +號重復
                () -> range(), //{m,n}重復
                () -> repeat(),//{n}重復
                () -> optional(), //?可有可無
                () -> validToken() //普通合法的token
        ).many().map(s -> {
            return RParser.builder().parser(chainParsers(s))
                    .type(RParser.ParserType.PARSER)
                    .build();
        });
    }

其中的第一個子解析器的結果都是的RParser的對象,再使用chainParsers方法來將它們連接起來。

關于回溯

之前實現(xiàn)的Combinator組合都是非回溯的,但正則表達式是需要回溯的,例如

使用".*abc"來匹配"xxxabc"是可以成功的
*但是,TextParser.any().many().chain(() -> TextParsers.string("abc"))來解析"xxxabc"卻會失敗。原因是TextParser.any().many()會消耗掉所有的輸入,后面的 TextParsers.string("abc")就沒有輸入了。 因此,我們要限制第一個Parser讓它不要消耗所有的輸入。

我使用循環(huán)切分Buffer的方式來限制第一個解析器,具體來說,我會將當前的Buffer從位置i(i >= 0 && i <= length)把它切成兩個(left, right),將left給到第一個解析器,將right給到第二個解析器,同時添加一個參數(shù)(greedy)來表示是否需要找到最優(yōu)(最長)匹配結果或者直接在第一個匹配結果的時候退出循環(huán)并返回成功。具體的回溯實現(xiàn)參見BacktraceParser中

關于分組與引用的實現(xiàn)

分組:使用一個AopParser類來給Parser的parser函數(shù)添加裝飾,在解析前使用全局自增id生成分組編號。在解析后緩存解析結果(以便后續(xù)引用的時候使用)

引用:使用編號查詢對應分組所緩存的解析結果,動態(tài)生成解析器

性能測試

目前的性能與經過優(yōu)化的專業(yè)的解析器相關非常大,使用Parser Combinator實現(xiàn)的json解析器比fastjson要慢100倍的樣子。對于性能要求高的場景,還是建議使用專門的解析器,或者使用Flex/Bison來生成解析器

完整的項目地址:https://github.com/janlely/jparser

---性能測試更新----

用Haskell的Z.Data.Parser也寫了一個json parser,和fastjson對比了一下,比fastjson稍快一些??磥磉€是java不適合函數(shù)式編程,并不是Parser Combinator這個模式的問題。

import Z.Data.Parser
    ( anyCharUTF8, char8, parse', satisfy, text, Parser )
import Text.Printf (printf)
import Control.Applicative.Combinators ( some, (<|>), many, sepBy )
import Data.Functor (($>))
import Z.Data.CBytes (unpack)
import Z.Data.ASCII (w2c)
import Z.Data.Vector.Base (packASCII, elem)
import Prelude hiding (elem)
import Control.Monad (replicateM_)
data JsonMember = JsonMember String JsonValue deriving (Show)
data JsonValue = JsonString String
               | JsonNull
               | JsonNumber Double
               | JsonObject [JsonMember]
               | JsonArray [JsonValue] deriving (Show)
jsonParser :: Parser JsonValue
jsonParser = JsonString <$> stringParser <|> nullParser <|> numberParser <|> objectParser <|> arrayParser
nullParser :: Parser JsonValue
nullParser = text "null" $> JsonNull
stringParser :: Parser String
stringParser = char8 '"' *> contentParser <* char8 '"'
  where charParser = do
          ch <- anyCharUTF8
          if ch == '\\' || ch == '"'
             then fail $ printf "unexpect char %c" ch
             else pure ch
        escapeParser = char8 '\\' *> char8' '"' <|> char8 '\\' *> char8' '\\'
        contentParser = some (charParser <|> escapeParser)
        char8' c = char8 c $> c
memberParser :: Parser JsonMember
memberParser = JsonMember <$> stringParser <* char8 ':'
                          <*> jsonParser 
arrayParser :: Parser JsonValue
arrayParser = JsonArray <$> (char8 '[' *> jsonParser `sepBy` char8 ',' <* char8 ']')
objectParser ::Parser JsonValue 
objectParser = JsonObject <$> (char8 '{' *> memberParser `sepBy` char8 ',' <* char8 '}')
numberParser :: Parser JsonValue 
numberParser = JsonNumber . read <$> some validChar
  where validChar = w2c <$> satisfy (`elem` packASCII ".-0123456789e")

---5月22日更新----

最近在研究如何進行性能優(yōu)化時發(fā)現(xiàn),性能不好的主要原因是當目標對象的語法中含有遞歸時,由于不得不使用Supplier來防止暴棧,導致了每次調用Supplier::get方法的額外性能開銷。例如json和語法中,json包含array,同時array也包含json,因此JsonParser中不得不使用Supplier。由于haskell中不存在這個問題,因此使用haskell實現(xiàn)在的json parser的性能就很好。

關于如何選擇解析器的一點建議:

1、當需目標語法中有遞歸,同時對性能要求比較高的場景,建議使用ANTLR

2、對性能要求不高場景,可以使用jparser,因為它使用起來比ANTLR要簡單的多。

一個使用jparser實現(xiàn)計算器的例子:

語法: 注意要避免左遞歸

<expr> ::= <term> | <term> "+" <expr> | <term> "-" <expr>
<term> ::= <factor> | <factor> "*" <term> | <factor> "/" <term>
<factor> ::= <number> | "(" <expr> ")"
<number> ::= <digit> | <digit> <number>
<digit> ::= "0" | "1" | "2" | ... | "9"

實現(xiàn):

public class Calculator {
    @Test
    public void testCalc() {
        Result result = expr().parse(Buffer.builder().data("(1+2)*3-(4*2)".getBytes()).build());
        assert result.<Double>get(0).compareTo(1.0) == 0;
        result = expr().parse(Buffer.builder().data("1+2*3-(4*2)".getBytes()).build());
        assert result.<Double>get(0).compareTo(-1.0) == 0;
    }
    public Parser expr() {
        return Parser.choose(
                () -> term().chain(TextParsers.one('+').ignore())
                        .chain(() -> expr()).map(s -> (double)s.get(0) + (double)s.get(1)),
                () -> term().chain(TextParsers.one('-').ignore())
                        .chain(() -> expr()).map(s -> (double)s.get(0) - (double)s.get(1)),
                () -> term()
        );
    }
    public Parser term() {
        return Parser.choose(
                () -> factor().chain(TextParsers.one('*').trim(false).ignore())
                        .chain(() -> term()).map(s -> (double)s.get(0) * (double)s.get(1)),
                () -> factor().chain(TextParsers.one('/').trim(false).ignore())
                        .chain(() -> term()).map(s -> (double)s.get(0) / (double)s.get(1)),
                () -> factor()
        );
    }
    public Parser factor() {
        return Parser.choose(
                TextParsers.one('(').ignore()
                        .chain(() -> expr())
                        .chain(TextParsers.one(')').ignore()),
                number()
        );
    }
    public Parser number() {
        return NumberParsers.anyDoubleStr();
    }
}

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