我的javacc最佳实践

因为工作关系，要设计一个语法分析器，来做为一个数据分析产品的人机界面。

将所有的分析需求抽象成一系列的命令(cmd)，通过一个相对readable的语法将命令组合，后端分析集群接收到这个语法，执行相应操作，返回前端结果。

这样做的由头是因为前端分析需求实在是变化太快，之前的做法是均由程序员coding来实现，费时费力，效率也不高。

这个设想如果能实现，那么，前端的需求就可以即时转化成结果，并也可以由前端人员自行调整。

前后接触了三个语法分析器，javacc，antlr，jparsec。

从stackoverflow上发现的jparsec，有个哥么重点推荐，答案被顶了17次，说jparsec异常简单，我信以为真，跑去研究了半天，复杂的不行，中间抽象的概念晦涩难懂，放弃！

重点说下javacc。

使用javacc可按如下步骤进行，简称我的最佳实践吧^_^

1.写好jjt文件，将语法分析成抽象语法树（AST），标准程序

<S_IDENTIFIER> {jjtThis.names.add(token.image);}

2.将AST_Start(root节点)改写，添加如下方法：

public class AST_Start extends SimpleNode {
  public int getType() {
    return ((SimpleNode) children[0]).id;
  }
  /**
   * Gets the default statement node.
   */
  public Node getStmt() {
    return children[0];
  }
}

3.根据生成好的AST node进行自定义扩充(关键一步,key step!!)，编写相关成员函数，得到相应的如下所示：

public class AST_Top extends SimpleNode {
/**  Gets the options */
  public String[] getOptions() {
    return ((AST_IdentList) children[0]).getNames();
  }
  /** Gets the fields.*/
  public String[] getFields() {
    return ((AST_IdentList) children[1]).getNames();
  }
}

4.这个时候，从文本分析出相关指令。撰写一个class，执行相关实际分析操作，如下所示：

class Top implements Plan {
    private String options[];
    private String fields[];
    public Select(AST_Select tree) throws QueryException {

      options = tree.getOptions();
      fields = tree.getFields();
    }

    public void execute(){
      /** do some jobs
            可以进行真正的操作了
      */
   }
}

好了，个人觉得如上布局应该可扩展性还不错，嗯。