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这篇文章主要讲解了“Scala怎么结合解析器组合子和case类构建计算器”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Scala怎么结合解析器组合子和case类构建计算器”吧！
说明一下，目前我们的 DSL 有点零乱。我们有一个抽象语法树（Abstract Syntax Tree ），它由大量 case 类组成……
清单 1. 后端（AST）
package com.tedneward.calcdsl { // ... private[calcdsl] abstract class Expr private[calcdsl] case class Variable(name : String) extends Expr private[calcdsl] case class Number(value : Double) extends Expr private[calcdsl] case class UnaryOp(operator : String, arg : Expr) extends Expr private[calcdsl] case class BinaryOp(operator : String, left : Expr, right : Expr) extends Expr }……对此我们可以提供类似解释器的行为，它能最大限度地简化数学表达式……
清单 2. 后端（解释器）
package com.tedneward.calcdsl { // ... object Calc { def simplify(e: Expr): Expr = { // first simplify the subexpressions val simpSubs = e match { // Ask each side to simplify case BinaryOp(op, left, right) => BinaryOp(op, simplify(left), simplify(right)) // Ask the operand to simplify case UnaryOp(op, operand) => UnaryOp(op, simplify(operand)) // Anything else doesn't have complexity (no operands to simplify) case _ => e } // now simplify at the top, assuming the components are already simplified def simplifyTop(x: Expr) = x match { // Double negation returns the original value case UnaryOp("-", UnaryOp("-", x)) => x // Positive returns the original value case UnaryOp("+", x) => x // Multiplying x by 1 returns the original value case BinaryOp("*", x, Number(1)) => x // Multiplying 1 by x returns the original value case BinaryOp("*", Number(1), x) => x // Multiplying x by 0 returns zero case BinaryOp("*", x, Number(0)) => Number(0) // Multiplying 0 by x returns zero case BinaryOp("*", Number(0), x) => Number(0) // Dividing x by 1 returns the original value case BinaryOp("/", x, Number(1)) => x // Dividing x by x returns 1 case BinaryOp("/", x1, x2) if x1 == x2 => Number(1) // Adding x to 0 returns the original value case BinaryOp("+", x, Number(0)) => x // Adding 0 to x returns the original value case BinaryOp("+", Number(0), x) => x // Anything else cannot (yet) be simplified case e => e } simplifyTop(simpSubs) } def evaluate(e : Expr) : Double = { simplify(e) match { case Number(x) => x case UnaryOp("-", x) => -(evaluate(x)) case BinaryOp("+", x1, x2) => (evaluate(x1) + evaluate(x2)) case BinaryOp("-", x1, x2) => (evaluate(x1) - evaluate(x2)) case BinaryOp("*", x1, x2) => (evaluate(x1) * evaluate(x2)) case BinaryOp("/", x1, x2) => (evaluate(x1) / evaluate(x2)) } } } }……我们使用了一个由 Scala 解析器组合子构建的文本解析器，用于解析简单的数学表达式……
清单 3. 前端
package com.tedneward.calcdsl { // ... object Calc { object ArithParser extends JavaTokenParsers { def expr: Parser[Any] = term ~ rep("+"~term | "-"~term) def term : Parser[Any] = factor ~ rep("*"~factor | "/"~factor) def factor : Parser[Any] = floatingPointNumber | "("~expr~")" def parse(text : String) = { parseAll(expr, text) } } // ... } }……但在进行解析时，由于解析器组合子当前被编写为返回 Parser[Any] 类型，所以会生成 String 和 List 集合，实际上应该让解析器返回它需要的任意类型（我们可以看到，此时是一个 String 和 List 集合）。
要让 DSL 成功，解析器需要返回 AST 中的对象，以便在解析完成时，执行引擎可以捕获该树并对它执行 evaluate()。对于该前端，我们需要更改解析器组合子实现，以便在解析期间生成不同的对象。
清理语法
对解析器做的第一个更改是修改其中一个语法。在原来的解析器中，可以接受像 “5 + 5 + 5” 这样的表达式，因为语法中为表达式（expr）和术语（term）定义了 rep() 组合子。但如果考虑扩展，这可能会引起一些关联性和操作符优先级问题。以后的运算可能会要求使用括号来显式给出优先级，以避免这类问题。因此第一个更改是将语法改为要求在所有表达式中加 “()”。
回想一下，这应该是我一开始就需要做的事情；事实上，放宽限制通常比在以后添加限制容易（如果最后不需要这些限制），但是解决运算符优先级和关联性问题比这要困难得多。如果您不清楚运算符的优先级和关联性；那么让我大致概述一下我们所处的环境将有多复杂。考虑 Java 语言本身和它支持的各种运算符（如 Java 语言规范中所示）或一些关联性难题（来自 Bloch 和 Gafter 提供的 Java Puzzlers），您将发现情况不容乐观。
因此，我们需要逐步解决问题。首先是再次测试语法：
清单 4. 采用括号
package com.tedneward.calcdsl { // ... object Calc { // ... object OldAnyParser extends JavaTokenParsers { def expr: Parser[Any] = term ~ rep("+"~term | "-"~term) def term : Parser[Any] = factor ~ rep("*"~factor | "/"~factor) def factor : Parser[Any] = floatingPointNumber | "("~expr~")" def parse(text : String) = { parseAll(expr, text) } } object AnyParser extends JavaTokenParsers { def expr: Parser[Any] = (term~"+"~term) | (term~"-"~term) | term def term : Parser[Any] = (factor~"*"~factor) | (factor~"/"~factor) | factor def factor : Parser[Any] = "(" ~> expr <~ ")" | floatingPointNumber def parse(text : String) = { parseAll(expr, text) } } // ... } }我已经将旧的解析器重命名为 OldAnyParser，添加左边的部分是为了便于比较；新的语法由 AnyParser 给出；注意它将 expr 定义为 term + term、term - term，或者一个独立的 term，等等。另一个大的变化是 factor 的定义，现在它使用另一种组合子 ~> 和 <~ 在遇到 ( 和 ) 字符时有效地抛出它们。
因为这只是一个临时步骤，所以我不打算创建一系列单元测试来查看各种可能性。不过我仍然想确保该语法的解析结果符合预期，所以我在这里编写一个不是很正式的测试：
清单 5. 测试解析器的非正式测试
package com.tedneward.calcdsl.test { class CalcTest { import org.junit._, Assert._ // ... _cnnew1@Test def parse = { import Calc._ val expressions = List( "5", "(5)", "5 + 5", "(5 + 5)", "5 + 5 + 5", "(5 + 5) + 5", "(5 + 5) + (5 + 5)", "(5 * 5) / (5 * 5)", "5 - 5", "5 - 5 - 5", "(5 - 5) - 5", "5 * 5 * 5", "5 / 5 / 5", "(5 / 5) / 5" ) for (x <- expressions) System.out.println(x + " = " + AnyParser.parse(x)) } } }请记住，这纯粹是出于教学目的（也许有人会说我不想为产品代码编写测试，但我确实没有在编写产品代码，所以我不需要编写正式的测试。这只是为了方便教学）。但是，运行这个测试后，得到的许多结果与标准单元测试结果文件相符，表明没有括号的表达式（5 + 5 + 5）执行失败，而有括号的表达式则会执行成功。真是不可思议！
不要忘了给解析测试加上注释。更好的方法是将该测试完全删除。这是一个临时编写的测试，而且我们都知道，真正的 Jedi 只在研究或防御时使用这些源代码，而不在这种情况中使用。
清理语法
现在我们需要再次更改各种组合子的定义。回顾一下上一篇文章，expr、term 和 factor 函数中的每一个实际上都是 BNF 语句，但注意每一个函数返回的都是一个解析器泛型，参数为 Any（Scala 类型系统中一个基本的超类型，从其名称就可以知道它的作用：指示可以包含任何对象的潜在类型或引用）；这表明组合子可以根据需要返回任意类型。我们已经看到，在默认情况下，解析器可以返回一个 String，也可以返回一个 List（如果您还不信的话，可以在运行的测试中加入临时测试。这也会看到同样的结果）。
要将它更改为生成 case 类 AST 层次结构的实例（Expr 对象），组合子的返回类型必须更改为 Parser[Expr]。如果让它自行更改，编译将会失败；这三个组合子知道如何获取 String，但不知道如何根据解析的内容生成 Expr 对象。为此，我们使用了另一个组合子，即 ^^ 组合子，它以一个匿名函数为参数，将解析的结果作为一个参数传递给该匿名函数。
如果您和许多 Java 开发人员一样，那么就要花一点时间进行解析，让我们查看一下实际效果：
清单 6. 产品组合子
package com.tedneward.calcdsl { // ... object Calc { object ExprParser extends JavaTokenParsers { def expr: Parser[Expr] = (term ~ "+" ~ term) ^^ { case lhs~plus~rhs => BinaryOp("+", lhs, rhs) } | (term ~ "-" ~ term) ^^ { case lhs~minus~rhs => BinaryOp("-", lhs, rhs) } | term def term: Parser[Expr] = (factor ~ "*" ~ factor) ^^ { case lhs~times~rhs => BinaryOp("*", lhs, rhs) } | (factor ~ "/" ~ factor) ^^ { case lhs~div~rhs => BinaryOp("/", lhs, rhs) } | factor def factor : Parser[Expr] = "(" ~> expr <~ ")" | floatingPointNumber ^^ {x => Number(x.toFloat) } def parse(text : String) = parseAll(expr, text) } def parse(text : String) = ExprParser.parse(text).get // ... } // ... }^^ 组合子接收一个匿名函数，其解析结果（例如，假设输入的是 5 + 5，那么解析结果将是 ((5~+)~5)）将会被单独传递并得到一个对象 — 在本例中，是一个适当类型的 BinaryObject。请再次注意模式匹配的强大功能；我将表达式的左边部分与 lhs 实例绑定在一起，将 + 部分与（未使用的）plus 实例绑定在一起，该表达式的右边则与 rhs 绑定，然后我分别使用 lhs 和 rhs 填充 BinaryOp 构造函数的左边和右边。
现在运行代码（记得注释掉临时测试），单元测试集会再次产生所有正确的结果：我们以前尝试的各种表达式不会再失败，因为现在解析器生成了派生 Expr 对象。前面已经说过，不进一步测试解析器是不负责任的，所以让我们添加更多的测试（包括我之前在解析器中使用的非正式测试）：
清单 7. 测试解析器（这次是正式的）
package com.tedneward.calcdsl.test { class CalcTest { import org.junit._, Assert._ // ... @Test def parseAnExpr1 = assertEquals( Number(5), Calc.parse("5") ) @Test def parseAnExpr2 = assertEquals( Number(5), Calc.parse("(5)") ) @Test def parseAnExpr3 = assertEquals( BinaryOp("+", Number(5), Number(5)), Calc.parse("5 + 5") ) @Test def parseAnExpr4 = assertEquals( BinaryOp("+", Number(5), Number(5)), Calc.parse("(5 + 5)") ) @Test def parseAnExpr5 = assertEquals( BinaryOp("+", BinaryOp("+", Number(5), Number(5)), Number(5)), Calc.parse("(5 + 5) + 5") ) @Test def parseAnExpr6 = assertEquals( BinaryOp("+", BinaryOp("+", Number(5), Number(5)), BinaryOp("+", Number(5), Number(5))), Calc.parse("(5 + 5) + (5 + 5)") ) // other tests elided for brevity } }读者可以再增加一些测试，因为我可能漏掉一些不常见的情况（与 Internet 上的其他人结对编程是比较好的）。
完成最后一步
假设解析器正按照我们想要的方式在工作 — 即生成 AST — 那么现在只需要根据 AST 对象的计算结果来完善解析器。这很简单，只需向 Calc 添加代码，如清单 8 所示……
清单 8. 真的完成啦！
package com.tedneward.calcdsl { // ... object Calc { // ... def evaluate(text : String) : Double = evaluate(parse(text)) } }……同时添加一个简单的测试，确保 evaluate("1+1") 返回 2.0……
清单 9. 最后，看一下 1 + 1 是否等于 2
package com.tedneward.calcdsl.test { class CalcTest { import org.junit._, Assert._ // ... @Test def add1 = assertEquals(Calc.evaluae("1 + 1"), 2.0) } }……然后运行它，一切正常！
扩展 DSL 语言
如果完全用 Java 代码编写同一个计算器 DSL，而没有碰到我遇到的问题（在不构建完整的 AST 的情况下递归式地计算每一个片段，等等），那么似乎它是另一种能够解决问题的语言或工具。但以这种方式构建语言的强大之处会在扩展性上得到体现。
例如，我们向这种语言添加一个新的运算符，即 ^ 运算符，它将执行求幂运算；也就是说，2 ^ 2 等于 2 的平方 或 4。向 DSL 语言添加这个运算符需要一些简单步骤。
首先，您必须考虑是否需要更改 AST。在本例中，求幂运算符是另一种形式的二进制运算符，所以使用现有 BinaryOp case 类就可以。无需对 AST 进行任何更改。
其次，必须修改 evaluate 函数，以使用 BinaryOp("^", x, y) 执行正确的操作；这很简单，只需添加一个嵌套函数（因为不必在外部看到这个函数）来实际计算指数，然后向模式匹配添加必要的代码行，如下所示：
清单 10. 稍等片刻
package com.tedneward.calcdsl { // ... object Calc { // ... def evaluate(e : Expr) : Double = { def exponentiate(base : Double, exponent : Double) : Double = if (exponent == 0) 1.0 else base * exponentiate(base, exponent - 1) simplify(e) match { case Number(x) => x case UnaryOp("-", x) => -(evaluate(x)) case BinaryOp("+", x1, x2) => (evaluate(x1) + evaluate(x2)) case BinaryOp("-", x1, x2) => (evaluate(x1) - evaluate(x2)) case BinaryOp("*", x1, x2) => (evaluate(x1) * evaluate(x2)) case BinaryOp("/", x1, x2) => (evaluate(x1) / evaluate(x2)) case BinaryOp("^", x1, x2) => exponentiate(evaluate(x1), evaluate(x2)) } } } }注意，这里我们只使用 6 行代码就有效地向系统添加了求幂运算，同时没有对 Calc 类进行任何表面更改。这就是封装！
（在我努力创建最简单求幂函数时，我故意创建了一个有严重 bug 的版本 —— 这是为了让我们关注语言，而不是实现。也就是说，看看哪位读者能够找到 bug。他可以编写发现 bug 的单元测试，然后提供一个无 bug 的版本）。
但是在向解析器添加这个求幂函数之前，让我们先测试这段代码，以确保求幂部分能正常工作：
清单 11. 求平方
package com.tedneward.calcdsl.test { class CalcTest { // ... @Test def evaluateSimpleExp = { val expr = BinaryOp("^", Number(4), Number(2)) val results = Calc.evaluate(expr) // (4 ^ 2) => 16 assertEquals(16.0, results) } @Test def evaluateComplexExp = { val expr = BinaryOp("^", BinaryOp("*", Number(2), Number(2)), BinaryOp("/", Number(4), Number(2))) val results = Calc.evaluate(expr) // ((2 * 2) ^ (4 / 2)) => (4 ^ 2) => 16 assertEquals(16.0, results) } } }运行这段代码确保可以求幂（忽略我之前提到的 bug），这样就完成了一半的工作。
最后一个更改是修改语法，让它接受新的求幂运算符；因为求幂的优先级与乘法和除法的相同，所以最简单的做法是将它放在 term 组合子中：
清单 12. 完成了，这次是真的！
package com.tedneward.calcdsl { // ... object Calc { // ... object ExprParser extends JavaTokenParsers { def expr: Parser[Expr] = (term ~ "+" ~ term) ^^ { case lhs~plus~rhs => BinaryOp("+", lhs, rhs) } | (term ~ "-" ~ term) ^^ { case lhs~minus~rhs => BinaryOp("-", lhs, rhs) } | term def term: Parser[Expr] = (factor ~ "*" ~ factor) ^^ { case lhs~times~rhs => BinaryOp("*", lhs, rhs) } | (factor ~ "/" ~ factor) ^^ { case lhs~div~rhs => BinaryOp("/", lhs, rhs) } | (factor ~ "^" ~ factor) ^^ { case lhs~exp~rhs => BinaryOp("^", lhs, rhs) } | factor def factor : Parser[Expr] = "(" ~> expr <~ ")" | floatingPointNumber ^^ {x => Number(x.toFloat) } def parse(text : String) = parseAll(expr, text) } // ... } }当然，我们需要对这个解析器进行一些测试……
清单 13. 再求平方
package com.tedneward.calcdsl.test { class CalcTest { // ... @Test def parseAnExpr17 = assertEquals( BinaryOp("^", Number(2), Number(2)), Calc.parse("2 ^ 2") ) @Test def parseAnExpr18 = assertEquals( BinaryOp("^", Number(2), Number(2)), Calc.parse("(2 ^ 2)") ) @Test def parseAnExpr19 = assertEquals( BinaryOp("^", Number(2), BinaryOp("+", Number(1), Number(1))), Calc.parse("2 ^ (1 + 1)") ) @Test def parseAnExpr20 = assertEquals( BinaryOp("^", Number(2), Number(2)), Calc.parse("2 ^ (2)") ) } }……运行并通过后，还要进行最后一个测试，看一切是否能正常工作：
清单 14. 从 String 到平方
package com.tedneward.calcdsl.test { class CalcTest { // ... @Test def square1 = assertEquals(Calc.evaluate("2 ^ 2"), 4.0) } }成功啦！
感谢各位的阅读，以上就是“Scala怎么结合解析器组合子和case类构建计算器”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Scala怎么结合解析器组合子和case类构建计算器这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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