在上一篇博文中，我介绍了LOGO语言的C#实现，在该项目中，我使用了.NET下的语法解析框架：Irony。Irony框架最开始的时候是由Roman Ivantsov发布在codeplex上的一个开源项目，它使用MIT协议开源。由于2017年的时候，微软关闭了codeplex服务，为了让这个优秀的项目能够继续为人所用，我将其复制到了我的Github账号下，并将其移植到NET Standard 2.0，地址是：https://github.com/daxnet/irony。于是，Irony目前可以在.NET Core下使用了。事实上，Github中有很多Irony的版本，但大多数都不支持.NET Core。
不仅如此，我还在Azure DevOps上配置了持续集成，因此，你可以通过NuGet很方便地使用Irony。Irony相关的NuGet包有两个，你需要在你的项目中同时安装以下两个NuGet包：
Install-Package Irony.NetCore -Version 1.1.11 Install-Package Irony.Interpreter.NetCore -Version 1.1.11
接下来，我介绍一下如何用Irony实现一个语法解析器，我们以SQL语句为例进行介绍。
定义语法
所有使用Irony框架的语法定义，都必须继承于Grammar类，并加上Language特性。以下就是我定义的一个SQL语句的语法，我称之为“Mini SQL”，因为它目前只支持SELECT语句，而且不支持WHERE子句。
[Language("Mini SQL", "1.0", "A SQL Sample")]
public class MiniSqlGrammar : Grammar
{
public MiniSqlGrammar()
: base(false)
{
var identifier = new IdentifierTerminal("Identifier");
var table = new NonTerminal("table");
var fields = new NonTerminal("fields");
var sql_statement = new NonTerminal("SQL");
table.Rule = identifier;
fields.Rule = "*" | MakePlusRule(fields, ToTerm(","), identifier);
sql_statement.Rule = "SELECT" + fields + "FROM" + table;
Root = sql_statement;
}
}
代码非常简单，也很容易理解，它可以使用人类比较容易读懂的语法定义规则进行语法定义。这里简单介绍一下上面的代码：
- Language特性用于描述我们自定义的语法
- 语法类需要继承于Grammar类
- 基类构造函数的false参数表示我们的语言是大小写不敏感的
- 所有的程序语言标识符都可以用IdentifierTerminal进行定义，Irony已经自带了标识符的识别逻辑，非常简单
- table是一个标识符
- fields可以是*，也可以是由一些标识符通过逗号分隔的一个列表
- SQL语句由四个部分组成：SELECT关键字、fields字段列表、FROM关键字以及table数据表名
- Root=sql_statement表示语言的解析入口就是SQL语句
编译通过后，我们就可以使用这个语法进行SELECT语句的解析了。
语法测试
Irony有一个非常不错的功能，就是它提供一个用户界面，用来测试我们定义的语法。这个用户界面是一个Windows Forms的应用程序，我也将其发布到我的Github账号下，地址是：https://github.com/daxnet/irony-explorer。下载以后编译执行GrammarExplorer项目，就可以打开这个测试界面。在测试界面中，打开包含有自定义语法的.NET DLL，就可以将其添加到Grammar Explorer中。例如，下图展示了我用Grammar Explorer测试上面的SQL语法的界面效果：
在Grammar Explorer中，你可以看到我们自定义语法是否存在错误，还可以使用一个具有代码着色功能的编辑器进行测试，点击Parse按钮，即可生成语法解析树。
语句解析
使用Irony进行语法解析的基本步骤是：
- 基于语法（Grammar）定义，创建语言数据（Language Data）
- 基于语言数据，产生解析器（Parser）
- 使用解析器，解析输入的字符串，生成语法树
- 遍历语法树，执行相应的程序逻辑
下面的代码展示了这一过程：
sealed class SqlParser
{
private static readonly LanguageData languageData = new LanguageData(new MiniSqlGrammar());
private static readonly Parser parser = new Parser(languageData);
private readonly List<string> parsedFields = new List<string>();
public void Execute(string command)
{
var tree = parser.Parse(command);
if (tree.HasErrors())
{
return;
}
ParseTree(tree.Root);
}
private void ParseTree(ParseTreeNode node)
{
switch (node.Term.Name)
{
case "SQL":
foreach (var child in node.ChildNodes)
{
ParseTree(child);
}
break;
case "fields":
foreach (var child in node.ChildNodes)
{
parsedFields.Add(child.Token.Text);
}
break;
case "table":
ParsedTable = node.ChildNodes[0].Token.Text;
break;
}
}
public IEnumerable<string> ParsedFields => parsedFields;
public string ParsedTable { get; private set; }
}
SqlParser会基于我们自定义的语法类，生成一个Irony的Parser对象，然后使用Parse方法来解析传入的SQL语句，并产生语法解析树。之后，就可以根据树状结构来解析语句中的每一个部分，并执行相应的操作。
获得解析结果
最后，就是使用这个SqlParser类来解析SQL语句并得到结果。代码如下：
static void Main(string[] args)
{
var sqlParser = new SqlParser();
sqlParser.Execute("SELECT firstName, LastName FROM tbl_students");
Console.WriteLine($"获得的数据表: {sqlParser.ParsedTable}");
Console.WriteLine("获得的字段:");
foreach (var field in sqlParser.ParsedFields)
{
Console.WriteLine(field);
}
}
代码很简单：调用SqlParser的Execute方法来解析给定的SQL语句，解析结果会分别保存在SqlParser的ParsedTable和ParsedFields两个属性中，上面的控制台程序只需要输出这两个结果就行了。在实际应用中，可以通过ParsedTable来获取某一种类型的对象列表，然后通过ParsedFields来投影列表中每个对象的属性，从而得到基于C#的一系列对象来执行SQL查询的效果。
本案例执行结果如下：
总结
本文简要介绍了.NET语法解析框架Irony的使用，并通过SQL语句解析的案例，介绍了Irony使用的一些技巧与步骤。就SQL语句而言，它的定义还是相对比较复杂的，不可能单靠一篇博客就能完全覆盖所有内容，也是因为这个原因，本文也没有涉及WHERE子句的设计，但Irony框架是完全可以做到这一点的。事实上，在Irony Explorer项目中，就有一个IronyExplorer.Samples的工程，其中包含了很多编程语言语法定义的案例代码，比如Java、C#、SQL等，有兴趣的可以参考。Irony框架本身已经帮我们做了很多工作，比如大小写敏感的特性，比如运算符优先级的定义，比如标识符、整数、小数、正负数的定义，再比如块注释与行注释的处理等等。在我用C#实现LOGO语言时，基本上也是按照上面所述步骤进行编写和测试，因此，我就不再另起篇幅来介绍LOGO语言的语法定义了。