更新时间:2022-09-07 23:05:42
引用:http://www.cnblogs.com/vowei/archive/2012/08/27/2658375.html
iQuery是一个开源的自动化测试框架项目,有兴趣的朋友可以在这里下载:
https://github.com/vowei/iQuery/downloads
源码位置:
https://github.com/vowei/iQuery
在上一篇文章中,简单介绍了扩展iQuery,使其支持尽可能多的自动化测试平台,但剩下对编程语言的扩展没有讲。
当前iQuery已经实现了Java和JavaScript版本,对其他语言的支持仍在讨论当中,感兴趣的网友可以参照本文的讲解自行扩展。
Antlr是可以生成很多编程语言的源文件,在其官网上,可以看到其支持:C、Java、JavaScript、C#、Object-C、Python、Perl等编程语言,详细情况请参阅:http://www.antlr.org/wiki/display/ANTLR3/Code+Generation+Targets。
我们知道,一般来说编译器或者解释器的流程都是:
词法解析 -> 语法解析 -> 语义分析 -> 代码优化 -> 生成(执行)代码
由于iQuery很简单,充其量就是一个DSL,所以在实现时,就直接将语义分析、代码优化跳过了,后面在讲解iQA这个编程语言的时候会聊到那些内容。
首先看一下iQuery的完整语法(其实可以把它当作一个广义的正则表达式对待):
https://github.com/vowei/iQuery/blob/master/iQuery.g
因为语法非常简单,就没有必要将词法和语法分到两个文件去写了,直接合并在一个文件里,但合并并不意味着词法分析和语法分析这两个过程就合并成一个步骤了,antlr在生成代码是,还是会生成两个类,iQueryLexer和iQueryParser两个类,也就是说还是两个步骤。
先看词法分析过程,词法分析过程实际上就是将输入的字符串归类,归类过程中可以剔除一些不用的字符(比如空格、注释之类的),方便在语法分析过程中处理。词法分析和语法分析这两个过程,跟打牌类似,比如八十分,抓牌把牌分类的时候就是词法分析,打牌时就是语法和语义分析,抓牌后打牌前有个垫底过程,相当于在词法分析时扔掉一些不用的字符:
DESCENDANT: '>>'; EQ: 'eq'; GT: 'gt'; LT: 'lt'; NOT: 'not'; CONTAINS: 'contains'; EMPTY: 'empty'; HAS: 'has'; PREV: 'prev'; NEXT: 'next'; SIBLINGS: 'siblings'; NTH_CHILD: 'nth-child'; PARENT: 'parent'; LAST_CHILD: 'last-child'; FIRST_CHILD: 'first-child'; FIRST: 'first'; LAST: 'last'; INTEGER: DIGIT+; PERCENTAGE: ('+' | '-')? DIGIT+ ('.' DIGIT+)? '%'; FLOAT: ('+' | '-')? DIGIT+ ('.' DIGIT+)?; fragment DIGIT: ('0' .. '9'); ELEMENT: ('a'..'z'|'A'..'Z'|'_')('a'..'z'|'A'..'Z'|'0'..'9'|'_'|'.')*; ASTERISK: '*'; QUOTED_STRING: '\'' .+ '\''; NEWLINE: '\r'? '\n'; WS: (' ' | '\t') { skip(); };
所有大写字母组成的单词都是词法分析后生成的记号(Token),匹配的方式是依照简化的正则表达式方式匹配,而且匹配的优先级依照记号在文件里的出现顺序。比如说:
今天先聊到这里,关于语法分析的内容,下一篇再讲。