NET Core中使用Irony

在.NET Core中使用Irony实现自己的查询语言语法解析器

 

在之前《在ASP.NET Core中使用Apworks快速开发数据服务》一文的评论部分，.NET大神张善友为我提了个建议，可以使用Compile As a Service的Roslyn为语法解析提供支持。在此非常感激友哥给我的建议，也让我了解了一些Roslyn的知识。使用Roslyn的一个很大的好处是，框架无需依赖第三方的组件，并且Roslyn也是.NET Foundation的一个开源项目，为.NET语言提供编译服务，社区支持做的也非常出色。然而，经过一段时间的思考，我还是选择了一个折中的方案：在Apworks中使用Irony作为查询语言的语法解析器，与此同时，为查询语言语法解析提供可扩展的框架级支持。

那么问题来了：为什么我需要在Apworks中设计查询语言？Irony是什么？如何使用Irony实现自己的查询语言语法解析器？下面我就一一为大家介绍。

Apworks中的查询语言

很多体验过Apworks数据服务（Apworks Data Services）案例：TaskList的读者肯定有这样的感受：为什么每次我新建的任务项目（Task Item）都是出现在列表中不确定的位置？难道新建的任务就不应该放在最前面吗？是的，你的疑问没有错，在之前的TaskList中，的确存在这样的问题，因为那时候Apworks数据服务在返回任务列表时，还不支持查询和排序，也就是说，它只能默认以Id作为升序进行分页，返回所有的数据。当然，在最近一版的Apworks数据服务中，通过基于Irony的语法解析器，已经能够成功地支持查询和排序了。

如果你之前有仔细阅读《在ASP.NET Core中使用Apworks快速开发数据服务》一文，并按照文中的演练步骤实现过一个简单的RESTful服务的话，那么，请你重新在Visual Studio 2017中打开你的解决方案，将Apworks相关库更新到最新版本，然后不要修改任何代码，直接运行你的应用。等应用程序运行后，执行一次GET请求，URL中你就可以使用query作为查询条件输入了。比如，使用curl执行下面的命令：

1	curl -G "http://localhost:58928/api/customers" --data-urlencode "query=name sw \"fr\""

你将得到下面的结果：

可以看到，数据服务返回了所有Name字段以“fr”开头的客户信息。当然，还支持排序操作。比如执行下面的命令：

1	curl -G "http://localhost:58928/api/customers" --data-urlencode "sort=name d"

将得到下面的结果：

此时返回结果已经按Name字段倒序排列。

在Apworks中，查询语言支持以下操作和运算：

• 逻辑运算：AND OR NOT
• 关系运算：EQ（相等），NE（不等），LT（小于），LE（小于等于），GT（大于），GE（大于等于）
• 字符串运算：SW（以某字符串开头）、EW（以某字符串结尾）、CT（包含某字符串）
• 括号优先级
• 日期类型的比对

排序语言支持升序（用字母a表示）以及降序（用字母d表示），多个排序条件使用AND关键字连接。例如：name a AND email d，表示使用name字段做升序排序，并以email做降序排序。

以上就给大家大概介绍了一下Apworks数据服务对查询和排序的支持功能。设计这部分功能的需求是显而易见的：开发人员无需为一般的查询和排序功能自定义额外的接口。或许你会问，为何不使用已有的框架，比如OData。不错，OData的确可以提供统一的查询界面，做系统集成也会相对容易，但一方面我还是觉得OData太重，Apworks数据服务我希望能够提供更加简单便捷的功能；另一方面，看上去目前OData还不支持.NET Core（应该是不支持，我不太确定，有知道的朋友也欢迎留言指正）。

实现这套查询和排序语法，我使用的是一个.NET下开源的语法解析器生成工具集，它的名字叫做Irony。

Irony简介

Irony项目最开始是发布在微软的Codeplex代码托管服务上的，地址是：http://irony.codeplex.com/。在Codeplex上的好评数有51颗星，也已经很不错了。可惜的是，最近一次更新是在2013年12月，看起来已经停止维护了，不过之前使用了一下，感觉这个项目确实不错，不仅提供了开发库，而且还有一个图形化的语法解析器的测试工具，在写完自己的自定义语言的语法之后，还可以通过这个工具进行测试。于是，我把它迁移到了Github，成为我的一个公共repo，地址是：https://github.com/daxnet/irony。当然，我沿用了原有的MIT许可协议，并在首页的README.md中提供了原始地址（很可惜Codeplex将在年底关闭），并保留了开发者的名字。不仅如此，在一番踩坑之后，我把它迁移到了.NET Core平台。

在我的Irony Github Repo里，提供了一个非常简单的案例，就是实现四则混合运算的字符串解析，并计算最终结果。当然，这个案例也被包含在了这个项目的源代码里。大家可以自己下载查看。

Irony的一个特色就是运用了C#的运算符重载，使得语法定义借用了C#的编译功能（语法、类型检查等），简单直观，又不容易出错。比如，在如下案例中的语法定义类型中：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

[Language("Expression Grammar", "1.0", "abc")] public class ExpressionGrammar : Grammar {     /// <summary>     /// Initializes a new instance of the <see cref="ExpressionGrammar"/> class.     /// </summary>     public ExpressionGrammar() : base(false)     {         var number = new NumberLiteral("Number");         number.DefaultIntTypes = new TypeCode[] { TypeCode.Int16, TypeCode.Int32, TypeCode.Int64 };         number.DefaultFloatType = TypeCode.Single;           var identifier = new IdentifierTerminal("Identifier");         var comma = ToTerm(",");           var BinOp = new NonTerminal("BinaryOperator", "operator");         var ParExpr = new NonTerminal("ParenthesisExpression");         var BinExpr = new NonTerminal("BinaryExpression", typeof(BinaryOperationNode));         var Expr = new NonTerminal("Expression");         var Term = new NonTerminal("Term");           var Program = new NonTerminal("Program", typeof(StatementListNode));           Expr.Rule = Term | ParExpr | BinExpr;         Term.Rule = number | identifier;           ParExpr.Rule = "(" + Expr + ")";         BinExpr.Rule = Expr + BinOp + Expr;         BinOp.Rule = ToTerm("+") | "-" | "*" | "/";           RegisterOperators(10, "+", "-");         RegisterOperators(20, "*", "/");           MarkPunctuation("(", ")");         RegisterBracePair("(", ")");         MarkTransient(Expr, Term, BinOp, ParExpr);           this.Root = Expr;     } }

从中可以很容易理解：运算符（BinOp）包含+、-、*和/，而一个二元运算的表达式（BinExpr）由两个表达式（Expr）和一个运算符（BinOp）组成，而二元运算的表达式又是表达式（Expr）的一种。通过这样的语法定义，就可以使用Irony的Parser产生语法树了：

1 2 3

var language = new LanguageData(new ExpressionGrammar()); var parser = new Parser(language); var syntaxTree = parser.Parse(input);

怎么样，是不是非常方便？

在迁移Irony项目的同时，我还将Irony的测试工具Irony Grammar Explorer分离出来成为了一个单独的Github Repo。在你定义了上面的ExpressionGrammar类之后，编译你的程序集，然后就可以使用Irony Grammar Explorer进行测试了。比如，使用Irony Grammar Explorer打开Apworks.Querying.Parsers.Irony程序集，它将自动扫描程序集中所有的Grammar定义，然后让用户对各种Grammar进行测试。值得一提的是，在测试界面，Irony Grammar Explorer还能根据语法定义，自动产生语法高亮：

点击右边的语法树中的节点，即可定位到输入字符串的相应部分。比较有趣的一点是，在Irony Grammar Explorer的Github Repo里，还包含了一个语法定义的案例库：IronyExplorer.Samples，它包含了很多流行编程语言的语法定义。比如，下面是C# 3.5语言的语法测试效果：

有关Irony Grammar Explorer的其它功能，我就不一一介绍了，大家可以自己实践一下。总的来说，Irony可以帮助大家快速方便地实现语法解析器，而且功能也能够满足绝大多数需求，针对.NET Core的支持，也使得Irony能够直接被应用在跨平台的.NET应用程序中，并支持Docker部署。接下来的问题就更有趣了：我已经定义了自己的语法，并使用Irony Grammar Explorer通过了测试，接下来，我如何在我的应用程序中运用这个语法？换个方式问：我拿到了语法树后，该怎么办呢？

语法树的处理

虽然我们能够将字符串文本解析成一棵语法树，能够通过语法树来体现一个字符串中各个部分的含义，以及它们之间的关系，但是如何能够让计算机来读懂这棵树，并执行相应的任务呢？这就涉及到语法树的处理问题。参考编译原理，词法分析和语法分析已经由Irony完成，接下来的语义分析，就需要我们自己写代码了。

在Irony Repo的案例代码中，我们的目的是能够解析一个四则运算表达式，并计算出结果，于是，我们定义了下面的对象模型：

因此，只需要将解析的语法树转换成上面的对象模型，也就能够通过Evaluation.Value属性，得到计算的最终结果。从代码上看，向对象模型的转换，是通过递归的方式遍历语法树实现的：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34

private Evaluation PerformEvaluate(ParseTreeNode node) {   switch (node.Term.Name)   {     case "BinaryExpression":         var leftNode = node.ChildNodes[0];         var opNode = node.ChildNodes[1];         var rightNode = node.ChildNodes[2];         Evaluation left = PerformEvaluate(leftNode);         Evaluation right = PerformEvaluate(rightNode);         BinaryOperation op = BinaryOperation.Add;         switch (opNode.Term.Name)         {             case "+":                 op = BinaryOperation.Add;                 break;             case "-":                 op = BinaryOperation.Sub;                 break;             case "*":                 op = BinaryOperation.Mul;                 break;             case "/":                 op = BinaryOperation.Div;                 break;         }         return new BinaryEvaluation(left, right, op);     case "Number":         var value = Convert.ToSingle(node.Token.Text);         return new ConstantEvaluation(value);   }     throw new InvalidOperationException($"Unrecognizable term {node.Term.Name}."); }

以上完整代码请参考Evaluator的实现。整个案例及使用方式可以点击https://github.com/daxnet/irony#example查看。可以看到，使用Irony来实现一个四则混合运算的计算器还是非常方便的。

在Apworks中，我们需要的是能够将一个表达查询语义的语法树，转换成Lambda表达式，以便于后台数据库引擎能够直接执行Lambda表达式完成查询。通过数据库引擎执行Lambda表达式的优势是非常明显的，比如Entity Framework Core可以通过Lambda表达式生成高效的SQL语句并在数据库服务器上执行，性能方面也能兼顾得非常好。

类似的，我们使用.NET Expression的对象模型，通过遍历查询语句的语法树来生成表达式模型，最后转换成Lambda表达式即可。具体过程就不再赘述了，请参考Apworks的源代码。现在我们来看看实际效果。

假设我们的测试数据如下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Customers.Add(new Customer { Id = 1, Email = "jim@example.com", Name = "jim", DateRegistered = DateTime.Now.AddDays(-1) }); Customers.Add(new Customer { Id = 2, Email = "tom@example.com", Name = "tom", DateRegistered = DateTime.Now.AddDays(-2) }); Customers.Add(new Customer { Id = 3, Email = "alex@example.com", Name = "alex", DateRegistered = DateTime.Now.AddDays(-3) }); Customers.Add(new Customer { Id = 4, Email = "carol@example.com", Name = "carol", DateRegistered = DateTime.Now.AddDays(-4) }); Customers.Add(new Customer { Id = 5, Email = "david@example.com", Name = "david", DateRegistered = DateTime.Now.AddDays(-5) }); Customers.Add(new Customer { Id = 6, Email = "frank@example.com", Name = "frank", DateRegistered = DateTime.Now.AddDays(-6) }); Customers.Add(new Customer { Id = 7, Email = "peter@example.com", Name = "peter", DateRegistered = DateTime.Now.AddDays(-7) }); Customers.Add(new Customer { Id = 8, Email = "paul@example.com", Name = "paul", DateRegistered = DateTime.Now.AddDays(1) }); Customers.Add(new Customer { Id = 9, Email = "winter@example.com", Name = "winter", DateRegistered = DateTime.Now.AddDays(2) }); Customers.Add(new Customer { Id = 10, Email = "julie@example.com", Name = "julie", DateRegistered = DateTime.Now.AddDays(3) }); Customers.Add(new Customer { Id = 11, Email = "jim@example.com", Name = "jim", DateRegistered = DateTime.Now.AddDays(4) }); Customers.Add(new Customer { Id = 12, Email = "brian@example.com", Name = "brian", DateRegistered = DateTime.Now.AddDays(5) }); Customers.Add(new Customer { Id = 13, Email = "david@example.com", Name = "david", DateRegistered = DateTime.Now.AddDays(6) }); Customers.Add(new Customer { Id = 14, Email = "daniel@example.com", Name = "daniel", DateRegistered = DateTime.Now.AddDays(7) }); Customers.Add(new Customer { Id = 15, Email = "jill@example.com", Name = "jill", DateRegistered = DateTime.Now.AddDays(8) });

下面调试单元测试，并查看所产生的Lambda表达式，可以看到，Lambda表达式正确产生，测试顺利通过：

总结

本文介绍了Apworks中自定义查询语句在Apworks数据服务中的应用，并介绍了查询语句和排序语句的实现方式，与此同时对Irony Grammar Parser进行了介绍。Apworks中查询语句的实现还是相对简单的，目前不支持内嵌对象的属性查询，比如Customer.Address.Country EQ “China” 这样的查询是不支持的。为了保证实现过程相对简单快速，今后也不打算支持。如果需要用到这种内嵌对象属性的查询，请扩展DataServiceController以实现自己的特定API来完成。

接下来我会介绍Entity Framework Core在Apworks数据服务中的使用（虽然已经预告了好几次了-_-!!）。