Preface

上一篇简述了boost.spirit.x3的基本使用方法。在四个简单的示例中,展示了如何使用x3组织构造一个语法产生式,与源码串匹配并生成一个综合属性。这些简单的示例中通过组合x3库中的基本语法单元,创建了一些复杂语法单元,也就是非终结符。但这些示例中的语法单元完成的事情还不够,它们只能配合phrase_parse函数告诉我们,与源码是否匹配;并且通过一个简单赋值操作返回一个综合属性。如果我想要在匹配成功的时候完成一些用户自定义的Action,如何完成这种需求?此外,仅使用基本语法单元的组合来实现一个比较复杂的DSL的时候,会让产生式变得非常复杂。这些问题都是鄙文将要解决的问题。

Semantic Action

Semantic Action,姑且翻译成语义作用,是x3提供的一个Unary Parser.  它可以包装一个语法单元和一个泛型仿函数。当Action包装语法的单元匹配成功的时候会调用这个泛型的仿函数。首先来看一个例子。

 #include <boost/config/warning_disable.hpp>
#include <boost/spirit/home/x3.hpp> #include <string>
#include <iostream> namespace x3 = boost::spirit::x3; auto const print = [](auto& ctx) { std::cout << _attr(ctx) << std::endl; }; int main(void)
{
std::string source = "_123123_foo";
auto itr = source.cbegin();
auto end = source.cend(); std::string attr;
auto r = phrase_parse(itr, end
, (*x3::char_)[print]
, x3::ascii::space); return ;
}

x3::parser类模板重载了operator index. 当一个parser对象以一个泛型仿函数对象为实参,调用这个operator index,parser会返回一个对象。这个对象的类型就是x3::action根据parser和f的类型后实例化的类型。而x3::action内部在发现包装的parser匹配成功以后,就会调用这个泛型仿函数。

泛型仿函数(杜撰的),得满足一个条件。把条件写成一个普通的仿函数如下。

struct action_func
{
template <typename Context>
void operator() (Context& ctx) const
{
std::cout << _attr(ctx) << std::endl;
}
};

泛型仿函数必须要有一个,具有一个模板参数的operator call. x3中是不关心这个operator call的返回值,因此可有可无。形参类型是一个依赖模板参数的类型,可以有const限定,但会失去对ctx对象的写权限。C++14标准中的Generic Lambda正好可以满足需求,这里使用lambda非常方便。在boost::spirit::qi中使用了boost::pheonix库来实现Semantic Action,但是局限性很大,使用用户自定义的仿函数也需要一些额外的代码来适配,x3的设计要合理多了。

我们详细讨论这个模板参数Context. Context的类型是由parser的综合属性决定的。它本质上是一个tuple. 而我们在operator call中使用的_attr()函数,可以类比为std::get<I>()函数,来获取上下文中传递的数据。_attr()获取的就是包装的子parser的综合属性。这样的函数还有三个,_val()获取rule的综合属性,_where()获取源码匹配串的当前迭代器位置,_pass()获取匹配的结果。_val()与_attr()的细节,鄙文在介绍rule的时候会展开。这里先用一个简单示例展示_pass()的使用方法。

//#include ......

auto const foo = [](auto& ctx)
{
if (_attr(ctx) > || _attr(ctx) < )
_pass(ctx) = false;
}; int main(void)
{
std::string source = "";
auto itr = source.cbegin();
auto end = source.cend(); int result;
auto r = phrase_parse(itr, end
, x3::int_[foo]
, x3::ascii::space, result); return ;
}

当attribute,在这里就是x3::int_的综合属性,大于100或者小于0的时候把匹配设置为失败。

Rule

x3::rule可以管理组合在一起的基本语法单元,成为一个更复杂的parser。通常在实践中,我们自己定义的DSL语法会很复杂,使用rule管理基本的parsers,就是使用自底向上的方法构建我们的语法产生式,使得层次更加的清晰。下面,依旧以C++ Identifier为示例。

 #include <boost/config/warning_disable.hpp>
#include <boost/spirit/home/x3.hpp> #include <string>
#include <iostream> namespace x3 = boost::spirit::x3; namespace client
{
using x3::lexeme;
using x3::raw;
using x3::char_;
using x3::ascii::alnum;
using x3::ascii::alpha; x3::rule<class identifier, std::string> const identifier = "identifier";
auto const identifier_def = raw[lexeme[(alpha | '_') >> *(alnum | '_')]]; template <typename Iterator, typename Context, typename Attribute>
inline bool parse_rule(
x3::rule<class identifier, std::string> rule,
Iterator& first, Iterator const& last,
Context const& ctx, Attribute& attr)
{
using boost::spirit::x3::unused;
static auto def = (identifier = identifier_def);
return def.parse(first, last, ctx, unused, attr);
}
} int main(void)
{
std::string source = "_identifier";
auto itr = source.cbegin();
auto end = source.cend(); std::string str;
auto r = phrase_parse(itr, end, client::identifier, x3::ascii::space, str); return ;
}

x3::rule一般情况下要定义两个模板参数,第一个模板参数是一个ID,仅仅只是当做ID的参数,可以只是一个前向申明;第二个参数是这个rule的综合属性。第十七行代码中用一个字符串初始化这个rule,给这个rule一个名字,这个行为是可选的,rule保存的字符串可以在调试的时候起到一定的作用。同事,我们可以发现这个rule使用了const修饰符,因为我们的语法都是不变的。定义一个rule对象是申明一个语法,接下来我们要定义它,第十八行的代码就是定义它的方法。那么identifier与identifier_def是如何绑定到一起的?下面我们对x3的源码探究一下,浅尝辄止。

x3::phrase_parser作为整个解析的入口,这个函数会进入x3::phrase_parse_main这个函数。

// line 94 in <boost/spirit/home/x3/cord/parse.hpp>

template <typename ... >
inline bool phrase_parse_main(...)
{
/* lines of code */
bool r = as_parser(p).parse(first, last, skipper_ctx, unused, attr);
/* we don`t care now! */
}

phrase_parse_main会从这个用Expression Tetmplate构造的静态语法产生式的根节点开始,调用parser的parse方法。实际上rule是从parser使用CRTP模式派生出来的,rule也是一个parser,pharse_parse_main就会进入到rule的parse方法中。

// line 74 in <boost/spirit/home/x3/nonterminal/rule.hpp>
template <typename ID, typename Attribute, bool force_attribute_>
struct rule : parser<rule<ID, Attribute>>
{
/* lines of code */ template<...>
rule_defintion<...> operator=(RHS ....); template <typename Iterator, typename Context, typename Attribute_>
bool parse(Iterator& first, Iterator const& last
, Context const& context, unused_type, Attribute_& attr) const
{
return parse_rule(*this, first, last, context, attr);
}
/* we don`t care now! */
}

rule的parse成员模板方法调用了一个重要的函数,parse_rule函数。这个函数本来可以用一个通用的模板函数处理所有通用的情况,但是x3并没有这么做。x3的设计是在这里希望用户自己实现一个parse_rule的重载函数。注意,parse_rule是一个非限定性名称(Unqualified Name),因此parse_rule的重载方法因ADL查找的机制,可以定义用户的命名空间下面,rule其实也是定义在用户的命名空间下面。从这里就能够看到x3良好设计的思想。

这里有一个问题,为何不把rule管理的语法单元包含的rule对象中?通过阅读rule的源码可以发现,其成员仅有一个string成员变量。如果大家熟悉Expression Template的设计原理,就可以知道identifier_def是带有复杂的类型信息的。如果我们在rule中包含这个identifier_def,我们只有两种选择。增加一个模板参数<typename RHS>,使用CRTP的方式再一次继承;或者使用一个抽象类型把分派交给运行期。第一种方法,定然会让用户定义rule的时候非常不方便,第二种方法显然也已经违背了x3设计的初衷。然而x3在这里来了一记金蝉脱壳!且看示例代码的第22行。x3使用了rule_defintion来真正管理复杂的Expression Template,它以静态对象的方式在用户命名空间下重载的parse_rule的scope中存在。ADL查找配合重载决议,解析rule的代码进入用户自定义的parse_rule函数中,并由rule_defintion的parse方法继续递归向下!x3此处的设计方法,非常惊艳!!

大部分情况下,我们重载的parse_rule的方法就只有这几行代码了,而且是重复的。x3为了减少大家重载函数的工作量,定义了一个宏BOOST_SPIRIT_DEFINE来完成这项工作。但是有一个约定,rule_definition的对象名只能是rule的对象名跟一个"_def"的后缀。BOOST_SPIRIT_DEFINE还是一个可变参数的宏,可以让我们只使用一个宏就能够定义出我们需要的全部工作。

Problems in MSVC

上午刚刚从群里面的伙伴得知vs2015 update 1已经部分支持Expression SFINAE的特性了,x3的代码是不是可以不用修改就能使用。此时我正在下载安装update 1,稍后验证一下,会在后面的文章给出测试结果。

上一篇中也有一些纰漏。x3在vs2015中不能使用而修改的SFINAE的实现方法有点问题,并不能正确traits出ID是否有on_error和on_success函数,正确的修改做法请参考这一篇博客。我写的SFINAE为什么没有生效,小生还需研究一下,还请知道的大神们不吝赐教。

再提一提BOOST_SPIRIT_DEFINE宏,上一篇的文章中,我们有修改这个宏。官方的示例是允许如下的使用方式的。

 BOOST_SPIRIT_DEFINE(identifier = identifier_def)
// or
BOOST_SPIRIT_DEFINE(identifier =
raw[lexeme[(alpha | '_') >> *(alnum | '_')]])

以上两种方式在vs2015中也不不能编译通过的,不过使用本文示例中的方法暂时能满足需求。我也会在update1中也验证一下,decltype的bug是不是修复了。

Ending

x3提供了Semantic Action给用户处理复杂的解析行为,还提供了rule给用户管理复杂的语法单元。但是x3并没有把复杂的问题交给用户,而是使用了精妙的设计来规避静态类型带来的问题。下一篇,小生会谈谈spirit的性能问题,如何高效使用spirit的注意事项;还会详细讲述x3的黑科技,自定义parser来扩展x3的功能。

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