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手把手教你使用ANTLR和Go实现一门DSL语言(第五部分):错误处理

本文永久链接 – https://tonybai.com/2022/05/30/an-example-of-implement-dsl-using-antlr-and-go-part5

无论是端应用还是云应用,要上生产环境,有一件事必须要做好,那就是错误处理。在本系列前面的文章中,我们设计了文法与语法建立并验证了语义模型,但我们没有特别关注错误处理。在这一篇中,我们就来补上这个环节。

DSL设计与实现过程有以下几个主要环节,在不同环节,我们关注的错误处理的主要对象是不同的。如下图所示:

文法设计与验证环节,我们更多关注文法设计的正确性。错误的文法会导致解析法示例时失败,但这个环节是在生产Parser代码之前,我们更多是通过ANTLR提供的调试工具对文法的正确性进行调试,无需自己写代码做错误处理。

语法解析与建立语法树环节,由于文法问题已经解决,生成的Parser可以解析正确的语法示例了。此时,错误处理主要聚焦在如何处理语法错误上面。

而在组装语义模型并语义模型执行环节,我们关注的则是用于组装语义模型的元素值的合理性。以windowsRange为例,在语义模型中,它有两个元素low和max,代表的windowsRange为[low, max]。但如果你的源码中low的值大于了max的值,从语法的角度是合法的,是可以通过语法解析的。但在语义层面,这就是不合理的。在组装语义模型与执行环节,我们需要将这类问题找出来,报告错误并进行处理。

在本文中我们将对后面两个环节的错误处理的思路与方法做简要说明。

一. 语法解析的错误处理

语法解析这个环节就好比静态语言的编译或动态语言的解析,如果发现语法错误,则提供源码中语法错误的位置和相关辅助信息。ANTLR的Go runtime中提供了ErrorListener接口以及一个DefaultErrorListener的空实现:

// github.com/antlr/antlr4/runtime/Go/antlr/error_listener.go
type ErrorListener interface {
    SyntaxError(recognizer Recognizer, offendingSymbol interface{}, line, column int, msg string, e RecognitionException)
    ReportAmbiguity(recognizer Parser, dfa *DFA, startIndex, stopIndex int, exact bool, ambigAlts *BitSet, configs ATNConfigSet)
    ReportAttemptingFullContext(recognizer Parser, dfa *DFA, startIndex, stopIndex int, conflictingAlts *BitSet, configs ATNConfigSet)
    ReportContextSensitivity(recognizer Parser, dfa *DFA, startIndex, stopIndex, prediction int, configs ATNConfigSet)
}

ErrorListener这个接口中的SyntaxError方法正是我们在这个环节需要的,它可以帮助我们捕捉到语法示例解析时的语法错误。

Parser内置了ErrorListener的实现,比如antlr.ConsoleErrorListener。但这个Listener在源码示例的解析过程中啥也不会输出,毫无存在感,我们需要自定义一个可以提示错误语法信息的ErrorListener实现。

下面是我参考《ANTLR4权威指南》中的Java例子实现的一个Go版本的VerboseErrorListener:

// tdat/error_listener.go
type VerboseErrorListener struct {
    *antlr.DefaultErrorListener
    hasError bool
}

func NewVerboseErrorListener() *VerboseErrorListener {
    return new(VerboseErrorListener)
}

func (d *VerboseErrorListener) HasError() bool {
    return d.hasError
}

func (d *VerboseErrorListener) SyntaxError(recognizer antlr.Recognizer, offendingSymbol interface{}, line, column int, msg string, e antlr.RecognitionException) {
    p := recognizer.(antlr.Parser)
    stack := p.GetRuleInvocationStack(p.GetParserRuleContext())

    fmt.Printf("rule stack: %v ", stack[0])
    fmt.Printf("line %d: %d at %v : %s\n", line, column, offendingSymbol, msg)

    d.hasError = true
}

Parser在解析源码过程中,在发现语法错误时会回调VerboseErrorListener的SyntaxError方法,SyntaxError传入的各个参数中包含语法错误的详细信息,我们只需向上面这样将这些信息按一定格式组装起来输出即可。

另外这里给VerboseErrorListener增加了一个hasError布尔字段,用于标识源文件解析过程中是否出现了语法错误,程序可以根据这个错误标识选择后续的执行路径。

下面是main函数中VerboseErrorListener的用法:

func main() {
    ... ...
    lexer := parser.NewTdatLexer(input)
    stream := antlr.NewCommonTokenStream(lexer, 0)
    p := parser.NewTdatParser(stream)

    el := NewVerboseErrorListener()
    p.RemoveErrorListeners()
    p.AddErrorListener(el)

    tree := p.Prog()

    if el.HasError() {
        return
    }
    ... ...
}

从上面代码可以看到,我们在创建TdatParser实例后面,在解析源码(p.Prog())之前,需要先将其默认内置的ErrorListener删除掉,然后加入我们自己的VerboseErrorListener实例。之后main函数根据VerboseErrorListener是否包含监听到语法错误的状态决定是否继续向下执行,如果发现有语法错误,则终止程序运行。

我们添加一个带有语法错误的语法示例sample5-invalid.t:

// tdat/samples/sample5-invalid.t

r0006: Aach { |1,3| ($speed < 50e) and (($temperature + 1) < 4) or ((roundDown($salinity) <= 600.0) or (roundUp($ph) > 8.0)) } => ();

让tdat程序解析一下sample5-invalid.t,我们得到下面结果:

$./tdat samples/sample5-invalid.t
input file: samples/sample5-invalid.t
rule: enumerableFunc line 2: 7 at [@2,8:11='Aach',<29>,2:7] : mismatched input 'Aach' expecting {'Each', 'None', 'Any'}
rule: conditionExpr line 2: 32 at [@13,33:33='e',<29>,2:32] : extraneous input 'e' expecting ')'

我们看到,程序输出了语法问题的详细信息,并停止了继续执行。

二. 语义模型组装与执行环节的错误处理

和语法解析时相对形式固定的错误处理不同,语义层面的错误形式更加多种多样,分布的位置也比较光,每个解析规则(parse rule)处都可能存在语义问题,就像前面提到的windowsRange的low > high的问题。再比如在传入的数据中找不到result中指明的字段等。

无论是组装语义模型,还是语义模型的执行,都是树的遍历,遍历函数存在递归,且层次可能很深,这样传统的error作为返回值不太适合。最好的方式是结合panic+recover的方式,当某个环节的语义出现问题时,直接panic,然后在上层通过recover捕捉panic,再以error方式将panic携带的error信息返回。我们就以windowRange的语义问题作为一个例子来看看语义模型组装和执行过程中如何处理错误。

首先,我们改造一下ReversePolishExprListener的ExitWindowsWithLowAndHighIndex方法,当解析后发现low > high时,抛出panic:

// tdat/reverse_polish_expr_listener.go

func (l *ReversePolishExprListener) ExitWindowsWithLowAndHighIndex(c *parser.WindowsWithLowAndHighIndexContext) {
    s := c.GetText()
    s = s[1 : len(s)-1] // remove two '|'

    t := strings.Split(s, ",")

    if t[0] == "" {
        l.low = 1
    } else {
        l.low, _ = strconv.Atoi(t[0])
    }

    if t[1] == "" {
        l.high = windowsRangeMax
    } else {
        l.high, _ = strconv.Atoi(t[1])
    }

    if l.high < l.low {
        panic(fmt.Sprintf("windowsRange: low(%d) > high(%d)", l.low, l.high))
    }
}

为了不在main中直接捕获panic,我们将原先的遍历tree的语句:

antlr.ParseTreeWalkerDefault.Walk(l, tree)

挪到一个新函数extractReversePolishExpr中,我们在extractReversePolishExpr中捕获panic,并以普通error的形式将错误返回给main函数:

// tdat/main.go

func extractReversePolishExpr(listener antlr.ParseTreeListener, t antlr.Tree) (err error) {
    defer func() {
        if x := recover(); x != nil {
            err = fmt.Errorf("semantic tree assembly error: %v", x)
        }
    }()

    antlr.ParseTreeWalkerDefault.Walk(listener, t)

    return nil
}

在main函数中,我们像下面这样使用extractReversePolishExpr:

// tdat/main.go

func main() {
    ... ...
    l := NewReversePolishExprListener()
    err = extractReversePolishExpr(l, tree)
    if err != nil {
        fmt.Printf("%s\n", err)
        return
    }
    ... ...
}

当extractReversePolishExpr返回错误时,意味着提取逆波兰式的过程出现了问题,我们将终止程序运行。

接下来我们就构造一个语义错误的例子samples/sample6-windowrange-invalid.t来看看上述程序捕捉语义错误的过程:

// samples/sample6-windowrange-invalid.t
r0006: Each { |3,1| ($speed < 50) and (($temperature + 1) < 4) or ((roundDown($salinity) <= 600.0) or (roundUp($ph) > 8.0)) } => ();

运行一下我们的新程序:

$./tdat samples/sample6-windowrange-invalid.t
input file: samples/sample6-windowrange-invalid.t
semantic tree assembly error: windowsRange: low(3) > high(1)

我们看到:程序成功捕捉到了预期的语义错误。

在后续的语义模型执行过程中,semantic包的Evaluate函数也使用了defer + recover捕捉了可能在表达式树求值过程中可能出现的panic,并通过error形式返回给其调用者。甚至在组装过程中没有被捕捉到的语义问题,一旦引发语义执行错误,同样也会被捕捉到。

由于原理相同,针对语义模型执行过程的错误处理,这里就不赘述了。

三. 小结

在本篇文章中,我们补充了设计与实现DSL过程中错误处理,针对语法解析和语义模型组装与执行两个环节给出相应的错误处理方案。

在《领域特定语言》一书中,Martin Fowler写道:“解析和生成输出是编写编译器中容易的部分,真正的难点在于给出更好的错误信息”。错误处理在基于DSL的处理引擎中占有十分重要的地位,良好的错误处理设计对后续引擎的问题诊断、演进与维护大有裨益。

本文中涉及的代码可以在这里下载 – https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/antlr/tdat 。


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手把手教你使用ANTLR和Go实现一门DSL语言(第四部分):组装语义模型并测试DSL

本文永久链接 – https://tonybai.com/2022/05/28/an-example-of-implement-dsl-using-antlr-and-go-part4

上一篇文章中,我们为DSL建立了完整的语义模型,我们距离DSL的语法示例真正run起来还差最后一步,那就是基于语法树提取信息(逆波兰式)、组装语义模型,在加载语义模型并实例化各个规则处理器(processor)后,我们就可以处理数据了!下面是我们部署在海洋浮标上的指标采集程序的全景图:

在这一篇中,我们就来按照上图,通过语法树提取逆波兰式并组装语义模型,让我们的语法示例能真正按预期run起来!

一. 从语法树提取逆波兰式并组装语义模型

通过上面语义模型的讲解,我们知道了语法树与语义模型之间的联系包括逆波兰式、windowsRange、result和enumableFunc。其主要联系是那个逆波兰式,而像windowsRange、result和enumableFunc这些信息都相对容易提取。

接下来,我们先来看看如何从DSL的语法树构提取到逆波兰式,完成逆波兰式的提取,我们的语义模型组装工作就算完成大半了。好,下面我们就将目光聚焦在DSL语法树上。

为了聚焦原理的讲解,我们在本篇仅实现支持语法示例文件中包含单rule的语法树的逆波兰式等信息的提取。而语法示例文件中有多个rule的情况就当做思考题留给大家了。

本系列第二部分验证文法中,我们知道了ANTLR Listener对DSL语法树的遍历默认都是前序遍历。在这样的遍历过程中,我们要提取variable、literal、一元操作符以及二元操作符,并将它们的运算次序以逆波兰式的形式组织起来。我们采用的提取转换算法如下:

  • 我们借由两个Stack来完成此次转换,s1用于存储已有序的逆波兰式;s2是一个临时栈,用于临时存放一元和二元操作符;
  • 我们在所有节点的ExitXXX回调中执行提取操作;
  • 当节点为variable或literal时,直接将节点text转换为对应的类型值(比如int、float64或string)后,打包为Value,压入s1栈;
  • 当节点为一元操作符节点时,计算节点深度(level),与其代表的一个semantic.UnaryOperator一同压入s2栈;
  • 当节点为二元操作符节点时,包括arithmeticOp、comparisionOp以及logicalOp,则用当前节点的深度(level)与s2栈顶元素进行比较,如果比s2栈顶内的节点的深度(level)小,就将s2栈顶的节点弹出,并压入s1栈;循环此步骤,直到s2栈空或当前节点深度大于s2栈顶元素深度,则将该节点打包为semantic.BinaryOperator并压入s2栈;
  • 在顶层conditionExpr节点(parent node为ruleLine)的exit回调中,将s2栈中元素全部弹出并依次压入s1栈;此时s1栈中从栈底到栈顶就是一个逆波兰式。

下面是具体的代码实现,我们建立一个ReversePolishExprListener结构用于从语法树中提取用于构建语义模型的信息:

// tdat/reverse_polish_expr_listener.go

type ReversePolishExprListener struct {
    *parser.BaseTdatListener

    ruleID string

    // for constructing Reverse Polish expression
    //
    // infixExpr:($speed<5)and($temperature<2)or(roundDown($sanility)<600) =>
    //
    // reversePolishExpr:
    // $speed,5,<,$temperature,2,<,and,$sanility,roundDown,600,<,or
    //
    reversePolishExpr []semantic.Value
    s1                semantic.Stack[*Item] // temp stack for constructing reversePolishExpr, for final result
    s2                semantic.Stack[*Item] // temp stack for constructing reversePolishExpr, for operator temporarily

    // for windowsRange
    low  int
    high int

    // for enumerableFunc
    ef string

    // for result
    result []string
}

对于variable、literal都是直接压到s1栈中,对于一元操作符,直接压入s2栈中;对于二元操作符,我们以比较操作符(comparisonOp)为例,看看其处理逻辑:

func (l *ReversePolishExprListener) ExitComparisonOp(c *parser.ComparisonOpContext) {
    l.handleBinOperator(c.BaseParserRuleContext)
}

func (l *ReversePolishExprListener) handleBinOperator(c *antlr.BaseParserRuleContext) {
    v := c.GetText()
    lvl := getLevel(c)

    for {
        lastOp := l.s2.Top()
        if lastOp == nil {
            l.s2.Push(&Item{
                level: lvl,
                val: &semantic.BinaryOperator{
                    Val: v,
                },
            })
            return
        }

        if lvl > lastOp.level {
            l.s2.Push(&Item{
                level: lvl,
                val: &semantic.BinaryOperator{
                    Val: v,
                },
            })
            return
        }
        l.s1.Push(l.s2.Pop())
    }
}

算术操作符、逻辑操作符等二元操作符都像比较操作符一样,直接调用handleBinOperator。handleBinOperator的逻辑就像我们前面描述的算法步骤那样,先比较s2栈顶的节点的level,如果该节点的深度比s2栈顶内的节点的深度(level)小,就将s2栈顶的节点弹出,并压入s1栈;循环此步骤,直到s2栈空或当前节点深度大于s2栈顶节点深度,则将该节点打包为semantic.BinaryOperator并压入s2栈。

我们在最顶层的conditionExpr中基于s1栈得到我们期望的逆波兰表达式:

func (l *ReversePolishExprListener) ExitConditionExpr(c *parser.ConditionExprContext) {
    // get the rule index of parent context
    if i, ok := c.GetParent().(antlr.RuleContext); ok {
        if i.GetRuleIndex() != parser.TdatParserRULE_ruleLine {
            // 非最顶层的conditionExpr节点
            return
        }
    }

    // pop all left in the stack
    for l.s2.Len() != 0 {
        l.s1.Push(l.s2.Pop())
    }

    // fill in the reversePolishExpr
    var vs []semantic.Value
    for l.s1.Len() != 0 {
        vs = append(vs, l.s1.Pop().val)
    }

    for i := len(vs) - 1; i >= 0; i-- {
        l.reversePolishExpr = append(l.reversePolishExpr, vs[i])
    }
}

其他诸如result、windowsRange等构建语义模型所需的信息的提取比较简单,大家可以直接参考ReversePolishExprListener相应的方法的源码。

二. 实例化Processor并运行语法示例

是时候将这门语言的前端(语法树)和后端(语义模型)串起来了!为此,我们定义了一个类型Processor用于组装前端与后端:

type Processor struct {
    name  string // for ruleid
    model *semantic.Model
}

同时每个Processor实例对应一个语法rule,如果有多个rule,可以实例化不同的Processor,之后我们就可以使用Processor实例的Exec方法来处理数据了:

func (p *Processor) Exec(in []map[string]interface{}) (map[string]interface{}, error) {
    return p.model.Exec(in)
}

我们看一下main函数:

// tdat/main.go

func main() {
    println("input file:", os.Args[1])
    input, err := antlr.NewFileStream(os.Args[1])
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    lexer := parser.NewTdatLexer(input)
    stream := antlr.NewCommonTokenStream(lexer, 0)
    p := parser.NewTdatParser(stream)
    tree := p.Prog()

    l := NewReversePolishExprListener()
    antlr.ParseTreeWalkerDefault.Walk(l, tree)

    processor := &Processor{
        name:  l.ruleID,
        model: semantic.NewModel(l.reversePolishExpr, semantic.NewWindowsRange(l.low, l.high), l.ef, l.result),
    }

    // r0006: Each { |1,3| ($speed < 50) and (($temperature + 1) < 4) or ((roundDown($salinity) <= 600.0) or (roundUp($ph) > 8.0)) } => ();

    in := []map[string]interface{}{
        {
            "speed":       30,
            "temperature": 6,
            "salinity":    500.0,
            "ph":          7.0,
        },
        {
            "speed":       31,
            "temperature": 7,
            "salinity":    501.0,
            "ph":          7.1,
        },
        {
            "speed":       30,
            "temperature": 6,
            "salinity":    498.0,
            "ph":          6.9,
        },
    }

    out, err := processor.Exec(in)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Printf("%v\n", out)

}

main函数的步骤大致是:构建语法树(p.Prog),提取语义模型所需信息(ParseTreeWalkerDefault.Walk),然后实例化Processor,连接前后端,最后通过processor.Exec处理输入数据in。

接下来,我们定义samples/sample4.t作为语法示例来测试main:

// samples/sample4.t

r0006: Each { |1,3| ($speed < 50) and (($temperature + 1) < 4) or ((roundDown($salinity) <= 600.0) or (roundUp($ph) > 8.0)) } => ();

构建并执行main:

$make
$./tdat samples/sample4.t
map[ph:7 salinity:500 speed:30 temperature:6]

我们看到,程序输出了我们期望的结果!

三. 小结

到这里,我们为《后天》里的气象学家构建的DSL语言以及其处理引擎的核心都已经介绍完了。上述代码目前仅能处理一个源文件中仅有一个rule。将处理引擎扩展为可以支持在一个源文件中放置多个rule的任务就留给大家作为“作业”了^_^。

经过这个系列四篇文章后,相信你已经基本了解了基于ANTLR和Go设计和实现一门DSL语言的方法。现在你可以为你的领域设计你自用或团队自用的DSL了,欢迎大家在文章后面留言交流,我们一起提升设计和实现DSL的水平。

本文中涉及的代码可以在这里下载 – https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/antlr/tdat 。


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