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使用go test框架驱动的自动化测试

本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/03/30/automated-testing-driven-by-go-test

一. 背景

团队的测试人员稀缺,无奈只能“自己动手,丰衣足食”,针对我们开发的系统进行自动化测试,这样既节省的人力,又提高了效率,还增强了对系统质量保证的信心

我们的目标是让自动化测试覆盖三个环境,如下图所示:

我们看到这三个环境分别是:

  • CI/CD流水线上的自动化测试
  • 发版后在各个stage环境中的自动化冒烟/验收测试
  • 发版后在生产环境的自动化冒烟/验收测试

我们会建立统一的用例库或针对不同环境建立不同用例库,但这些都不重要,重要的是我们用什么语言来编写这些用例、用什么工具来驱动这些用例

下面看看方案的诞生过程。

二. 方案

最初组内童鞋使用了YAML文件来描述测试用例,并用Go编写了一个独立的工具读取这些用例并执行。这个工具运作起来也很正常。但这样的方案存在一些问题:

  • 编写复杂

编写一个最简单的connect连接成功的用例,我们要配置近80行yaml。一个稍微复杂的测试场景,则要150行左右的配置。

  • 难于扩展

由于最初的YAML结构设计不足,缺少了扩展性,使得扩展用例时,只能重新建立一个用例文件。

  • 表达能力不足

我们的系统是消息网关,有些用例会依赖一定的时序,但基于YAML编写的用例无法清晰地表达出这种用例。

  • 可维护性差

如果换一个人来编写新用例或维护用例,这个人不仅要看明白一个个百十来行的用例描述,还要翻看一下驱动执行用例的工具,看看其执行逻辑。很难快速cover这个工具。

为此我们想重新设计一个工具,测试开发人员可以利用该工具支持的外部DSL文法来编写用例,然后该工具读取这些用例并执行。

注:根据Martin Fowler的《领域特定语言》一书对DSL的分类,DSL有三种选型:通用配置文件(xml, json, yaml, toml)、自定义领域语言,这两个合起来称为外部DSL。如:正则表达式、awk, sql、xml等。利用通用编程语言片段/子集作为DSL则称为内部dsl,像ruby等。

后来基于待测试的场景数量和用例复杂度粗略评估了一下DSL文法(甚至借助ChatGPT生成过几版DSL文法),发现这个“小语言”那也是“麻雀虽小五脏俱全”。如果用这样的DSL编写用例,和利用通用语言(比如Python)编写的用例在代码量级上估计也不相上下了。

既然如此,自己设计外部DSL意义也就不大了。还不如用Python来整。但转念一想,既然用通用语言的子集了,团队成员对Python又不甚熟悉,那为啥不回到Go呢^_^。

让我们进行一个大胆的设定:将Go testing框架作为“内部DSL”来编写用例,用go test命令作为执行这些用例的测试驱动工具。此外,有了GPT-4加持,生成TestXxx、补充用例啥的应该也不是大问题。

下面我们来看看如何组织和编写用例并使用go test驱动进行自动化测试。

三. 实现

1. 测试用例组织

我的《Go语言精进之路vol2》书中的第41条“有层次地组织测试代码”中对基于go test的测试用例组织做过系统的论述。结合Go test提供的TestMain、TestXxx与sub test,我们完全可以基于go test建立起一个层次清晰的测试用例结构。这里就以一个对开源mqtt broker的自动化测试为例来说明一下。

注:你可以在本地搭建一个单机版的开源mqtt broker服务作为被测对象,比如使用Eclipse的mosquitto

在组织用例之前,我先问了一下ChatGPT对一个mqtt broker测试都应该包含哪些方面的用例,ChatGPT给了我一个简单的表:

如果你对MQTT协议有所了解,那么你应该觉得ChatGPT给出的答案还是很不错的。

这里我们就以connection、subscribe和publish三个场景(scenario)来组织用例:

$tree -F .
.
├── Makefile
├── go.mod
├── go.sum
├── scenarios/
│   ├── connection/              // 场景:connection
│   │   ├── connect_test.go      // test suites
│   │   └── scenario_test.go
│   ├── publish/                 // 场景:publish
│   │   ├── publish_test.go      // test suites
│   │   └── scenario_test.go
│   ├── scenarios.go             // 场景中测试所需的一些公共函数
│   └── subscribe/               // 场景:subscribe
│       ├── scenario_test.go
│       └── subscribe_test.go    // test suites
└── test_report.html             // 生成的默认测试报告

简单说明一下这个测试用例组织布局:

  • 我们将测试用例分为多个场景(scenario),这里包括connection、subscribe和publish;
  • 由于是由go test驱动,所以每个存放test源文件的目录中都要遵循Go对Test的要求,比如:源文件以_test.go结尾等。
  • 每个场景目录下存放着测试用例文件,一个场景可以有多个_test.go文件。这里设定_test.go文件中的每个TestXxx为一个test suite,而TestXxx中再基于subtest编写用例,这里每个subtest case为一个最小的test case;
  • 每个场景目录下的scenario_test.go,都是这个目录下包的TestMain入口,主要是考虑为所有包传入统一的命令行标志与参数值,同时你也针对该场景设置在TestMain中设置setup和teardown。该文件的典型代码如下:
// github.com/bigwhite/experiments/automated-testing/scenarios/subscribe/scenario_test.go

package subscribe

import (
    "flag"
    "log"
    "os"
    "testing"

    mqtt "github.com/eclipse/paho.mqtt.golang"
)

var addr string

func init() {
    flag.StringVar(&addr, "addr", "", "the broker address(ip:port)")
}

func TestMain(m *testing.M) {
    flag.Parse()

    // setup for this scenario
    mqtt.ERROR = log.New(os.Stdout, "[ERROR] ", 0)

    // run this scenario test
    r := m.Run()

    // teardown for this scenario
    // tbd if teardown is needed

    os.Exit(r)
}

接下来我们再来看看具体测试case的实现。

2. 测试用例实现

我们以稍复杂一些的subscribe场景的测试为例,我们看一下subscribe目录下的subscribe_test.go中的测试suite和cases:

// github.com/bigwhite/experiments/automated-testing/scenarios/subscribe/subscribe_test.go

package subscribe

import (
    scenarios "bigwhite/autotester/scenarios"
    "testing"
)

func Test_Subscribe_S0001_SubscribeOK(t *testing.T) {
    t.Parallel() // indicate the case can be ran in parallel mode

    tests := []struct {
        name  string
        topic string
        qos   byte
    }{
        {
            name:  "Case_001: Subscribe with QoS 0",
            topic: "a/b/c",
            qos:   0,
        },
        {
            name:  "Case_002: Subscribe with QoS 1",
            topic: "a/b/c",
            qos:   1,
        },
        {
            name:  "Case_003: Subscribe with QoS 2",
            topic: "a/b/c",
            qos:   2,
        },
    }

    for _, tt := range tests {
        tt := tt
        t.Run(tt.name, func(t *testing.T) {
            t.Parallel() // indicate the case can be ran in parallel mode
            client, testCaseTeardown, err := scenarios.TestCaseSetup(addr, nil)
            if err != nil {
                t.Errorf("want ok, got %v", err)
                return
            }
            defer testCaseTeardown()

            token := client.Subscribe(tt.topic, tt.qos, nil)
            token.Wait()

            // Check if subscription was successful
            if token.Error() != nil {
                t.Errorf("want ok, got %v", token.Error())
            }

            token = client.Unsubscribe(tt.topic)
            token.Wait()
            if token.Error() != nil {
                t.Errorf("want ok, got %v", token.Error())
            }
        })
    }
}

func Test_Subscribe_S0002_SubscribeFail(t *testing.T) {
}

这个测试文件中的测试用例与我们日常编写单测并没有什么区别!有一些需要注意的地方是:

  • Test函数命名

这里使用了Test_Subscribe_S0001_SubscribeOK、Test_Subscribe_S0002_SubscribeFail命名两个Test suite。命名格式为:

Test_场景_suite编号_测试内容缩略

之所以这么命名,一来是测试用例组织的需要,二来也是为了后续在生成的Test report中区分不同用例使用。

  • testcase通过subtest呈现

每个TestXxx是一个test suite,而基于表驱动的每个sub test则对应一个test case。

  • test suite和test case都可单独标识为是否可并行执行

通过testing.T的Parallel方法可以标识某个TestXxx或test case(subtest)是否是可以并行执行的。

  • 针对每个test case,我们都调用setup和teardown

这样可以保证test case间都相互独立,互不影响。

3. 测试执行与报告生成

设计完布局,编写完用例后,接下来就是执行这些用例。那么怎么执行这些用例呢?

前面说过,我们的方案是基于go test驱动的,我们的执行也要使用go test。

在顶层目录automated-testing下,执行如下命令:

$go test ./... -addr localhost:30083

go test会遍历执行automated-testing下面每个包的测试,在执行每个包的测试时会将-addr这个flag传入。如果localhost:30083端口并没有mqtt broker服务监听,那么上面的命令将输出如下信息:

$go test ./... -addr localhost:30083
?       bigwhite/autotester/scenarios   [no test files]
[ERROR] [client]   dial tcp [::1]:30083: connect: connection refused
[ERROR] [client]   Failed to connect to a broker
--- FAIL: Test_Connection_S0001_ConnectOKWithoutAuth (0.00s)
    connect_test.go:20: want ok, got network Error : dial tcp [::1]:30083: connect: connection refused
FAIL
FAIL    bigwhite/autotester/scenarios/connection    0.015s
[ERROR] [client]   dial tcp [::1]:30083: connect: connection refused
[ERROR] [client]   Failed to connect to a broker
--- FAIL: Test_Publish_S0001_PublishOK (0.00s)
    publish_test.go:11: want ok, got network Error : dial tcp [::1]:30083: connect: connection refused
FAIL
FAIL    bigwhite/autotester/scenarios/publish   0.016s
[ERROR] [client]   dial tcp [::1]:30083: connect: connection refused
[ERROR] [client]   dial tcp [::1]:30083: connect: connection refused
[ERROR] [client]   Failed to connect to a broker
[ERROR] [client]   Failed to connect to a broker
[ERROR] [client]   dial tcp [::1]:30083: connect: connection refused
[ERROR] [client]   Failed to connect to a broker
--- FAIL: Test_Subscribe_S0001_SubscribeOK (0.00s)
    --- FAIL: Test_Subscribe_S0001_SubscribeOK/Case_002:_Subscribe_with_QoS_1 (0.00s)
        subscribe_test.go:39: want ok, got network Error : dial tcp [::1]:30083: connect: connection refused
    --- FAIL: Test_Subscribe_S0001_SubscribeOK/Case_003:_Subscribe_with_QoS_2 (0.00s)
        subscribe_test.go:39: want ok, got network Error : dial tcp [::1]:30083: connect: connection refused
    --- FAIL: Test_Subscribe_S0001_SubscribeOK/Case_001:_Subscribe_with_QoS_0 (0.00s)
        subscribe_test.go:39: want ok, got network Error : dial tcp [::1]:30083: connect: connection refused
FAIL
FAIL    bigwhite/autotester/scenarios/subscribe 0.016s
FAIL

这也是一种测试失败的情况。

在自动化测试时,我们一般会把错误或成功的信息保存到一个测试报告文件(多是html)中,那么我们如何基于上面的测试结果内容生成我们的测试报告文件呢?

首先go test支持将输出结果以结构化的形式展现,即传入-json这个flag。这样我们仅需基于这些json输出将各个字段读出并写入html中即可。好在有现成的开源工具可以做到这点,那就是go-test-report。下面是通过命令行管道让go test与go-test-report配合工作生成测试报告的命令行:

注:go-test-report工具的安装方法:go install github.com/vakenbolt/go-test-report@latest

$go test ./... -addr localhost:30083 -json|go-test-report
[go-test-report] finished in 1.375540542s

执行结束后,就会在当前目录下生成一个test_report.html文件,使用浏览器打开该文件就能看到测试执行结果:

通过测试报告的输出,我们可以很清楚看到哪些用例通过,哪些用例失败了。并且通过Test suite的名字或Test case的名字可以快速定位是哪个scenario下的哪个suite的哪个case报的错误!我们也可以点击某个test suite的名字,比如:Test_Connection_S0001_ConnectOKWithoutAuth,打开错误详情查看错误对应的源文件与具体的行号:

为了方便快速敲入上述命令,我们可以将其放入Makefile中方便输入执行,即在顶层目录下,执行make即可执行测试:

$make
go test ./... -addr localhost:30083 -json|go-test-report
[go-test-report] finished in 2.011443636s

如果要传入自定义的mqtt broker的服务地址,可以用:

$make broker_addr=192.168.10.10:10083

四. 小结

在这篇文章中,我们介绍了如何实现基于go test驱动的自动化测试,介绍了这样的测试的结构布局、用例编写方法、执行与报告生成等。

这个方案的不足是要求测试用例所在环境需要部署go与go-test-report

go test支持将test编译为一个可执行文件,不过不支持将多个包的测试编译为一个可执行文件:

$go test -c ./...
cannot use -c flag with multiple packages

此外由于go test编译出的可执行文件不支持将输出内容转换为JSON格式,因此也无法对接go-test-report将测试结果保存在文件中供后续查看。

本文涉及的源码可以在这里下载 – https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/automated-testing


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手把手教你使用ANTLR和Go实现一门DSL语言(第一部分):设计DSL语法与文法

本文永久链接 – https://tonybai.com/2022/05/24/an-example-of-implement-dsl-using-antlr-and-go-part1

《使用ANTLR和Go实现DSL入门》一文中,我们了解了DSL与通用编程语言(GPL)的差异、DSL解析器生成工具选择以及ANTLR文法的简要书写规则,并和大家一起完成了一个CSV解析器的例子。看完上述文章后,你是不是有了打造属于自己的DSL的冲动了呢!

那么究竟该如何设计和实现一门自己的DSL呢?在这个系列文章中,我将“手把手”地和大家一起看看设计和实现一门DSL(这里主要指外部DSL)的全流程。

结合Martin Fowler在《领域特定语言》一书中的建议,我将设计与实现一门外部DSL的过程分为如下几个步骤:


图:外部DSL设计与实现的步骤

本文是系列文章的第一篇,在这一篇中,我将先来说说前三个步骤,即为某一特定领域设计一门DSL的语法(syntax)、并编写可以解析该DSL的ANTLR文法(grammar),生成该DSL语法的解析器并验证ANTLR文法的正确性。

到这里有朋友可能会问:“一会儿文法,一会儿又语法,它们到底有啥区别?”,别急!在设计这门DSL语法之前,我先来和大家一起简单理解一下文法与语法的区别。

一. 文法(grammar)和语法(syntax)


图:文法与语法的比较

如上图所示,语法是面向使用该编程语言的应用开发者的,就像Go语法面向的是Gopher;而文法则是面向这门编程语言的编译器或解释器(Interpreter)的核心开发者的

我们通常用自然语言描述编程语言的语法,这样的文档一般被称为该编程语言的语言规范(language specification),比如用于描述Go语法的Go语言规范

但自然语言通常是不精确的,有时带有歧义。为了给出更为精确的语法描述,编程语言规范通常也会有采用某种形式语言(比如:EBNF)表示的关于这门语言语法所对应的文法,比如在Go语言规范中,我们就能看到用EBNF所描述的文法:

SourceFile       = PackageClause ";" { ImportDecl ";" } { TopLevelDecl ";" } .
PackageClause    = "package" PackageName .
PackageName      = identifier .
ImportDecl       = "import" ( ImportSpec | "(" { ImportSpec ";" } ")" ) .
ImportSpec       = [ "." | PackageName ] ImportPath .
ImportPath       = string_lit .
... ...

通常应用开发人员是不会关心这些夹带在语言规范文档中的文法描述的,只有当规范中的说明有歧义时,开发人员才会根据文法中的产生式规则去推导语法的合规形式的,当然了这一推导过程是比较“痛苦”的。

到这里,结合我们在《使用ANTLR和Go实现DSL入门》一文中的说明,我们进一步明确了文法就是一组规则,这组规则告诉我们如何将文本流转换为语法树。如果转换失败,说明文本流中存在不符合编程语言语法的地方。

此外,用于描述一门编程语言语法的文法可以不止一种,每种形式语言工具都有自己的表示形式,比如针对Go语言语法,我们可以使用EBNF给出形式化的文法,也可以使用ANTLR专用的形式化文法。

到这里,你对文法与语法的概念是不是更深刻一些了呢!不过这时可能会有朋友站出来提问:设计一门编程语言或DSL,是先设计语法还是先设计文法呢

在语言设计伊始,语法和文法设计的边界其实并非那么清晰。讨论语法是为了确定文法做准备,而一旦确定了一版文法,语法的使用形式又被进一步精确了。在编程语言/DSL设计过程中,语法与文法是交替螺旋上升的。简单的DSL语言,可能一轮迭代就完成了全部设计。复杂的通用编程语言可能要反复针对语法讨论多次,确定下来后,才会编写出新一版本的文法,依次反复迭代。

不过通常来说我们会先确定一版语言的语法,写出一些采用此版语言语法的样例源文件,供后续文法以及生成的解析器(Parser)验证使用。回顾Go语言的历史,我们会发现Go语言创世团队当初也是这么做的。Robert Griesemer、Rob Pike和Ken Thompson这三位大佬在Google总部的一间会议室里首先进行了一场有关Go具体设计的会议。会后的第二天,Robert Griesemer发出了一封题为“prog lang discussion”的电邮,这封电邮便成为了这门新语言的第一版设计稿,三位大佬在这门语言的一些基础语法特性与形式上达成了初步一致:

Date: Sun, 23 Sep 2007 23:33:41 -0700
From: "Robert Griesemer" <gri@google.com>
To: "Rob 'Commander' Pike" <r@google.com>, ken@google.com
Subject: prog lang discussion
...
*** General:
Starting point: C, fix some obvious flaws, remove crud, add a few missing features
  - no includes, instead: import
  - no macros (do we need something instead?)
  - ideally only one file instead of a .h and .c file, module interface
should be extracted automatically
  - statements: like in C, though should fix 'switch' statement
  - expressions: like in C, though with caveats (do we need ',' expressions?)
  - essentially strongly typed, but probably w/ support for runtime types
  - want arrays with bounds checking on always (except perhaps in 'unsafe mode'-see section on GC)
  - mechanism to hook up GC (I think that most code can live w/ GC, but for a true systems
    programming language there should be mode w/ full control over memory allocation)
  - support for interfaces (differentiate between concrete, or implementation types, and abstract,
    or interface types)
  - support for nested and anonymous functions/closures (don't pay if not used)
  - a simple compiler should be able to generate decent code
  - the various language mechanisms should result in predictable code
...

基于这版设计,2008年初,Unix之父Ken Thompson实现了第一版Go编译器(文法相关),用于验证之前的语法设计。

好了,在理解了文法与语法的区别后,接下来,我们就来为某一特定领域创建一门DSL语言,我们先来介绍一下这门DSL的背景与语法设计。

注:以上提到的对文法与语法的理解仅限于计算机编程语言领域,并不一定适合自然语言领域(自然语言领域也有文法与语法的概念)。

二. 为《后天》中的气象学家设计一门DSL

注:下面只是一个虚构的领域例子,大家无需在其合理性、可行性、科学性与严谨性上产生质疑:)。

如果你看过灾难片专业户罗兰·艾默里奇指导的美国灾难题材电影《后天》,你肯定会对电影里发生的威胁人类文明的灾难情节记忆犹新。不过《后天》里的情节其实离我们并不“遥远”,尤其是进入二十一世纪以来,极端异常天气在全球各个地区屡屡发生:两极高温冰川消融、北美陆地飓风以及我国2021年华北地区的极端降水等等。各国的气象学家、地球物理科学家们都在努力破解这些极端天气背后的原因,并预测全球气候的走势。他们在全球设置了诸多气象数据的采集装置,就像《后天》中部署在大西洋上的浮标那样,7×24小时地监视着“地球的生命体征”。

像浮标这样的采集装置内置采集程序,按照设定的规则定期向中心上报数据或发送异常事件信息。不过浮标一般都是无人值守的,一旦投放,便很难维护。一旦要进行程序升级,比如更新采集数据与上报事件的规则,就比较麻烦了。

如果我们为像浮标这样的采集装置设计一门DSL,让这些装置内置某种DSL引擎,这样变更采集和报警规则只需给装置远程传送一个极小数据量的规则文件即可完成升级,采集装置将按照新规则上报数据和事件。

好了,领域背景介绍完了,下面我们就来为气象学家们分忧,帮助他们设计一门DSL语言,用于“指挥”像浮标这样的数据收集装置按照气象学家们设定的规则上报数据与事件。

三. DSL语言的语法样例

我们先来构思一下这门DSL的语法。什么样的DSL是好DSL?没有固定的评价标准。

  • 自然语言 vs. 编程语言

有人说DSL是给领域专家用的,应该更贴近自然语言一些,但实际情况是DSL更多还是开发人员/测试人员去写,或有开发经验的领域专家使用。所以在《领域特定语言》一书的第二章末尾,Martin Fowler给出关于DSL的特别警示:不要试图让DSL读起来像自然语言。牢记,DSL是一种程序设计语言

使用DSL更像是在编程,而不是写小说。同自然语言相比,像DSL这样的程序设计语言的目标是简洁、清晰与精确

  • 一门大的DSL vs. 多门小的DSL

DSL正如其名,是领域相关的。绝大多数DSL都是非常简单、非常小的“编程语言”,比如一个算术表达式求值语言,再比如DSL一书中格兰特小姐的控制器状态机等。

但DSL始终存在演化成庞然大物-一门图灵完备的通用编程语言的风险,这个是要极力避免的。那么怎么识别这种风险呢?Martin Fowler告诉我们:如果一个系统整体都是用一门DSL实现的,那么这门DSL就成为了事实上的通用编程语言了。更佳的作法是切分领域,为不同领域构建不同的DSL,而不要构建一门DSL用于所有领域

好了,到这里我们先了解一下虚构例子的领域需求,我们需要为这样的一个无人值守的海洋浮标设备设计一门DSL,DSL可用于描述采集设备数据采集与上报的规则。

科学家们对设备的采集能力描述如下:

  • 可通过传感器周期性(默认间隔一分钟)获取所在坐标位置的大气温度、水温、水流速、盐度、….等物理指标;
  • 可对传感器实时获取到的各种物理指标信息进行一元运算(向下取整、向上取整、绝对值)、算术运算(加减乘除取模)、关系运算(大于、小于…)、逻辑运算(与、或) ,构造混合这些运算的条件,当条件为真时,上报指定的物理指标信息;
  • 可结合采集设备缓存的历史时刻数据(缓存能力有限,最大300分钟,即300条数据)进行综合条件判定,这里将其定义为窗口计算,判定策略包括:都不满足、全部满足和至少一项满足。

面对这样的需求,我们怎么定义DSL的语法呢?外部DSL的语法设计往往会受到设计者对以往的编程语言的使用经验的影响。很多开发人员都会从自己熟悉的编程语言的语法中“借鉴”一些语法元素来构成自己的DSL。下面是我设计的一组语法样例:

r0001: Each { || $speed > 30 } => ("speed", "temperature", "salinity");

r0002: None { |,30| $temperature > 5 } => ("speed", "temperature", "salinity");

r0003: None { |3,| $temperature > 10 } => ("speed", "temperature", "salinity");

r0004: Any { |11,30| ($speed < 5) and ($temperature < 2) and (roundUp($salinity) < 600) } => ("speed", "temperature", "salinity");

r0005: Each { |,| (($speed < 5) and (($temperature + 1) < 10)) or ((roundDown($speed) <= 10) and (roundUp($salinity) >= 500))} => ();

到这里,一些童鞋会惊讶到DSL的简单,没错!就像前面所说的,DSL就应该简单、清晰和表意精确

下面我来对上面的语法样例做个简单说明:

  • 一条规则占用一行,以ruleID开头,以分号结尾;
  • ruleID与rule body之间通过冒号分隔;
  • rule body借鉴了Ruby语言中的迭代器语法:
#!/usr/bin/ruby

a = [1,2,3,4,5]
b = Array.new
b = a.collect{ |x| x <= 4 }
puts b

输出:

true
true
true
true
false

在上面ruby的这种迭代器语法中,collect迭代器会将迭代数组a中每个元素,并针对每个元素进行x <= 4的求值,求值结果存储在b中对应的元素位置上。我借鉴了这种形式的语法,形成支持窗口计算和表达式求值的语法。以下面语法为例:

r0001: Each { |1,5| $speed > 30 } => ("speed", "temperature", "salinity");

这个规则的含义是:当窗口数据,从第1项到第5项数据中的speed指标都大于30时,输出并上报当前最新的speed、temperature和salinity指标数据。

Each是对窗口满足策略的判定,Each表示窗口数据中每一项都符合后面的条件表达式;其他两个判定词是None和Any,None表示窗口数据中没有一项满足后面的条件表达式;Any表示窗口数据中有一项满足后面的条件表达式即可。

Each后面的大括号中放置了窗口范围以及条件表达式。

两个竖线表示要参与求值的窗口数据,窗口表示的标准形式为|low, high|,low和high是下标值(下标从1开始),表示的窗口范围为:[low, high]。当省略low时,比如:|, high|表示的窗口范围为|1, high|;当low与high相同时,比如:|n, n|表示只有下标为n这一个元素参与后续求值;当省略high时,比如:|low, |表示窗口范围为|low, max|,其中max为默认设置的窗口的大小;当low与high都省略,但保留逗号时,比如:|,|,表示窗口中所有数据;当low与high都省略,逗号也省略时,比如:||,则表示|1,1|,即窗口中最新的那条数据。这种设计也部分借鉴了Go的切片下标的语法。

窗口后面条件表达式的求值结果要么为true,要么为false。其支持的运算符可以参考r0005规则。物理指标用$+指标名字表示,比如$speed。

当整个规则求值结果为真时,输出窗口中最新数据的speed、temperature和salinity这三个指标。如果最后输出指标的元组为空,则代表输出所有指标。

好了,大致确定了DSL语法后,我们就来根据语法样例编写对应ANTLR文法。

四. 为DSL编写ANTLR文法

在之前的文章中,我们也提到过,ANTLR文法规则存储在以.g4为后缀的文件中,文件名要与文件内的grammar关键字后面的名字保持一致,比如我们的文件名为Tdat.g4,那么该文件中grammar后面也必须是Tdat:

// the grammar for tdat RuleEngine
grammar Tdat;

注意:如果生成的解析器的目标语言为Go,那么ANTLR文法文件名必须要大写,否则生成的一些重要的结构无法被导出。

每个ANTLR文法文件都需要一个起始语法解析规则(parser rule),在Tdat.g4中,我们的起始规则为prog:

// the first parser rule, also the first rule of RuleEngine grammar
// prog is a sequence of rule lines.

prog
    : ruleLine+
    ;

正如prog规则的注释那样,一个采集装置的完整规则文件是由一组(至少包含一条)规则行(ruleLine)组成。而每个ruleLine的组成模式也非常固定:

ruleLine
    : ruleID ':' enumerableFunc '{' windowsRange conditionExpr '}' '=>' result ';'
    ;

大家可以对照着前面语法样例来理解ruleLine这个规则。接下来我们自顶向下(从左向右)的将各个组成部分的规则逐一定义就好了。先来看ruleID这个最简单的规则:

  • ruleID就是以字母开头,由数字与数字组成的文本:
ruleID
    : ID
    ;

// the first char of ID must be a letter
ID
    : ID_LETTER (ID_LETTER | DIGIT)*
    ;

fragment
ID_LETTER
    : 'a'..'z'|'A'..'Z'|'_'  // [a-zA-Z_]
    ;

fragment
DIGIT
    : [0-9]  // match single digit
    ;

像ID这样的词法规则,大家其实无需自己去从头编写,《ANTLR 4权威指南》antlr/grammar-v4中有大量样例可供参考。

  • enumerableFunc就是窗口判定策略,这里直接将Each、None和Any定为语言的关键字了:
enumerableFunc
    : 'Each'
    | 'None'
    | 'Any'
    ;
  • windowsRange是窗口规则,它有两个候选产生式:
windowsRange
    : '|' INT? '|'          #WindowsWithSingleOrZeroIndex
    | '|' INT? ',' INT? '|' #WindowsWithLowAndHighIndex
    ;

为了便于后续解析,这里用#为每个产生式起了一个名字,这样后续ANTLR在基于Tdat.g4生成Parser代码时,就会单独针对每个名字生成一对EnterXXX和ExitXXX(以listener模式下为例),便于我们解析。当然这里你还可以拆分的更细碎一些以进一步减少在处理Parser规则时自己写代码做判断的工作量。

  • conditionExpr是这里最复杂的parser规则,它的求值结果永远是true或false,因此我将其产生式规则定义如下:
conditionExpr
    : conditionExpr logicalOp conditionExpr
    | '(' conditionExpr ')'
    | primaryExpr comparisonOp primaryExpr
    ;

我们看到:conditionExpr规则有三个候选产生式,它可以是带括号的自身,支持自身通过逻辑操作符(and和or)的运算,也可以是经由比较操作符计算(比如>、<等)的普通表达式(primaryExpr)。

而普通表达式(primaryExpr)同样可以是带括号的自身,可以是经由算术运算符(比如:加减乘除等)计算的普通表达式,可以是单一的指标(METRIC),可以是经由一元内置函数(比如:roundUp、abs等)计算的普通表达式,当然也可以仅仅是一个字面值(literal)。literal字面值支持整型、浮点(非科学记数法表示形式)和字符串(双引号括起的文本):

primaryExpr
    : '(' primaryExpr ')'                  #BracketExprInPrimaryExpr
    | primaryExpr arithmeticOp primaryExpr #ArithmeticExprInPrimaryExpr
    | METRIC                               #MetricInPrimaryExpr
    | builtin '(' primaryExpr ')'          #BuildinExprInPrimaryExpr
    | literal                              #RightLiteralInPrimaryExpr
    ;

arithmeticOp
    : '+'
    | '-'
    | '*'
    | '/'
    | '%'
    ;

builtin
    : 'roundUp'
    | 'roundDown'
    | 'abs'
    ;

logicalOp
    : 'or'
    | 'and'
    ;

comparisonOp
    : '<'
    | '>'
    | '<='
    | '>='
    | '=='
    | '!='
    ;

METRIC
    : '$' ID // match $speed
    ;

INT
    : DIGIT+
    ;

FLOAT
    : DIGIT+ '.' DIGIT* // match 1. 39. 3.14159 etc...
    | '.' DIGIT+        // match .1 .14159
    ;

STRING
    : '"' (ESC|.)*? '"'
    ;
  • result规则定义了声明输出指标的形式,它是一个小括号表示的元组,指标间用逗号分隔,如果元组为空,则表示输出所有指标。
result
    : '(' STRING (',' STRING)* ')' # ResultWithElements
    | '(' ')'                      # ResultWithoutElements
    ;

好了,到这里针对这门DSL的ANTLR文法也编写完了。

五. 小结

在这一篇中,我们了解了开发一门DSL的基本流程,我们以一门为气象科学家打造的DSL为示例,和大家一起为该DSL设计了语法样例,并用ANTLR4的文法规则定义了这门DSL。

那么这个文法是否能被ANTLR正确解析并生成目标代码?通过这个文法能否正确识别出前面我们给出的语法样例呢?在下一篇“文法验证”中我将给大家揭晓答案。

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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