将语义谓词与 Python 目标一起使用

Using semantic predicates with Python target

我目前正在为我公司使用的专有语言的单元测试构建语法。

这种语言在某些方面类似于 Regex,例如 F=bing* 表示 bing 的可能重复。然而,单个 * 表示一个任意块,而 ** 表示任意数量的任意块。

我唯一的解决方案是使用语义谓词,检查前面的标记是否是 space。如果有人有以不同方式规避此问题的建议,请分享!

否则,我的语法现在看起来像这样,但谓词似乎没有按预期工作。

grammar Pattern;

element:
    ID
    | macro;

macro:
    MACRONAME macroarg? REPEAT?;

macroarg: '['( (element | MACROFREE ) ';')* (element | MACROFREE) ']';


and_con : 
    element '&' element
    | and_con '&' element
    |'(' and_con ')';

head_con :
    'H[' block '=>' block ']';

block :
    element
    | and_con
    | or_con
    | head_con
    | '(' block ')';

blocksequence :
    (block ' '+)* block;

or_con :
     ((element | and_con) '|')+ (element | and_con)
    | or_con '|' (element | and_con)
    | '(' blocksequence (')|(' blocksequence)+ ')' REPEAT?;

patternlist :
    (blocksequence ' '* ',' ' '*)* blocksequence;

sentenceord :
    'S=(' patternlist ')';

sentenceunord :
    'S={' patternlist '}';

pattern :
    sentenceord
    | sentenceunord
    |  blocksequence;   

multisentence :
    MS pattern;

clause :
    'CLS' ' '+ pattern;

complexpattern :
    pattern
    | multisentence
    | clause
    | SECTIONS ' ' complexpattern;

dictentry:
    NUM ';' complexpattern
    | NUM ';' NAME ';' complexpattern
    | COMMENT;

dictionary:
    (dictentry ('\n'|'\r\n'))* (dictentry)? EOF;


ID : ( '^'? '!'? ('F'|'C'|'L'|'P'|'CA'|'N'|'PE'|'G'|'CD'|'T'|'M'|'D')'=' NAME REPEAT? '$'? )
    | SINGLESTAR REPEAT?;

fragment SINGLESTAR: {_input.LA(-1)==' '}? '*';
fragment REPEATSTAR: {_input.LA(-1)!=' '}? '*';

fragment NAME: CHAR+ | ',' | '.' | '*';

fragment CHAR: [a-zA-Z0-9_äöüßÄÖÜ\-];

REPEAT: (REPEATSTAR|'+'|'?'|FROMTIL);

fragment FROMTIL: '{'NUM'-'NUM'}';

MS : 'MS' [0-9];

SECTIONS: 'SEC' '=' ([0-9]+','?)+;

NUM: [0-9]+;

MACRONAME: '#'[a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*;

MACROFREE: [a-zA-Z!]+;

COMMENT: '//' ~('\r'|'\n')*;

当定位 Python 时,先行谓词的语法需要像这样:

单星:{self._input.LA(-1)==ord(' ')}? '*';

注意需要在调用中添加"self."引用,并用ord()函数包裹字符,returns一个unicode值进行比较。 Python 目标的 Antlr 文档严重缺乏!