基于Antlr与微前端架构的通信录实现方案

本文针对军事领域多样化的指挥控制需求,提出一种基于Antlr与微前端架构的通信录子模块实现方案,以Antlr语义分析库为基础,建立了基于Antlr的通信录过滤领域语言,通过对语法规则的解析处理进一步实现了以全量通信录数据、过滤语句为输入,业务关注的通信录数据为输出的通信录过滤系统。基于过滤领域语言完成各子应用过滤条件的拟制,依托微前端架构为军事领域指挥控制应用自动生成通信录子模块页面,提供高度动态性。

基于ANTLR4的Python代码分析程序设计与实现

随着软件规模和复杂性的增加,程序代码分析技术变得越来越重要。ANTLR4作为一款强大的语言识别工具,为程序代码分析提供了基础。研究分析了ANTLR4在代码解析过程中的运行机制,设计并实现了用于分析Python语言代码的应用程序。

基于ANTLR的SQL语法分析策略与实现

以SQL预编译的构建为目的,提出一种基于ANTLR(Another Tool for Language Recognition)的SQL预编译设计模型。模型从编译原理的角度出发,采用扩展的巴科斯范式EBNF(Extended Backus-Naur Form)定义SQL文法规则。在定义文法规则时,兼顾了SQL语言的特点和ANTLR识别器的工作原理,提出两层分析、嵌入Java语言的设计策略;在语法解析时,通过借鉴树编辑距离的相关研究成果,将目标代码和用户代码进行映射,实现了语法树异同点的检测。

基于ANTLR的前端编译器若干关键问题的研究与实现

采用自动生成工具ANTLR的LL(*)文法对编译器前端进行构造,所涉及的关键问题有:文法的左递归、算符的结合性、算符优先级及语法断言。针对上述关键问题进行研究,给出了具体可行的解决方案。实验结果表明:该方案有效地解决了基于ANTLR的代码编译问题,具有良好的可操作性和实用性。

利用ANTLR生成C++描述的分析程序

ANTLR是一种基于LL(k)文法的语法分析程序生成工具,其生成的分析器默认使用Java描述,而不是更高效的C++。本文介绍了在Windows平台下,借助Visua1 C++6.0组织工程,使用ANTLR生成C++描述的分析器的方法,并给出了一个实例。最后,本文对ANTLR本身做出了一点改进。

一种基于ANTLR的MongoDB数据库SQL转化模型

作为非关系型数据的典型存储和管理模型,NoSQL(not only structured query language)技术随着大数据发展浪潮已成为研究热点之一。通过对著名NoSQL数据库MongoDB特点的分析,针对其缺乏SQL(structured query language)访问接口的不足,提出了一种基于ANTLR的MongoDB数据库SQL转化模型,并重点研究了该模型的分层构成、SQL解析、语义转换以及运行机制。基于该模型,设计开发了原型系统,对该模型的效果进行了验证,达到了预期的目标。这一研究成果的突出贡献在于,它可以使得软件开发人员对MongoDB数据库的学习曲线变得平坦,减少了编制程序的工作量,提高了软件的开发效率。

基于ANTLR工具的高层次综合方法实现

随着集成电路制造工艺技术和功能复杂性的不断发展,传统的I C设计方法已经很难满足越来越短的上市时间的需求,为了解决这一问题,研究人员趋于研发更加新颖高效的设计方法,如高层次综合方法。而其中算子设计方法是最有发展前景的解决方案之一。在本文中,ANTLR工具被应用于从C语言到高层次算子语言的转换,转换过程主要由四个部分组成,即词法分析,语法分析,AST分析和模板映射。通过对C语言的不同语法功能和语句结构的分析,运用ANTLR工具将C语言到高层次算子语言的转换成功完成并加以改善。此外,该方法也对进一步的高层次综合研究提供了良好的指导。

基于ANTLR的AltaRica 3.0模型平展化算法设计与实现

AltaRica 3.0是一类面向复杂关键系统的安全性建模与分析语言,由于AltaRica 3.0的结构模型S2ML(System Structure Modeling Language)是描述真实系统的层次结构信息,无法进行模型的安全性分析,而AltaRica 3.0的语义模型GTS(Guarded Transition Systems)可以用来进行安全性分析,因此,将AltaRica 3.0的S2ML转换为语义等价GTS语义模型是最新的AltaRica 3.0中的一个关键技术.为此,本文提出了一种基于ANTLR(Another Tool for Language Recognition)的AltaRica 3.0模型平展化算法.首先,根据Block和Class对AltaRica 3.0模型进行分割分别获取对应的AST(Abstract Syntax Tree);然后设计相关的转换算法,在遍历AST时,对结点存储的AltaRica 3.0模型语言信息进行获取和转换,通过不断的递归过程获取到平展化后的文件.实验表明,设计的算法可以很好地完成AltaRica 3.0模型的平展化过程.

基于ANTLR的LL(k)文法消解冲突方法研究

在嵌入式电子系统测试语言的研究设计过程中,需要对语言进行词法分析、语法分析和语义分析.采用基于ANTLR的LL(k)文法进行词法分析、语法分析和抽象语法树遍历时,针对LL(k)文法中不能用左递归和步长限制等问题而遇到的文法推导冲突,指出了可行的解决方案,并构建了无冲突的嵌入式电子系统的测试语言的词法分析和语法分析程序.

基于ANTLR的试卷识别和导入系统的研究

为了解决在线考试系统中手工录入试题效率低下的问题,提出了一种基于ANTLR的自动化解决方案。该方案建立一个试卷识别器,把试卷内容作为源代码,通过词法、语法和语义分析来进行验证和识别,生成试卷模型,实现试题和试卷的导入。文章阐述了整个系统的架构及识别模块的详细设计,并对错误处理进行了详细讨论。结果表明,该系统简化了试题的编写和录入工作,并与在线考试系统很好的结合在一起,起到了增强系统功能和减轻管理员负担的作用。

基于ANTLR的HL7按需解析程序自动生成技术

ANTLR是一种语言解析程序自动生成工具,可生成多种语言解析程序源代码。HL7是一种医疗数据交换标准,有其严格的语法定义,且上下文无关。文中构建了一个可交互的HL7按需配置Web应用,自动生成符合ANTLR规则的HL7消息语法描述文件,再经由ANTLR处理和编译器的编译,得到HL7按需解析程序。经测试和结果分析表明该技术具有可行性和应用价值。

基于ANTLR的XML解释器的设计与实现

XML解释器是XML技术的关键部分之一。本文详细介绍XML解释器的构建原理,以及如何利用语言识别工具ANTLR来实现。

应用ANTLR实现过程式语言操作语义的动态演示

介绍了一个面向过程语言的文法特点,应用ANTLR实现了该语言操作语义的动态演示,系统可辅助教师进行课堂教学,为学生自主学习提供良好的支撑环境,从而用形象的图形界面为学生搭起通向掌握抽象思维方法的桥梁。

基于ANTLR的Web应用测试脚本自动重构方法

Web应用在各个领域得到广泛应用,为保证Web应用程序质量,需要对它进行详尽的测试。基于脚本的自动化测试越来越流行,逐渐的被应用在了Web应用程序测试中。功能测试脚本一般用于Web应用的功能和接口测试,很难发现Web应用中可能存在的缺陷或者性能瓶颈。很多研究人员通过扩展功能测试脚本或者重新编写性能测试脚本来测试Web应用程序的缺陷问题。这种方式效率低下,资源开销大。为此,我们提出了一种基于ANTLR开源库的测试脚本自动重构方法,首先对测试脚本进行优化,加速测试脚本执行速度,然后对测试脚本进行增强,从而构造出一个快速暴露Web应用程序缺陷的性能测试脚本。

利用ANTLR生成C++描述的分析程序

ANTLR(ANother Tool for Language Recognition)是一种基于LL(k)文法的语法分析程序(以下简称分析器)生成工具。其生成的分析器默认使用Java描述,而不是更高效的C++。本文介绍了在Windows平台下,借助VC6.0进行组织工程,使用ANTLE生成C++描述的分析器的方法,并给出了一个实例。最后,本文对ANTLR本身做出了一点小小的改进。

ANTLR入门

严格来说,这并不是讲述Java技术的文章。ANTER,一个被誉为继yacc/lex之后一个崭新的语法分析器,受到很多人的关注。只不过碰巧ANTER是用Java语言开发的。对编译器技术感兴趣的读者也许能从这篇文章中发现一些有益的东西。

基于ANTLR的TTCN-3编译器的面向对象设计

针对TTCN-3核心语言的编译问题,设计了一种基于ANTLR的TTCN-3核心语言编译器。在语法分析器的设计中引入面向对象的设计方法,充分发挥了ANTLR面向对象的特性,构造了可复用的语法分析基类,降低了语法规则的相互耦合性和分析代码的复杂性,并实现了语法分析和语义分析的分离;同时,对符号表也做了面向对象的类化处理,并采用散列形式表现。另外,符号表可以动态地删除不在作用域范围内的标识符和添加进入作用域的标识符,取消了符号表的多级作用域结构,简化了符号表的构建和管理,这不仅减少了编译器的开发周期,提高了代码的可复用性,而且增强了工程的可维护性和可扩展性,最后,设计了编辑器语义分析的算法流程。实验测试证明,该编译器能够快速、正确的检测出TTCN-3核心语言程序中的词法、语法错误以及语义错误。

基于Antlr的函数式动态解释执行语言Effect设计与实现

Effect语言是一门风格上类似JavaScript的函数式编程语言,它使用Java实现并可以在JVM上跨平台动态解释执行。为了简化代码编写和程序调试,Effect语言的实现严格遵守函数式编程语言的五大特性。Effect语言通过Antlr实现语法和词法分析,并自定义Java类实现语义分析和解释执行。其编译器实现模块主要包括词法和语法分析、类型系统和类型推导、语义解释、执行调用和语言扩展模块。通过冒泡排序、闭包函数、标注式AOP编程、文件导入等等代码的编写和测试,表明Effect语言在功能性和实用性上有其特有的优势。

ANTLR之父——Terence John Parr

“自1980年以来，我手工编写了大量语言识别和翻译的代码，机械的过程让我开始尝试将这个过程自动化。”ANTLR之父——Terrence John Parr在ANTLR的介绍中如是说。分析器的自动化是编译理论研究中一个重要方向。早期，程序员一般是手动编写分析器，不仅费时费力，而且写出的分析器往往不够稳定，维护与移植也很成问题。然而随着ANTLR这一里程碑式的自动分析器出现，这种局面得到了彻底改变。

利用ANTLR生成C++描述的分析程序

ANTLR(ANother Tool for Language Recognition)是一种基于LL(k)文法的语法分析程 序(以下简称分析器)生成工具。其生成的分析器默认使用Java描述,而不是更高效的 C++。本文介绍了在Windows平台下,借助VC6.0进行组织工程,使用ANTLR生成 C++描述的分析器的方法,并给出了一个实例。最后,本文对ANTLR本身做出了一 点改进。