ANTLR vs. Happy vs. другие генераторы парсеров

Question

Я хочу написать переводчик на двух языках, а после некоторого чтения в Интернете я решил пойти с ANTLR. Я должен был изучить его с нуля, но помимо некоторых проблем с устранением оставленной рекурсии все прошло хорошо до сих пор.

Однако сегодня какой-то парень сказал мне, чтобы проверить Happy, генератор синтаксического анализа на основе Haskell. У меня нет знаний Haskell, поэтому я мог бы использовать некоторые советы, если бы Happy действительно лучше ANTLR, и если это стоит изучить.

В частности, меня беспокоит то, что моему переводчику необходимо поддерживать макроподстановку, о которой я еще не знаю, как это сделать в ANTLR. Может быть, в Happy это легче сделать?

Или, если думаю, что другие генераторы парсеров еще лучше, я был бы рад услышать о них.

Answer 1

Люди продолжают полагать, что если они просто получат парсер, они приготовят при создании языковых инструментов. Это просто неправильно. Парсеры доставят вас к предгорьям из Гималаев , затем вам нужно серьезно начать восхождение.

Если вы хотите, чтобы промышленная поддержка для создания переводчиков языка, см. Наш DMS Software Reengineering Toolkit. DMS обеспечивает

• Unicode, основанные на лексические
• полных контекстно-свободные парсеры (слева рекурсии? Нет проблем! Произвольное опережение? Нет проблем. Неоднозначные грамматики? Нет проблем)
• полных передние концы для C, C#, COBOL, Java, C++, JavaScript, ... (включая полные препроцессорами для C и C++)
• автоматического построения НРХ
• поддержка для построения таблиц символов с произвольными правилами определения объема
• ATTRIB тивной оценки грамматики, чтобы построить анализаторы, которые используют древовидную структуру
• поддержка управления и анализа потока данных (а также реализация этого для полных C, Java и COBOL),
• преобразования источника в источник с использованием синтаксиса источник и целевой язык
• AST к исходному коду prettyprinting, чтобы воспроизвести целевой язык текста

Что касается просьбы OP для обработки макросов: наш C, COBOL и C++ интерфейсам обрабатывать их соответствующим языком предварительной обработки с помощью а) традиционный метод полного расширения или b) нерасширение (где это возможно), чтобы обеспечить возможность трансформирования пост-парсинга сами макросы. В то время как DMS как основа специально не реализует макрообработку, она может поддерживать построение и преобразование того же.

В качестве примера переводчика, построенного с использованием DMS, см. Обсуждение converting JOVIAL to C for the B-2 bomber. Это 100% перевод для> 1 MSLOC жесткого реального времени. [Это может развлечь вас, чтобы знать, что нам никогда не разрешалось видеть, что переводная программа (совершенно секретная).]. И да, у JOVIAL есть препроцессор, и да, мы перевели большинство макросов JOVIAL в эквивалентные версии C.

[Haskell - классный язык программирования, но он сам по себе не делает ничего подобного. Речь идет не о том, что выражается на языке.Его выяснение того, какие механизмы необходимы для поддержки задачи манипулирования программами, и , затрачивая 100 человеко-лет на его строительство.]