前一篇blog中讲了如何在C++中实现消息的自动派发，而关键点在于如何实现通过IDL文件自动生成msg_dispatcher模板类。有几个网友提醒我idl解析器会比较难写，事实却是如此。我第一个版本的idl解析器本来只是想做demo只用。花了一个晚上时间拼凑了几个python函数，msg_dispatcher类倒是能生成，但解析器的代码太混乱了，简直毫无结构可言。说实话，这个消息自动派发框架我还要深入的开发、扩展、优化，所以还是像模像样的搞一个解析器吧。于是果断扔掉第一版本的解析器代码，重新实现之。仍然采用Python实现，目前只完成了cpp代码生成器，并且只能支持消息体的decode，不支持encode，语法报错机制也没有加入。随未完美，但是毕竟开了个好头，这里讲一下解析器的实现。
完整示例代码 svn co http://ffown.googlecode.com/svn/trunk/fflib/lib/generator/
示例idl 文件：svn co http://ffown.googlecode.com/svn/trunk/fflib/lib/generator/example.idl
struct student_t
{
struct book_t
{
int16 pages;
};
string age;
};
1. 词法分析
用Python的好处是解析字符串非常方便，首先要把idl源文件解析成单个的单词。我定义了一个src_parser_t类实现此功能。解析分如下几步：
1> 读入idl 源文件内容
2> 把源文件内容分隔成单个行，只需将file_content_str.split('\n')即可。
3> 在把每行按空格分隔成单个单词 split(' ')即可
4> 如果有单词最后一个字符有分号去掉。
解析代码如下（只有80行）：
from pylib.inc import *
class src_parser_t:
def __init__(self, file):
self.file = file
self.struct_def_mgr = struct_def_mgr_t()
self.file_content = ''
self.all_words = []
f = open(file)
self.file_content = f.read()
f.close()
def get_struct_def_mgr(self):
return self.struct_def_mgr
def parse_to_words(self):
all_line = self.file_content.split('\n')
for line in all_line:
words = line.split(' ')
for w in words:
w = w.strip()
if w != '':
self.all_words.append(w)
def build_struct_relation(self):
struct_stack = []
index = 0
while index < len(self.all_words):
if len(struct_stack) < 1:
struct_stack.append(self.struct_def_mgr)
parent_struct = struct_stack[len(struct_stack) - 1]
cur_word = self.all_words[index]
if cur_word == 'struct':
struct_def = struct_def_t(self.all_words[index + 1])
parent_struct.add_struct(struct_def)
struct_stack.append(struct_def)
index = index + 1
elif cur_word == '}' or cur_word == '};':
struct_stack.pop()
elif cur_word == 'int8' or cur_word == 'int16' or cur_word == 'int32' or \
cur_word == 'float' or cur_word == 'string':
field_name = self.all_words[index + 1].split(';')[0]
field = field_def_t(field_name, cur_word, '', '')
parent_struct.add_field(field)
index = index + 1
else:
if -1 == cur_word.find('dictionary') and -1 == cur_word.find('{') and -1 == cur_word.find('array') :
field_name = self.all_words[index + 1].split(';')[0]
field = field_def_t(field_name, cur_word, '', '')
parent_struct.add_field(field)
index = index + 1
else:
field_type = ''
field_name = ''
key_type = ''
val_type = ''
if -1 != cur_word.find('array'):
field_name = self.all_words[index + 1].split(';')[0]
word_split = cur_word.split('<')
field_type = word_split[0]
key_type = word_split[1].split('>')[0]
field = field_def_t(field_name, field_type, key_type, '')
parent_struct.add_field(field)
index = index + 1
elif -1 != cur_word.find('dictionary'):
field_name = self.all_words[index + 1].split(';')[0]
word_split = cur_word.split('<')
field_type = word_split[0]
key_val_type = word_split[1].split('>')
key_type = key_val_type[0].split(',')[0]
val_type = key_val_type[0].split(',')[1]
field = field_def_t(field_name, field_type, key_type, val_type)
parent_struct.add_field(field)
index = index + 1
index = index + 1
def exe(self):
self.parse_to_words()
self.build_struct_relation()
2. 语法分析
idl 文件语法规则非常简单，遍历所有单词，依次做如下判断：
1> 如果当前单词为struct, 那么下一个单词即为新的消息体名称，当然也有可能是子消息体，无需担心，只需将新创建的消息体对象添加到特定栈的的栈顶struct对象中，默认struct_def_mgr存在于栈中。并把新的消息体压入栈中。
2> 如果为int/string/float/array/dictionary，那么下一个单词即为消息体的字段名称。把新字段对象add到栈顶的struct_def对象中
3> 遇到‘}’ 代表当前struct的解析完成。pop 弹出栈顶struct_def 对象。
4> 其他字段忽略
3. 消息体结构管理
1> field_def_t 描述消息体字段信息，包括字段的名称、类型、key_type、val_type、父消息体对象。如array<int>那么key_type为int，如果dictionary<int,string> 那么key_type为int， val_type为string
2> struct_def_t 描述单个消息体的信息，包括消息体名称、子消息集合、字段对象集合。
3> struct_def_mgr_t 维护所有的消息体集合。
代码即注释：
class field_def_t:
def __init__(self, name, type, key_type, val_type_):
self.name = name
self.parent = None
self.type = type
self.key_type = key_type
self.val_type = val_type_
def get_name(self):
return self.name
def get_parent(self):
return self.parent
def set_parent(self, p):
self.parent = p
def get_type(self):
return self.type
def get_key_type(self):
return self.key_type
def get_val_type(self):
return self.val_type
def dump(self, prefix = ''):
print(prefix, self.name, self.type, self.key_type, self.val_type)
class struct_def_t:
def __init__(self, name, parent = None):
self.name = name
self.parent = parent
self.all_fields = {}
self.sub_struct = []
def get_name(self):
return self.name
def get_parent(self):
return self.parent
def set_parent(self, parent):
self.parent = parent
def add_field(self, field_def_):
self.all_fields[field_def_.get_name()] = field_def_
field_def_.set_parent(self)
def add_struct(self, struct_def_):
self.sub_struct.append(struct_def_)
struct_def_.set_parent(self)
def get_all_struct(self):
return self.sub_struct
def get_all_field(self):
return self.all_fields
def get_parent(self):
return self.parent
def has_field(self, name):
if None == self.all_fields.get(name):
return False
return True
def dump(self, prefix = ''):
print(prefix, self.name, 'include struct:')
for struct in self.sub_struct:
struct.dump(prefix + "")
print(prefix, self.name, "include fields:")
for field in self.all_fields:
self.all_fields[field].dump(prefix + "")
class struct_def_mgr_t:
def __init__(self):
self.all_struct = {}
def get_name(self):
return ''
def add_struct(self, struct_def_):
self.all_struct[struct_def_.get_name()] = struct_def_
struct_def_.set_parent(None)
def get_all_struct(self):
return self.all_struct
def get_struct(self, name):
return self.all_struct[name]
def get_parent(self):
return ''
def dump(self):
for name in self.all_struct:
self.all_struct[name].dump()
4. 中间代码生成
代码是由code_generator_t 类实现的。考虑到未来需要支持多语言，中间代码生成采用策略模式。当前只实现了cpp的code_generator。如果要增强其他语言，只需再编写一个特定的code_generator_t类即可。
5. TODO
1> struct 消息体只支持decode from json，还不能支持encode to json，也不能支持decode from Bin or encode to Bin。
2> 语法报错不够友好。
3> 多语言支持。
