1 什么是ANTLR4

ANTLR是ANother Tool for Language Recognition的缩写，它是一个强大的用于读取、处理、执行和翻译结构化文本或二进制文件的语法分析器生成器，广泛用于构建语言、工具和框架，通过语法描述规则，它能够生成一个可以遍历解析树的解析器。ANTLR4是ANTLR的第4个版本。

2 为什么需要ANTLR4

以一个计算器的例子来说明，当我们需要开发一个计算器程序时，第一步就是要确认支持的边界，也就是要确认支持哪些运算，例如，假设只需要支持整数的四则运算，且不支持括号，也就是只支持1+2*3等简单的计算。然后就可以开始开发，开发的重点就变成对算式的解析，还需要处理运算符的优先级。在通常的书籍中，会基于栈和队列实现，并且需要自行处理运算符的优先级：复杂计算器——四则运算表达式求值（中缀转后缀表达式。而使用ANTLR4就可以将算式的解析和实现分离，ANTLR4会将算式解析为语法树，然后提供遍历的机制去实现运算，因此，我们的代码就只需要实现运算即可。

简单来说，ANTLR4就是一个生成词法分析器和语法分析器的生成器，能够解析文本和二进制，解析后生成语法树，然后基于不同语言的SDK遍历该语法树，实现对应的逻辑。

使用ANTLR4通常分成三步：

• 编写语法规则文件（规则文件以g4为后缀），在规则文件中使用自顶向下的形式描述要解析的语法的格式
• 使用antlr4将规则文件转换成对应语言的语法解析代码
• 使用对应语言的SDK提供的函数，遍历语法树

3 环境搭建

• 安装java：建议安装比较高的版本，这里安装的是jdk17
• 安装虚拟环境：pip3 install virtualenv
• 创建虚拟环境并进入：virtualenv myenv && . myenv/bin/activate
• 安装antlr4：pip install antlr4-tools
• 安装对应语言的运行时库：对于python而言，只支持python3，安装antlr4-python3-runtime

这里面主要要注意的就是java的版本，不能用1.6或者1.8等比较低的版本。

如果使用vscode进行开发，可以安装ANTLR4 grammar syntax support插件；如果使用pycharm开发，可以安装ANTLR v4插件。

4 官方示例

4.1 编写语法规则文件

grammar expr;
prog:   (expr NEWLINE)* ;
expr:   expr ('*'|'/') expr|   expr ('+'|'-') expr|   INT|   '(' expr ')';
NEWLINE : [\r\n]+ ;
INT     : [0-9]+ ;

语法规则文件是基于正则表达式并且从上到下的语法描述文件，很类似于编译原理里面的词法分析和语法分析。

• 除了grammer所在的行，每个分号结尾的部分都是描述一个规则
• grammer：声明一个语法的名称，名称为expr，该名称与文件名一致
• prog：整个规则的总体的描述，prog在这里也只是个名字，没有什么特殊含义，该规则的含义是，若干个(expr NEWLINE)
• expr：描述prog中的expr表达式，它是一种递归的形式，表达式有4种情况：表达式之间的乘除、表达式之间的加减、INT、表达式可以使用括号
• NEWLINE：若干换行符
• INT：若干数字组成

因此，上面就是一个计算器的语法描述文件，该计算器只支持整数的四则运算，并且可以通过括号调整优先级。

4.2 生成语法解析器

将上述语法文件保存为expr.g4，然后使用antlr4工具生成语法解析器：

antlr4 -Dlanguage=Python3 expr.g4

就会在当前目录下生成一些python程序和文件：

• exprLexer.py：词法分析
• exprListener.py：继承自ParseTreeListener的空类exprListener
• exprParser.py：语法分析

4.3 基于SDK实现逻辑

基于上面生成的类，然后结合antlr4提供的api，就可以得到antlr4为我们生成的AST(抽象语法树)，相当于我们只使用antlr4为我们解析表达式，但是具体的计算逻辑是需要编写代码去遍历AST。antlr4提供了两种方式遍历AST，一种是listener，另一种是visitor，默认是listener。

例如，当给定表达式为1+2*3时，会生成如下的一棵AST树：

# Listener.py
from grammer.exprListener import exprListener
from grammer.exprParser import exprParserclass Listener(exprListener):def __init__(self):self.result = {}# Enter a parse tree produced by exprParser#prog.def enterProg(self, ctx:exprParser.ProgContext):pass# Exit a parse tree produced by exprParser#prog.def exitProg(self, ctx:exprParser.ProgContext):pass# Enter a parse tree produced by exprParser#expr.def enterExpr(self, ctx:exprParser.ExprContext):pass# Exit a parse tree produced by exprParser#expr.def exitExpr(self, ctx:exprParser.ExprContext):if ctx.getChildCount() == 3:if ctx.getChild(0).getText() == "(":self.result[ctx.getText()] = self.result[ctx.getChild(1).getText()]else:opc = ctx.getChild(1).getText()v1 = self.result[ctx.getChild(0).getText()]v2 = self.result[ctx.getChild(2).getText()]if opc == "+":self.result[ctx.getText()] = v1 + v2elif opc == "-":self.result[ctx.getText()] = v1 - v2elif opc == "*":self.result[ctx.getText()] = v1 * v2elif opc == "/":self.result[ctx.getText()] = v1 / v2else:ctx.result[ctx.getText()] = 0elif ctx.getChildCount() == 2:opc = ctx.getChild(0).getText()if opc == "+":v = self.result[ctx.getChild(1).getText()]self.result[ctx.getText()] = velif opc == "-":v = self.result[ctx.getChild(1).getText()]self.result[ctx.getText()] = - velif ctx.getChildCount() == 1:self.result[ctx.getText()] = int(ctx.getChild(0).getText())

继承exprListener创建我们自己的Listener，需要基于该Listener类遍历生成的AST，在这里只修改了exitExpr函数，从字面意思理解，该函数就是在遍历AST时离开某个节点时执行的函数，此时可以根据当前节点的孩子的个数执行不同的计算逻辑。

from antlr4 import CommonTokenStream
from antlr4 import ParseTreeWalker
from antlr4.InputStream import InputStream
from antlr4.Token import CommonTokenfrom grammer.exprParser import exprParser
from grammer.exprLexer import exprLexer
from Listener import Listenerif __name__ == '__main__':input_stream = InputStream("1+2*3\n")lexer = exprLexer(input_stream)token_stream = CommonTokenStream(lexer)parser = exprParser(token_stream)tree = parser.prog()listener = Listener()walker = ParseTreeWalker()walker.walk(listener, tree)print(listener.result)

5 总结

在实现一种语言或者规则时，首先需要解析语言或者规则，然后再对其中的单词或者语句进行处理，因此，在实际开发过程中，需要对输入进行分割然后再分析语义，而通过antlr4，可以自定义语言或者规则的构成，然后就可以通过antlr4的库得到一个AST的树，再利用antlr4的api遍历该树实现其他的业务逻辑，因此，基于antlr4可以简化我们的程序，帮助实现词法和语法的分析。