C++中消息自动派发之二 About IDL解析器

时间:2022-05-03
本文章向大家介绍C++中消息自动派发之二 About IDL解析器,主要内容包括1. 词法分析、2. 语法分析、3. 消息体结构管理、4. 中间代码生成、5. TODO、基本概念、基础应用、原理机制和需要注意的事项等,并结合实例形式分析了其使用技巧,希望通过本文能帮助到大家理解应用这部分内容。

  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。