ANTLR/Grammars-v4 を使用した TypeScript での DSL 解析テストの実行

ANTLR を使用したカスタム DSL の TypeScript 解析をマスターする

TypeScript 文法に似た特注のドメイン固有言語 (DSL) を使用するには、強力な解析ツールが必要です。この場合、強力なパーサー ジェネレーターである ANTLR がレクサーおよびパーサー コンポーネントの生成に役立ち、そのような DSL を TypeScript 抽象構文ツリー (AST) に変換できるようになります。ただし、これを TypeScript で実装すると、いくつかの複雑な問題が発生します。

ANTLR/Grammars-v4 リポジトリの文法を使用すると、開発者は次のような .g4 ファイルからパーサーとレクサーを作成できます。 そして 。これらのファイルは、特に型定義を操作する場合に、純粋な TypeScript AST ノードを生成するために必要です。その有用性にもかかわらず、型宣言などの複雑な文字列を解析するのは難しい場合があります。

ANTLR ベースのレクサーとパーサーを使用して次のような文字列を解析します。 予期せぬ障害が発生する可能性があります。 TypeScript テストをコンパイルするとき、開発者は型の不一致やプロパティの欠落などの典型的なエラーに遭遇することがあります。 、 その結果 コンパイル中のメッセージ。

この記事では、これらの問題を修正し、ANTLR/Grammars-v4 リポジトリの例を使用してテストを実行する方法を説明します。最後に、TypeScript のような DSL を正しく解析できるようになります。

指示	使用例
CharStreams.fromString()	このコマンドは、入力文字列から文字のストリームを作成します。これは、TypeScript に似たカスタム DSL 文字列からトークンを作成するときに必要であり、レクサーが入力文字列を 1 文字ずつ処理できるようになります。
CommonTokenStream()	レクサー出力からトークンのストリームを作成します。このトークン ストリームは、パーサーがトークン化された入力を処理する前の重要な中間ステップです。これは、文法規則が確実に守られるように、連続してトークンを処理するのに役立ちます。
new TypeScriptLexer()	TypeScriptLexer.g4 文法規則を使用して入力をトークン化します。生の入力を、パーサーが使用する語彙トークンに変換します。
new TypeScriptParser()	レクサーによって生成されたトークン ストリームを使用してパーサー オブジェクトを作成します。の ファイルは、トークンを解釈して AST に変換するこのパーサーのルールを定義します。
parser.startRule()	このコマンドは、文法の解析ルールをアクティブにします。このルールは通常、解析される言語の最上位構造を表します。これにより、DSL 内の正しい位置から解析が開始されることが保証されます。
implements TokenSource	を実装するためにレクサー クラスに追加されました。 インタフェース。これにより、レクサーが TypeScript で適切に動作することが保証され、解析エラーの原因となるメソッドの欠落などの問題が解決されます。
nextToken()	入力ストリームから次のトークンを生成し、レクサーのデフォルトの動作をオーバーライドします。これにより、レクサーは DSL 文字列の解析中にパーサーにトークンを提供し続けることができます。
describe()	これはテスト フレームワークの一部であり、複数のテストを組み合わせることができるテスト スイートを定義します。これは、さまざまな DSL 文字列を処理するときに、パーサーのさまざまなコンポーネントが適切に動作することを保証するために使用されます。
it()	テスト スイート内の単一のテスト ケースを定義します。これは、パーサーが正しい型定義を処理できることを確認したり、誤った入力に対して適切なエラーを生成したりするなど、特定の動作を検証するために使用されます。

カスタム DSL の ANTLR を使用した TypeScript 解析について

指定されたスクリプトでは、ANTLR を使用して、TypeScript の型システムを複製する特注の DSL (ドメイン固有言語) 用のレクサーとパーサーを開発します。最初の段階では、文法規則を定義します。 そして ファイル。トークン化と入力の解析に役立ちます。コマンド「npx antlr4ts TypeScriptLexer.g4 TypeScriptParser.g4」は、レクサーとパーサーを含む必要な TypeScript ファイルを生成します。これらのファイルは、「typeStorage = {todos: Todo[];}」のような文字列を構造化 AST (抽象構文ツリー) として解析します。これは、人間が読めるコードを機械が読める形式に変換するための重要なステップです。

作成されたレクサーは入力文字列をトークンのストリームに変換し、パーサーは「.g4」ファイルで指定された文法規則を使用して解釈します。このスクリプトでは、「CharStreams.fromString()」を利用して、入力文字列をレクサーの文字ストリームに変換します。次に、レクサー出力を使用して、 、パーサーが使用します。このレクサーとトークン ストリームの組み合わせにより、パーサーは型宣言の認識など、文法規則を使用して入力の構造を正しく理解できるようになります。

2 番目のスクリプトでは、「TypeScriptLexer」が「TokenSource」インターフェイスを完全に実装していない問題を修正します。レクサー クラスを拡張し、「nextToken()」などの不足しているメソッドを導入することで、レクサーがトークン ソースとして動作できることを確認します。これらのメソッドがないと、「タイプ 'TypeScriptLexer' はタイプ 'TokenSource' のパラメータに割り当てられません」というエラー メッセージに示されているように、TypeScript がエラーをスローするため、この手順は重要です。カスタム レクサーでこれらの関数をオーバーライドすると、コンパイルの問題が解決され、入力文字列から AST への適切なフローが可能になります。

最後に、最後のオプションでは、Mocha テスト フレームワークを使用した単体テストを導入します。これらのテストにより、パーサーがさまざまな DSL 文字列を正確に変換することが保証されます。たとえば、テストでは文字列 'typeTodo = { title: string; かどうかを調べます。完了: ブール値; }' が正しく処理され、生成された AST が予想される構造と一致する場合。この戦略により、パーサーがすべてのコンテキストで正しく動作することが保証され、ソリューションの回復力と信頼性が高まります。多くのユースケースをカバーすることで、パーサーが広範囲の TypeScript のような DSL 文字列に対して効果的であることを保証します。

// Solution 1: Building a Lexer and Parser in TypeScript Using ANTLR
// Step 1: Install ANTLR TypeScript tools and dependencies
npm install antlr4ts ts-node @types/node
// Step 2: Generate TypeScript lexer and parser from TypeScriptLexer.g4 and TypeScriptParser.g4
npx antlr4ts TypeScriptLexer.g4 TypeScriptParser.g4
// Step 3: Create a parser script (test-parser.ts) to parse custom DSL strings
import { CharStreams, CommonTokenStream } from 'antlr4ts';
import { TypeScriptLexer } from './TypeScriptLexer';
import { TypeScriptParser } from './TypeScriptParser';
const input = 'typeStorage = {todos:Todo[];}';
const lexer = new TypeScriptLexer(CharStreams.fromString(input));
const tokens = new CommonTokenStream(lexer);
const parser = new TypeScriptParser(tokens);
parser.startRule();  // Start parsing
// Test parsing logic with additional DSL strings

// Solution 2: Fixing the TokenSource Issue in TypeScriptLexer
// Ensure TypeScriptLexer implements the necessary methods for TokenSource
import { TokenSource, CharStream, Token } from 'antlr4ts';
class MyLexer extends TypeScriptLexer implements TokenSource {
   nextToken(): Token {
       return super.nextToken();  // Use base class token generation
   }
}
// Create a new instance of MyLexer to bypass the compilation error
const lexer = new MyLexer(CharStreams.fromString(input));
const tokens = new CommonTokenStream(lexer);
const parser = new TypeScriptParser(tokens);
parser.startRule();
// This resolves the missing TokenSource properties issue

// Solution 3: Writing Unit Tests for the TypeScript Parser
import { CharStreams, CommonTokenStream } from 'antlr4ts';
import { TypeScriptLexer } from './TypeScriptLexer';
import { TypeScriptParser } from './TypeScriptParser';
import { expect } from 'chai';
describe('DSL Parser Tests', () => {
   it('should parse type definitions correctly', () => {
       const input = 'typeTodo = { title: string; completed: boolean; }';
       const lexer = new TypeScriptLexer(CharStreams.fromString(input));
       const tokens = new CommonTokenStream(lexer);
       const parser = new TypeScriptParser(tokens);
       const result = parser.startRule();  // Call the start rule of the grammar
       expect(result).to.not.be.null;  // Ensure result is not null
   });
});
// Run the test with Mocha: npx mocha test-parser.ts

ANTLR を使用した TypeScript パーサーの構築とテスト: 高度な概念

TypeScript のような DSL 用のパーサーを開発する場合、複雑な型定義を適切に処理するには、ANTLR の文法設計だけでなく、生成されたパーサーを最近の TypeScript ツールと統合する方法についても理解する必要があります。レクサー ファイルとパーサー ファイルを生成するだけでなく、 ファイルを作成する場合、開発者は、特にネストされた要素を含む型宣言などの高度な構造を解析する場合、これらのコンポーネントが開発環境でシームレスに動作することを確認する必要があります。無視されがちなコンポーネントの 1 つは、解析エラーの効果的なデバッグです。

文法規則と入力テキストの実際の構造との間の不一致は、解析エラーの一般的な原因です。文法規則が不完全または誤っているためにレクサーが不正なトークンを生成した場合、パーサーは正しい AST を生成しません。 TypeScript の「型」定義など、オブジェクトのような構造を組み込んだ DSL の解析は、言語が高度に入れ子になった構造をサポートしていない場合、失敗する可能性があります。 ANTLRWorks プラグインなどの ANTLR のデバッグ ツールを使用すると、トークン ストリームを視覚化し、問題が存在する場所を特定するのに役立ちます。これにより、文法上の問題をより迅速に修正できるようになります。

TypeScript で ANTLR を使用する場合のもう 1 つの主要な側面は、TypeScript エコシステムとの互換性を維持することです。前述のエラー処理とトークン ソースの問題は、結果のパーサーを次のような追加の TypeScript ツールと組み合わせるときに蔓延します。 。 (前に説明したように) レクサーの不足しているメソッドを拡張して適切に実装することにより、これらのツールが結果として得られるパーサーと正しくインターフェイスすることが保証されます。 Mocha などの単体テスト フレームワークを使用したテストは、ソリューションがさまざまなエッジ環境で動作することを検証するのに役立ちます。

1. TypeScript で ANTLR は何に使用されますか?
2. ANTLR は、オーダーメイドの文法用のレクサーとパーサーを作成するツールです。これは、TypeScript 構文に似た特注の DSL を解釈できるパーサーを開発するために TypeScript で使用されます。
3. 文法ファイルから TypeScript パーサーを生成するにはどうすればよいですか?
4. コマンドを発行することで , ANTLR は TypeScript でレクサーとパーサーを生成し、これを使用して文法に応じて入力文字列を解析できます。
5. CommonTokenStream は何に使用されますか?
6. レクサーからパーサーにトークンを供給します。これは、文法規則に従って入力を処理するためにパーサーが読み取るストリームです。
7. ANTLR の TypeScriptLexer の「TokenSource」エラーを修正するにはどうすればよいですか?
8. エラーを解決するには、 クラスを作成し、不足しているものを実装します メソッドを使用して、TokenSource として適切に機能することを確認します。
9. TypeScript で ANTLR パーサーの単体テストを行うことはできますか?
10. はい、Mocha などのツールを使用して、TypeScript で ANTLR パーサーの単体テストを開発できます。一般的なテストでは、パーサーが特定の入力文字列を正確に、間違いなく処理することを確認します。

ANTLR を使用した TypeScript パーサーのテストの構築と実行は、特に複雑な型定義を扱う場合には困難になることがあります。次のようなレクサーの欠陥に対処します。 エラーが発生すると、DSL 処理の速度と信頼性が向上します。単体テストを使用してこれらのソリューションを確認すると、実装が改善されます。

このガイドの手順に従うと、TypeScript のような DSL 文字列を効率的に解析してテストできるようになります。堅牢なレクサーとパーサーのセットアップを実装すると、オーダーメイドの文法を簡単に処理でき、正しい AST 生成と TypeScript エコシステムの相互作用が保証されます。