ANTLR/Grammars-v4를 사용하여 TypeScript에서 DSL을 구문 분석하기 위한 테스트 실행

ANTLR을 사용하여 사용자 정의 DSL에 대한 TypeScript 구문 분석 마스터하기

TypeScript 문법과 유사한 맞춤형 도메인 특정 언어(DSL)로 작업하려면 강력한 구문 분석 도구가 필요합니다. 이 경우 강력한 파서 생성기인 ANTLR은 어휘 분석기 및 파서 구성 요소를 생성하는 데 도움을 주어 이러한 DSL을 TypeScript AST(추상 구문 트리)로 변환할 수 있습니다. 그러나 이를 TypeScript로 구현하면 몇 가지 복잡한 문제가 발생합니다.

ANTLR/Grammars-v4 저장소의 문법을 사용하여 개발자는 다음과 같은 .g4 파일에서 파서 및 어휘 분석기를 생성할 수 있습니다. 그리고 . 이러한 파일은 특히 유형 정의로 작업할 때 순수 TypeScript AST 노드를 생성하는 데 필요합니다. 유용성에도 불구하고 유형 선언과 같은 복잡한 문자열을 구문 분석하는 것은 어려울 수 있습니다.

ANTLR 기반 어휘 분석기와 파서를 사용하여 다음과 같은 문자열을 구문 분석합니다. 예상치 못한 실패가 발생할 수 있습니다. TypeScript 테스트를 컴파일할 때 개발자는 일치하지 않는 유형이나 누락된 속성과 같은 일반적인 오류를 경험할 수 있습니다. , 결과적으로 컴파일 중 메시지.

이 기사에서는 이러한 문제를 해결하는 방법과 ANTLR/Grammars-v4 저장소 예제를 사용하여 테스트를 실행하는 방법을 살펴보겠습니다. 마지막으로 TypeScript와 유사한 DSL을 올바르게 구문 분석할 수 있습니다.

명령	사용예
CharStreams.fromString()	이 명령은 입력 문자열에서 문자 스트림을 생성합니다. 이는 TypeScript처럼 보이는 사용자 정의 DSL 문자열에서 토큰을 생성할 때 필요하며, 어휘분석기가 입력 문자열을 문자별로 처리할 수 있도록 합니다.
CommonTokenStream()	어휘분석기 출력에서 ​​토큰 스트림을 생성합니다. 이 토큰 스트림은 파서가 토큰화된 입력을 처리하기 전의 중요한 중간 단계입니다. 문법 규칙을 준수하도록 연속적으로 토큰을 처리하는 데 도움이 됩니다.
new TypeScriptLexer()	TypeScriptLexer.g4 문법 규칙을 사용하여 입력을 토큰화합니다. 원시 입력을 파서가 활용하는 어휘 토큰으로 변환합니다.
new TypeScriptParser()	어휘 분석기에 의해 생성된 토큰 스트림을 사용하여 파서 개체를 만듭니다. 그만큼 파일은 토큰을 해석하고 이를 AST로 변환하는 이 파서에 대한 규칙을 정의합니다.
parser.startRule()	이 명령은 일반적으로 구문 분석되는 언어의 최상위 구조를 나타내는 문법 구문 분석 규칙을 활성화합니다. 이는 DSL의 올바른 위치에서 구문 분석이 시작되도록 보장합니다.
implements TokenSource	구현하기 위해 어휘분석기 클래스에 추가되었습니다. 인터페이스. 이렇게 하면 어휘 분석기가 TypeScript에서 올바르게 작동하여 구문 분석 실패를 초래하는 메소드 누락과 같은 문제를 해결할 수 있습니다.
nextToken()	어휘 분석기의 기본 동작을 재정의하여 입력 스트림에서 다음 토큰을 생성합니다. 이는 DSL 문자열을 구문 분석하는 동안 어휘 분석기가 계속해서 파서에 토큰을 제공할 수 있도록 보장합니다.
describe()	이는 테스트 프레임워크의 일부이며 여러 테스트를 결합할 수 있는 테스트 모음을 정의합니다. 다양한 DSL 문자열을 처리할 때 파서의 다양한 구성 요소가 제대로 작동하도록 보장하는 데 사용됩니다.
it()	테스트 스위트 내에서 단일 테스트 케이스를 정의합니다. 파서가 올바른 유형 정의를 처리할 수 있는지 확인하거나 잘못된 입력에 대해 적절한 오류를 생성하는 등 특정 동작을 확인하는 데 사용됩니다.

사용자 정의 DSL용 ANTLR을 사용한 TypeScript 구문 분석 이해

주어진 스크립트에서 우리는 ANTLR을 사용하여 TypeScript의 유형 시스템을 복제하는 맞춤형 DSL(Domain-Specific Language)용 어휘 분석기와 파서를 개발합니다. 초기 단계는 문법 규칙을 정의하는 것입니다. 그리고 입력을 토큰화하고 구문 분석하는 데 도움이 되는 파일입니다. 'npx antlr4ts TypeScriptLexer.g4 TypeScriptParser.g4' 명령은 어휘 분석기와 파서를 포함하여 필요한 TypeScript 파일을 생성합니다. 이러한 파일은 'typeStorage = {todos: Todo[];}'와 같은 문자열을 구조화된 AST(추상 구문 트리)로 구문 분석합니다. 이는 사람이 읽을 수 있는 코드를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환하는 핵심 단계입니다.

생성된 어휘분석기는 입력 문자열을 토큰 스트림으로 변환하고, 파서는 '.g4' 파일에 지정된 문법 규칙을 사용하여 이를 해석합니다. 우리 스크립트에서는 'CharStreams.fromString()'을 활용하여 입력 문자열을 어휘분석기의 문자 스트림으로 변환합니다. 그런 다음 어휘분석기 출력은 다음을 생성하는 데 사용됩니다. , 파서가 사용할 것입니다. 어휘 분석기와 토큰 스트림의 이러한 조합을 통해 파서는 유형 선언 인식과 같은 문법 규칙을 사용하여 입력 구조를 올바르게 이해할 수 있습니다.

두 번째 스크립트에서는 'TypeScriptLexer'가 'TokenSource' 인터페이스를 완전히 구현하지 않는 문제를 해결합니다. 어휘 분석기 클래스를 확장하고 'nextToken()'과 같은 누락된 메서드를 도입함으로써 어휘 분석기가 토큰 소스로 작동할 수 있는지 확인합니다. 이러한 메서드가 없으면 'TypeScriptLexer' 유형을 'TokenSource' 유형의 매개 변수에 할당할 수 없다는 오류 메시지에 표시된 것처럼 TypeScript에서 오류가 발생하기 때문에 이 단계가 중요합니다. 사용자 정의 어휘 분석기에서 이러한 함수를 재정의하면 컴파일 문제가 해결되어 입력 문자열에서 AST로의 적절한 흐름이 가능해집니다.

마지막으로 마지막 옵션은 Mocha 테스트 프레임워크를 사용하는 단위 테스트를 도입합니다. 이러한 테스트는 파서가 다양한 DSL 문자열을 정확하게 변환하는지 확인합니다. 예를 들어 테스트에서는 문자열 'typeTodo = { title: string; 완료됨: 부울; }'가 올바르게 처리되고 생성된 AST가 예상 구조와 일치하는 경우입니다. 이 전략은 파서가 모든 컨텍스트에서 올바르게 작동하도록 보장하여 솔루션의 탄력성과 신뢰성을 더욱 높여줍니다. 많은 사용 사례를 다루면서 우리는 파서가 TypeScript와 유사한 광범위한 DSL 문자열에 효과적이라는 것을 보장합니다.

// 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

ANTLR을 사용하여 TypeScript 파서 구축 및 테스트: 고급 개념

TypeScript와 같은 DSL용 파서를 개발할 때 복잡한 유형 정의를 적절하게 처리하려면 ANTLR의 문법 설계뿐만 아니라 생성된 파서를 최신 TypeScript 도구와 통합하는 방법을 이해해야 합니다. 다음에서 어휘분석기 및 파서 파일을 생성하는 것 외에도 파일의 경우 개발자는 이러한 구성 요소가 개발 환경에서 원활하게 작동하는지 확인해야 하며, 특히 중첩된 요소가 있는 유형 선언과 같은 정교한 구조를 구문 분석할 때 더욱 그렇습니다. 자주 무시되는 구성 요소 중 하나는 구문 분석 실패를 효과적으로 디버깅하는 것입니다.

문법 규칙과 입력 텍스트의 실제 구조 간의 불일치는 구문 분석 오류의 일반적인 원인입니다. 불완전하거나 잘못된 문법 규칙으로 인해 어휘분석기가 잘못된 토큰을 생성하는 경우 파서는 올바른 AST를 생성하지 않습니다. TypeScript의 '유형' 정의와 같은 객체형 구조를 통합하는 DSL의 구문 분석은 언어가 고도로 중첩된 구조를 지원하지 않는 경우 실패할 수 있습니다. ANTLRWorks 플러그인과 같은 ANTLR의 디버그 도구를 사용하면 토큰 스트림을 시각화하고 문제가 있는 위치를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 문법 문제를 더 빠르게 수정할 수 있습니다.

TypeScript에서 ANTLR을 사용할 때 또 다른 주요 측면은 TypeScript 생태계와의 호환성을 유지하는 것입니다. 이전에 설명한 오류 처리 및 토큰 소스 문제는 결과 파서를 다음과 같은 추가 TypeScript 도구와 결합할 때 널리 나타납니다. . 앞서 설명한 대로 어휘 분석기의 누락된 메서드를 확장하고 적절하게 구현함으로써 이러한 도구가 결과 파서와 올바르게 인터페이스하는지 확인할 수 있습니다. Mocha와 같은 단위 테스트 프레임워크를 사용한 테스트는 솔루션이 다양한 엣지 환경에서 작동하는지 검증하는 데 도움이 됩니다.

1. TypeScript에서 ANTLR은 무엇을 위해 사용됩니까?
2. ANTLR은 맞춤형 문법을 위한 어휘분석기와 파서를 생성하는 도구입니다. 이는 TypeScript 구문과 유사한 맞춤형 DSL을 해석할 수 있는 파서를 개발하기 위해 TypeScript에서 사용됩니다.
3. 문법 파일에서 TypeScript 파서를 어떻게 생성합니까?
4. 명령을 실행하여 , ANTLR은 TypeScript에서 어휘 분석기와 파서를 생성하며, 이를 문법에 따라 입력 문자열을 구문 분석하는 데 사용할 수 있습니다.
5. CommonTokenStream은 어떤 용도로 사용되나요?
6. 어휘분석기의 토큰을 파서에 공급합니다. 문법 규칙에 따라 입력을 처리하기 위해 파서가 읽는 스트림입니다.
7. ANTLR의 TypeScriptLexer에서 'TokenSource' 오류를 어떻게 수정합니까?
8. 오류를 해결하려면 클래스를 만들고 누락된 부분을 구현합니다. TokenSource로 제대로 작동하는지 확인하는 방법입니다.
9. TypeScript에서 ANTLR 파서를 단위 테스트할 수 있나요?
10. 예, Mocha와 같은 도구를 사용하여 TypeScript에서 ANTLR 파서에 대한 단위 테스트를 개발할 수 있습니다. 일반적인 테스트에서는 파서가 특정 입력 문자열을 실수 없이 정확하게 처리하는지 확인합니다.

ANTLR을 사용하여 TypeScript 파서에 대한 테스트를 구축하고 실행하는 것은 어려울 수 있으며, 특히 복잡한 유형 정의를 처리할 때 더욱 그렇습니다. 다음과 같은 어휘 분석기의 결함을 해결합니다. 오류가 발생하면 더 빠르고 안정적인 DSL 처리가 가능해집니다. 단위 테스트를 사용하여 이러한 솔루션을 확인하면 구현이 향상됩니다.

이 가이드의 단계를 따르면 TypeScript와 유사한 DSL 문자열을 효율적으로 구문 분석하고 테스트할 수 있습니다. 견고한 어휘 분석기 및 파서 설정을 구현하면 맞춤형 문법을 쉽게 처리하고 올바른 AST 생성 및 TypeScript 생태계 상호 작용을 보장할 수 있습니다.