1 重逢ANTLR
最早知道ANTLR是当年学习Apache Derby数据库源码时，在看到SQL解析那一层时，第一次看到编译原理在实际项目中的应用，惊叹之余也只能望而却步。之前也根据网上一些资料尝试了一下，看介绍说ANTLR v4更加易用了，于是又好奇地试用一下。以下入门介绍主要参考ANTLR作者写的《The Definitive ANTLR 4 Reference》。
1.1 ANTLR全景
当我们实现一种语言时，我们需要构建读取句子（sentence）的应用，并对输入中的元素做出反应。如果应用计算或执行句子，我们就叫它解释器（interpreter），包括计算器、配置文件读取器、Python解释器都属于解释器。如果我们将句子转换成另一种语言，我们就叫它翻译器（translator），像Java到C#的翻译器和编译器都属于翻译器。不管是解释器还是翻译器，应用首先都要识别出所有有效的句子、词组、字词组等，识别语言的程序就叫解析器（parser）或语法分析器（syntax analyzer）。我们学习的重点就是如何实现自己的解析器，去解析我们的目标语言，像DSL语言、配置文件、自定义SQL等等。
1.2 元编程
手动编写解析器是非常繁琐的，所以我们有了ANTLR。只需编写ANTLR的语法文件，描述我们要解析的语言的语法，之后ANTLR就会自动生成能解析这种语言的解析器。也就是说，ANTLR是一种能写出程序的程序。在学习LISP或Ruby的宏时，我们经常能接触到元编程的概念。而用来声明我们语言的ANTLR语言的语法，就是元语言（meta-language）。
1.3 解析过程
为了简单起见，我们将解析分为两个阶段，对应我们的大脑读取文字时的过程。当我们读到一个句子时，在第一阶段，大脑会下意识地将字符组成单词，然后像查词典一样识别出它们的意思。在第二阶段，大脑会根据已识别的单词去识别句子的结构。第一阶段的过程叫词法分析（lexical analysis），对应的分析程序叫做lexer，负责将符号（token）分组成符号类（token class or token type）。而第二阶段就是真正的parser，默认ANTLR会构建出一棵分析树（parse tree）或叫语法树（syntax tree）。如下图，就是简单的赋值表达式的解析过程：
语法树的叶子是输入token，而上级结点时包含其孩子结点的词组名（phase），线性的句子其实是语法树的序列化。最终生成语法树的好处是：
1） 树形结构易于遍历和处理，并且易被程序员理解，方便了应用代码做进一步处理。
2） 多种解释或翻译的应用代码都可以重用一个解析器。但ANTLR也支持像传统解析器生成器那样，将应用处理代码嵌入到语法中。
3） 对于因为计算依赖而需要多趟处理的翻译器来说，语法树非常有用！我们不用多次调用解析器去解析，只需高效地遍历语法树多次。
1.4 深入ANTLR
ANTLR生成的解析器叫做递归下降解析器（recursive-descent parser），属于自顶向下解析器（top-down parser）的一种。顾名思义，递归下降指的就是解析过程是从语法树的根开始向叶子（token）递归，比较酷的是代码的调用图能与树结点对应上。还是以前面的赋值表达式解析为例，其递归下降解析器的代码大概是下面这个样子：
Assign很简单，直接顺序读取输入字符，不用做任何选择。相比之下，根结点Stat要复杂一些，因为它有多种选择。解析时，要向前看（lookahead）一些字符才能确认走哪个分支代码，有时甚至要读取完所有输入才能预测出，而ANTLR默默为我们处理了一切！
1.5 解析树上的应用
在内部，ANTLR的数据结构会尽可能地共享数据来节约内存，这种考量在Nginx的String中也能看到。如下图所示，解析树的叶子节点指向Token流中的Token，而Token中的起止字符索引指向字符流，而非拷贝子字符串。而像空格这种不与任何Token相关的字符会直接被Lexer丢弃掉。
ANTLR为每个Rule都会生成一个Context对象，它会记录识别时的所有信息。ANTLR提供了Listener和Visitor两种遍历机制。Listener是全自动化的，ANTLR会主导深度优先遍历过程，我们只需处理各种事件就可以了。而Visitor则提供了可控的遍历方式，我们可以自行决定是否显示地调用子结点的visit方法。
1.6 ANTLR v4新特性
目前还未深入使用，对v4的新特性了解的不多，摘录一段“antlr v4新特性总结及与antlr v3的不同”：
1） 学习曲线低。antlr v4相对于v3，v4更注重于用更接近于自然语言的方式去解析语言。比如运算符优先级，排在最前面的规则优先级最高；
2） 层次更清晰、更易维护。引入访问者、监听器模式，使解析与应用代码分离；新増import功能，lexer、parser可以成为公共组件，増加可复用性；
3） 新算法。改进LL()算法，使用新的Adative LL()算法，在运行时动态分析语法，而LL(*)需要静态分析语法，考虑各种语法的可能性。
4） 新用法。引入了一些新用法，如rewrite the input stream、sending token in different channels、island grammars、associativity，可以更方便、灵活地在应用中处理解析对象。
5） 性能。相对于v3，解析代码跟应用代码都是自动生成的，而v4分离了解析与应用代码的实现，应用代码的实现及性能则可以由开发人员自主地控制，但新算法据官方指引说会消耗一定的速度上的性能，因此提供了SLL()、LL()的开关，可通过api控制。
2 准备工作
2.1 安装IDE插件
我这里使用的是Intellij IDEA，所以就去Plugins中搜“ANTLR v4 grammar plugin”插件，重启IDEA即可使用。如果想在IDE外使用，需要下载ANTLR包，是JAVA写成的，后面在IDEA中的各种操作都可以手动执行命令来完成。
2.2 实用的小例子
没有搜到很好的例子，偶然看到《The Definitive ANTLR 4 Reference》中第三章的入门实例不错，就参照着动手实现一下。简单介绍一下这个实用的小程序是要做什么？我们将short[] data = {1, 2, 3} 翻译成 string data = "\u0001\u0002\u0003"
3 动手实现解析器
3.1 编写.g4文件
创建一个文件，后缀名是g4，只有这样在文件上点右键才能看到ANTLR插件的菜单。
3.2 自动生成代码
在.g4文件上右键就能看到ANTLR插件的两个菜单，分别用来配置ANTLR生成工具的参数（在命令行中都有对应）和触发生成文件。首先选配置菜单，将目录选择到main/java或test/java。注意：ANTLR会自动根据Package/namespace的配置，生成出包的文件夹，不用预先创建出来。
之后就点生成菜单，于是就在我们配置的目录下，自动生成出的如下代码：
4 构建应用代码
有了生成好的解析器，我们就可以在它上面构建出好玩的应用了。
4.1 ANLTR运行时
在开始编写应用代码之前，我们要引入ANTLR运行时。因为我们的解析器其实只是一堆回调hook，真正的通用解析流程实现是在ANTLR runtime包中。所以，以Maven为例ANTLR v4的依赖是：
<dependency>
<groupId>org.antlr</groupId>
<artifactId>antlr4-runtime</artifactId>
<version>4.5</version>
</dependency>
4.2 应用代码
运用前面学习过的知识，我们实现一个Listener完成翻译工作。然后在main()中构建起词法分析器和解析器，以及连接它们的数据流和语法树。
