在本文中，小编将向大家简单介绍如何在 Go 中构造 LL(1) 解析器，并应用于解析SQL查询。希望大家能用 Go 对简单的解析器算法有一个了解和简单应用。
摘要
本文旨在简单介绍如何在 Go 中构造 LL(1) 解析器，在本例中用于解析SQL查询。
为了简单起见，我们将处理子选择、函数、复杂嵌套表达式和所有 SQL 风格都支持的其他特性。这些特性与我们将要使用的策略紧密相关。
1分钟理论
一个解析器包含两个部分：
- 词法分析：也就是“Tokeniser”
- 语法分析：AST 的创建
词法分析
让我们用例子来定义一下。“Tokenising”以下查询：
SELECT id, name FROM 'users.csv'
表示提取构成此查询的“tokens”。tokeniser 的结果像这样：
[]string{"SELECT", "id", ",", "name", "FROM", "'users.csv'"}
语法分析
这部分实际上是我们查看 tokens 的地方，确保它们有意义并解析它们来构造出一些结构体，以一种对将要使用它的应用程序更方便的方式表示查询(例如，用于执行查询，用颜色高亮显示它)。在这一步之后，我们会得到这样的结果：
query{ Type: "Select", TableName: "users.csv", Fields: ["id", "name"],}有很多原因可能会导致解析失败，所以同时执行这两个步骤可能会比较方便，并在出现错误时可以立即停止。
策略
我们将定义一个像这样的解析器：
type parser struct { sql string // The query to parse i int // Where we are in the query query query.Query // The "query struct" we'll build step step // What's this? Read on...}// Main function that returns the "query struct" or an errorfunc (p *parser) Parse() (query.Query, error) {}// A "look-ahead" function that returns the next token to parsefunc (p *parser) peek() (string) {}// same as peek(), but advancing our "i" indexfunc (p *parser) pop() (string) {}直观地说，我们首先要做的是“peek() 第一个 token”。在基础的SQL语法中，只有几个有效的初始 token：SELECT、UPDATE、DELETE等；其他的都是错误的。代码像这样：
switch strings.ToUpper(parser.peek()) {case "SELECT": parser.query.type = "SELECT" // start building the "query struct" parser.pop() // TODO continue with SELECT query parsing...case "UPDATE": // TODO handle UPDATE// TODO other cases...default: return parser.query, fmt.Errorf("invalid query type")}我们基本上可以填写 TODO 和让它跑起来！然而，聪明的读者会发现，解析整个 SELECT 查询的代码很快会变得混乱，而且我们有许多类型的查询需要解析。所以我们需要一些结构。
有限状态机
FSMs 是一个非常有趣的话题，但我们来这里不是为了讲这个，所以不会深入介绍。让我们只关注我们需要什么。
在我们的解析过程中，在任何给定的点（与其说“点”，不如称其称为“节点”），只有少数 token 是有效的，在找到这些 token 之后，我们将进入新的节点，其中不同的 token 是有效的，以此类推，直到完成对查询的解析。我们可以将这些节点关系可视化为有向图：
点转换可以用一个更简单的表来定义，但是：
我们可以直接将这个表转换成一个非常大的 switch 语句。我们将使用那个我们之前定义过的 parser.step 属性：
func (p *parser) Parse() (query.Query, error) { parser.step = stepType // initial step for parser.i < len(parser.sql) { nextToken := parser.peek() switch parser.step { case stepType: switch nextToken { case UPDATE: parser.query.type = "UPDATE" parser.step = stepUpdateTable // TODO cases of other query types } case stepUpdateSet: // ... case stepUpdateField: // ... case stepUpdateComma: // ... } parser.pop() } return parser.query, nil}好了！注意，有些步骤可能会有条件地循环回以前的步骤，比如 SELECT 字段定义上的逗号。这种策略对于基本的解析器非常适用。然而，随着语法变得复杂，状态的数量将急剧增加，因此编写起来可能会变得单调乏味。我建议在编写代码时进行测试；更多信息请见下文。
Peek() 实现
记住，我们需要同时实现 peek() 和 pop() 。因为它们几乎是一样的，所以我们用一个辅助函数来保持代码整洁。此外，pop() 应该进一步推进索引，以避免取到空格。
func (p *parser) peek() string { peeked, _ := p.peekWithLength() return peeked}func (p *parser) pop() string { peeked, len := p.peekWithLength() p.i += len p.popWhitespace() return peeked}func (p *parser) popWhitespace() { for ; p.i < len(p.sql) && p.sql[p.i] == ' '; p.i++ { }}下面是我们可能想要得到的令牌列表：
var reservedWords = []string{ "(", ")", ">=", "<=", "!=", ",", "=", ">", "<", "SELECT", "INSERT INTO", "VALUES", "UPDATE", "DELETE FROM", "WHERE", "FROM", "SET",}除此之外，我们可能会遇到带引号的字符串或纯标识符（例如字段名）。下面是一个完整的 peekWithLength() 实现：
func (p *parser) peekWithLength() (string, int) { if p.i >= len(p.sql) { return "", 0 } for _, rWord := range reservedWords { token := p.sql[p.i:min(len(p.sql), p.i+len(rWord))] upToken := strings.ToUpper(token) if upToken == rWord { return upToken, len(upToken) } } if p.sql[p.i] == '\'' { // Quoted string return p.peekQuotedStringWithLength() } return p.peekIdentifierWithLength()}其余的函数都很简单，留给读者作为练习。如果您感兴趣，可以查看 github 的链接，其中包含完整的源代码实现。
最终验证
解析器可能会在得到完整的查询定义之前找到字符串的末尾。实现一个 parser.validate() 函数可能是一个好主意，该函数查看生成的“query”结构，如果它不完整或错误，则返回一个错误。
测试Go的表格驱动测试模式非常适合我们的情况：
type testCase struct { Name string // description of the test SQL string // input sql e.g. "SELECT a FROM 'b'" Expected query.Query // expected resulting "query" struct Err error // expected error result}测试实例：
ts := []testCase{ { Name: "empty query fails", SQL: "", Expected: query.Query{}, Err: fmt.Errorf("query type cannot be empty"), }, { Name: "SELECT without FROM fails", SQL: "SELECT", Expected: query.Query{Type: query.Select}, Err: fmt.Errorf("table name cannot be empty"), }, ...像这样测试测试用例：
for _, tc := range ts { t.Run(tc.Name, func(t *testing.T) { actual, err := Parse(tc.SQL) if tc.Err != nil && err == nil { t.Errorf("Error should have been %v", tc.Err) } if tc.Err == nil && err != nil { t.Errorf("Error should have been nil but was %v", err) } if tc.Err != nil && err != nil { require.Equal(t, tc.Err, err, "Unexpected error") } if len(actual) > 0 { require.Equal(t, tc.Expected, actual[0], "Query didn't match expectation") } }) }我使用 verify 是因为当查询结构不匹配时，它提供了一个 diff 输出。
深入理解
这个实验非常适合：
- 学习 LL(1) 解析器算法
- 自定义解析无依赖关系的简单语法
然而，这种方法可能会变得单调乏味，而且有一定的局限性。考虑一下如何解析任意复杂的复合表达式（例如 sqrt(a) =(1 *(2 + 3))）。
要获得更强大的解析模型，请查看解析器组合符。goyacc 是一个流行的Go实现。
下面是完整的解析器地址：
