Chumsky 解析器中如何优雅处理带位置信息的词法单元
2025-06-16 21:24:37作者:薛曦旖Francesca
在构建解析器时,我们经常需要跟踪源代码中各个元素的位置信息,以便在出现错误时能够精确定位问题。Chumsky 解析器库提供了强大的机制来处理带有位置信息的词法单元(Token),本文将详细介绍最佳实践。
词法单元与位置信息
在解析器中,词法单元通常不仅包含其类型和值,还需要记录在源代码中的位置。常见的做法是在词法单元结构中添加起始和结束位置字段:
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct Token<'a> {
pub value: TokenValue<'a>, // 词法单元类型和值
pub start: usize, // 起始位置索引
pub end: usize, // 结束位置索引
}
位置信息的挑战
直接处理这种带位置信息的词法单元时,开发者可能会遇到一些不便:
- 每个模式匹配都需要显式处理位置字段
- 解析组合子需要额外操作来忽略位置信息
- 构建AST时需要手动传播位置信息
Chumsky 的解决方案
Chumsky 提供了专门处理位置信息的机制,称为"Span"(跨度)。通过实现Span特性,可以更优雅地处理位置信息。
使用 map_with 组合子
map_with组合子允许在解析时同时访问值和位置信息:
let identifier = filter(|t: &Token| matches!(t.value, TokenValue::Identifier(_)))
.map_with(|token, span| {
if let TokenValue::Identifier(ident) = token.value {
(ident, span)
} else {
unreachable!()
}
});
自动传播位置信息
Chumsky 可以自动为AST节点传播位置信息:
let assignment = identifier
.then_ignore(just(TokenValue::Assign))
.then(expression)
.map_with(|(ident, expr), span| {
ASTNode {
value: Expression::Assign(ident, Box::new(expr)),
span,
}
});
最佳实践建议
- 统一位置表示:为所有AST节点使用相同的位置表示方式
- 利用组合子:优先使用
map_with、to_span等内置组合子 - 位置合并:对于由多个部分组成的语法结构,合理合并位置信息
- 错误报告:利用位置信息生成更友好的错误消息
示例解析器结构
#[derive(Debug)]
struct ASTNode {
value: Expression,
span: Range<usize>,
}
enum Expression {
Variable(String),
Assign(String, Box<Expression>),
// 其他表达式类型...
}
fn parser() -> impl Parser<Token, Vec<ASTNode>, Error = Simple<Token>> {
// 使用map_with组合子处理位置信息
assignment()
.map_with(|expr, span| ASTNode { value: expr, span })
.repeated()
}
通过合理利用Chumsky的位置处理机制,可以构建出既保持精确位置信息,又保持代码简洁性的解析器。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C067
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0130
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
457
3.42 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
264
298
暂无简介
Dart
710
169
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
179
65
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
838
413
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
284
331
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.26 K
689
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
422
130