首页
/ PackCC:C语言的高效解析器生成器

PackCC:C语言的高效解析器生成器

2024-05-23 19:53:53作者:尤峻淳Whitney

项目简介

PackCC 是一个用于C语言的解析器生成器,它以一种直观的Parsing Expression Grammar (PEG)描述你的语法规则,并通过高效的Packrat解析实现快速的输入处理。这个开源项目支持直接和间接左递归规则,使得语法定义更为简洁。不仅如此,PackCC由单一源文件组成,采用MIT许可证,对开发者友好且易于集成。

技术分析

PackCC的核心功能是将用户定义的PEG转换成C代码实现的解析器。使用Packrat解析策略,它可以线性时间内解析任意输入,避免了因无限前瞻可能导致的指数级时间性能下降。同时,尽管大量使用了goto语句,但其生成的代码仍保持了较高的可读性,有利于调试和理解。

此外,PackCC在1.4.0及以上版本中支持UTF-8多字节字符,使得处理非英文文本成为可能。更重要的是,通过支持直接和间接左递归,语法描述更贴近自然语言,编写起来更为方便。

应用场景

PackCC适用于需要自定义解析逻辑的任何场景,例如:

  1. 编译器或解释器的构造,用于解析特定的编程语言。
  2. 数据分析工具,如日志解析或配置文件解析。
  3. 自动化脚本引擎,需要动态解析命令行参数或其他结构化输入。
  4. 文本游戏或交互式应用程序,需要解析玩家输入。

项目特点

  • 强大的解析能力:基于PEG的语法描述,无二义性,直观易懂。
  • 高效性能:利用Packrat解析算法,提供线性时间复杂度的解析速度。
  • 左递归支持:能够处理直接和间接左递归,简化复杂的语法规则。
  • 跨平台:兼容GCC、Clang和Microsoft Visual Studio,适应多种开发环境。
  • 轻量级:只有一个源文件,易于集成和维护。
  • 灵活的许可证:遵循MIT许可,允许自由使用和分发。

安装与使用

PackCC可以通过编译单个源文件src/packcc.c来获取执行程序。提供了针对GCC、Clang和Visual Studio的构建说明,方便不同平台上的开发者快速上手。安装后,只需运行packcc命令并指定您的.peg文件,即可自动生成解析器的源码。

现在就加入PackCC的世界,让复杂的数据解析变得简单而高效!无论是开发新的语言、构建复杂的文本处理器,还是优化现有的解析逻辑,PackCC都是您值得信赖的得力助手。

热门项目推荐

项目优选

收起
CangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
671
0
RuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
136
18
openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
12
8
redis-sdk
仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。
Cangjie
322
26
advanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
75.83 K
19.04 K
qwerty-learner
为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers
TSX
15.56 K
1.44 K
Jpom
🚀简而轻的低侵入式在线构建、自动部署、日常运维、项目监控软件
Java
1.41 K
292
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手
HTML
30
5
easy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
1.42 K
231
taro
开放式跨端跨框架解决方案,支持使用 React/Vue/Nerv 等框架来开发微信/京东/百度/支付宝/字节跳动/ QQ 小程序/H5/React Native 等应用。 https://taro.zone/
TypeScript
35.34 K
4.77 K