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:
- 编译器或解释器的构造,用于解析特定的编程语言。
- 数据分析工具,如日志解析或配置文件解析。
- 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。
- 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。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
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
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869