pest解析器框架v2.8.0发布:新增PUSH_LITERAL规则与调试器增强
pest是一个用Rust编写的解析器组合框架,它采用PEG(解析表达式文法)语法来定义解析规则。pest以其简洁的语法和高效的解析能力著称,特别适合构建编程语言解析器、配置文件解析器等场景。最新发布的v2.8.0版本带来了多项功能增强和语法扩展,特别是新增的PUSH_LITERAL规则为处理复杂文本匹配提供了更灵活的方式。
调试器功能增强
v2.8.0版本对pest的调试器功能进行了多项改进:
-
命令别名支持:现在调试器支持命令的长版本及其所有前缀形式,提高了交互体验。例如,"breakpoint"命令现在可以通过"b"、"br"、"bre"等多种缩写形式调用。
-
Windows平台死锁修复:解决了Windows平台上可能出现的调试器死锁问题,增强了跨平台稳定性。
-
命令行断点设置:允许在启动调试器时通过命令行参数指定多个断点,提高了调试效率。
-
命令解析改进:优化了调试器提示符下的命令解析逻辑,特别是修复了"id "命令的解析问题。
新增PUSH_LITERAL规则
v2.8.0引入了一个重要的新规则:PUSH_LITERAL。这个规则有以下特点:
- 它总是匹配成功且不消耗任何输入
- 它将指定的字面量推送到解析栈
- 参数必须是一个字面量
要使用这个新功能,需要在Cargo.toml中启用"grammar-extras"特性:
pest_derive = { version = "2.8", features = ["grammar-extras"] }
应用场景示例
PUSH_LITERAL规则特别适合处理需要匹配非对称分隔符的场景。例如,许多编程语言允许使用不同但匹配的字符对作为字符串分隔符:
string = ${ quote_open ~ quoted_char* ~ POP }
quote_open = @{
( "(" ~ PUSH_LITERAL(")") )
| ( "<" ~ PUSH_LITERAL(">") )
}
quoted_char = @{!PEEK ~ ANY }
这个例子展示了如何定义可以处理(a>)和<a)>这类字符串的规则,其中开分隔符和闭分隔符不同但需要匹配。
语义版本控制说明
值得注意的是,pest项目采用了一种特殊的版本控制策略。虽然某些语法扩展在元语法层面是向后兼容的,但由于它们会向生成的Rule枚举添加新变体,因此在语义版本控制意义上被视为破坏性变更。
为了避免潜在的Cargo版本解析问题,这些"语法非破坏性但语义版本破坏性"的变更现在都放在"grammar-extras"特性标志下。这种设计既保证了稳定性,又为需要高级功能的用户提供了选择。
总结
pest v2.8.0通过新增PUSH_LITERAL规则和增强调试器功能,进一步提升了其作为Rust生态系统中强大解析器框架的地位。这些改进使得处理复杂文本模式更加灵活,调试体验更加顺畅。对于需要处理非对称分隔符或复杂嵌套结构的开发者来说,这个版本提供了更优雅的解决方案。
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。C091
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00