PEG.js 使用教程
2024-08-21 03:42:19作者:史锋燃Gardner
项目介绍
PEG.js 是一个简单的 JavaScript 解析器生成器,用于生成高效的解析器。它使用解析表达式文法(Parsing Expression Grammar,PEG)作为语法基础,可以用来解析自定义的语法规则。PEG.js 生成的解析器速度快,易于调试,适用于需要自定义语法解析的场景。
项目快速启动
安装 PEG.js
首先,你需要安装 Node.js 和 npm。然后,通过 npm 安装 PEG.js:
npm install pegjs
编写语法文件
创建一个名为 grammar.pegjs 的文件,并编写你的语法规则。例如:
Start
= head:Number tail:(_ ("+" / "-") _ Number)* {
return compute(head, tail);
}
Number "number"
= digits:[0-9]+ { return parseInt(digits.join(""), 10); }
_ "whitespace"
= [ \t\n\r]*
function compute(head, tail) {
let result = head;
for (let i = 0; i < tail.length; i++) {
if (tail[i][1] === "+") {
result += tail[i][3];
} else {
result -= tail[i][3];
}
}
return result;
}
生成解析器
使用 PEG.js 命令行工具生成解析器:
pegjs grammar.pegjs
这将生成一个名为 grammar.js 的文件,包含生成的解析器。
使用解析器
在你的 JavaScript 代码中引入生成的解析器并使用它:
const parser = require('./grammar.js');
const input = "1 + 2 - 3 + 4";
const result = parser.parse(input);
console.log(result); // 输出: 4
应用案例和最佳实践
应用案例
PEG.js 可以用于多种场景,例如:
- 数学表达式解析:如上例所示,PEG.js 可以解析并计算数学表达式。
- 配置文件解析:解析自定义的配置文件格式。
- 编程语言解析:实现简单的编程语言或脚本语言。
最佳实践
- 清晰的语法规则:确保语法规则清晰易懂,便于维护和调试。
- 错误处理:在语法规则中添加错误处理逻辑,提高解析器的健壮性。
- 性能优化:合理设计语法规则,避免不必要的回溯,提高解析速度。
典型生态项目
PEG.js 的生态系统中包含一些相关的项目和工具,例如:
- pegjs-loader:一个 Webpack 加载器,用于在 Webpack 构建过程中使用 PEG.js。
- pegjs-dev:一个开发工具,提供实时编译和测试 PEG.js 语法文件的功能。
- pegjs-coffee-plugin:一个插件,允许在 PEG.js 语法文件中使用 CoffeeScript。
这些工具和项目可以进一步扩展 PEG.js 的功能,提高开发效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
317
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
178
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++
639
246
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
242
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
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
1.03 K
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K