【AE手脚源码】【dnf源码检测读写】【如何把app源码】antlr源码

时间:2024-11-26 08:41:35 来源:菠菜商业源码论坛 分类:时尚

1.shardingsphere源码阅读-SQL解析引擎
2.Java学习资源
3.MySQL Shell 8.0.32 for GreatSQL编译二进制包
4.PASO:一个基于网页的solidity语言分析器
5.实现“代码可视化”需要了解的前置知识-编译器前端
6.领域特定语言设计技巧

antlr源码

shardingsphere源码阅读-SQL解析引擎

       shardingsphere的核心功能之一是分片,其中SQL解析是关键步骤。它由SQL解析引擎执行,该过程涉及词法和语法解析,将SQL语句分解为不可再分的单词并理解其结构。解析结果包括表、AE手脚源码条件、排序、分组等元素,最终形成抽象语法树。在shardingsphere中,SQL解析过程会生成SQLStatement对象,如InsertStatement,它封装了SQL片段及其相关信息,如插入字段的位置。

       SQLParserEngine的初始化和使用始于AbstractRuntimeContext的构造函数。SQLParserEngineFactory负责创建和缓存不同数据库类型的SQL解析引擎,如ANTLR。在SQLParserEngine的parse方法中,会使用ParsingHook进行跟踪,解析前调用start,成功后调用finishSuccess,异常时调用finishFailure。dnf源码检测读写实际解析工作由SQLParserExecutor完成,它将SQL解析为ParseTree,再由ParseTreeVisitor创建SQLStatement。

       SQLParserEngine的入口与分库分表操作紧密相关,shardingsphere通过ShardingStatement类来执行SQL,类似于JDBC的Statement。在prepare方法中,通过SQLParserEngine创建SimpleQueryPrepareEngine,该引擎负责预处理SQL执行的必要信息,如路由和重写结果。具体细节将在后续的SQL路由和重写分析中深入探讨。

Java学习资源

       Java Commons

       Java tutorial

       WebService常用第三方webservice

       IDEEclipse

       Eclipse GUI Plugin

       Eclipse根据java代码生成UML图

       Tomcat

       Hudson

       Jenkins

       Atlassian Bamboo

       TeamCity

       JUnit

       DbUnit

       JMockit

       TestNG

       ReportNG

       SLF4J

       Log4j

       Logback

       Log4E代码评审

       guava

       jga

       Java Class Dependency Analyzer

       OW2Forge

       Rock

       apache

       Apache Commons

       sandbox中的项目无法直接通过maven进行依赖,必须通过svn下载源码,部署到本地maven仓库中。例如对于sandbox中的classscan项目:

       # 项目地址:commons.apache.org/sand...

       svn checkout /thread--1...

       社区博客有奖征稿详情: greatsql.cn/thread--...

       (对文章有疑问或者有独到见解都可以去社区官网提出或分享哦~)

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PASO:一个基于网页的solidity语言分析器

       智能合约的守护者:PASO——Web版Solidity语言分析器

       智能合约,作为分布式账本上的数字合同,正日益成为商业逻辑的核心执行者。其中,Solidity以其广泛流行,主导了以太坊区块链上的如何把app源码编程。然而,随着Solidity语言的迅速迭代,确保其代码质量成为开发者的重要任务。在这个背景下,一款强大的分析工具PASO应运而生,它是一款基于网页的Solidity语言分析器,让专业程序员能够轻松评估智能合约的品质。

       PASO的诞生源于对现有工具的挑战。市面上的Pharo Solity Parser和SolMet虽然在某些方面有所贡献,但它们依赖本地安装,部署繁琐,无法实时跟踪Solidity和以太坊EVM的快速更新。PASO则是为了解决这一痛点,它作为一个网页应用,无需用户安装,只需通过浏览器就能获取智能合约的软件度量结果,适应了Solidity语言的实时性要求。

       PASO的构建灵感来源于软件工程中的度量原则,即“你无法管理你没有度量的事物”。它由四个关键组件组成:Solidity语法,PASO解析器,度量模块,php system函数源码以及直观易用的GUI。Solidity语法部分,通过ANTLR4的细致表达,精确捕捉语言结构。PASO解析器则通过Parser Generator生成,解析源代码,构建出解析树,展示了代码的语法结构,非终端节点和终端节点的细致划分,确保了代码分析的准确性。

       度量模块是PASO的核心,它将通用度量与Solidity特有的特性结合,为智能合约提供全面的评估。每个度量指标都有清晰的解释,为开发者提供了深入理解代码质量的窗口。GUI部分,虽然未详细展开,但无疑是提升用户体验的关键,它将复杂度量结果以用户友好的方式呈现。

       PASO的实现,是对Web技术在智能合约分析领域的创新应用。通过ANTLR,串口通讯软件源码它实现了跨语言解析器的生成,使得JavaScript解析器与GUI无缝协作。与传统的本地工具相比,PASO的优势在于其灵活性和易用性,用户无需额外安装,只需通过简单的网页访问,即可获取实时的度量结果。

       然而,PASO的潜力远不止于此。尽管本文讨论的指标尚有限,但PASO代表了未来基于Web的智能合约分析工具的先驱。随着深度研究的推进,PASO有望扩展其功能,提供更全面的度量指标,为开发者提供更深入的洞察,为用户提供更直观的分析体验,从而推动智能合约编程的持续优化和提升。

实现“代码可视化”需要了解的前置知识-编译器前端

       本文着重解析了实现“代码可视化”所需的编译器前端知识。首先,熟悉编译器的工作原理,理解其前端(包括词法分析和语法分析)是关键。词法分析是将源代码字符流转换为有意义的词素(如关键字、标识符等),这涉及到有限自动机的概念,如不确定性有限自动机和确定性有限自动机。练习Antlr工具对Java源码进行词法分析,可以加深理解。

       语法分析阶段,通过上下文无关文法(CFG)构建抽象语法树(AST),涉及非终结符、终结符、产生式规则和开始符号等概念。自顶向下解析(如递归下降解析)和自底向上解析(如LR解析)是两种策略。通过Antlr进行Java源码的语法分析实践,进一步巩固理论。

       语义分析是检查源代码是否符合语言语义规则,如类型检查、变量绑定和控制流检查。这部分通常需要针对特定语言设计,如Java编译器中的javac。通过阅读源码,了解Symbol、Scope、Type等类的作用,是深入理解语义分析的途径。

       要深入学习,推荐经典书籍《龙书》、《虎书》和《鲸书》,以及在线课程如CS、网易云课堂和中国大学MOOC的编译原理课程。通过这些资源,你可以系统地掌握代码可视化所需的基础编译器前端知识。

领域特定语言设计技巧

       领域特定语言(Domain-Specific Language,DSL)专注于特定领域的计算机语言,其设计旨在简化复杂领域中的问题解决过程。在设计领域特定语言时,有几个关键的技巧和步骤,以下将探讨这些要点。

       首先,理解领域特定语言的定义:领域特定语言是一种专注于特定应用程序领域的语言,它既可编译也可解释执行。与通用编程语言相比,领域特定语言的源代码在经过编译后通常不会直接生成可执行程序,但可以转换为兼容核心应用程序操作环境的资源或通用编程语言。这种设计允许领域特定语言更加聚焦于特定问题的解决。

       在设计领域特定语言时,应注意以下几点:

       1. **简化业务呈现**:领域特定语言旨在简化业务场景的描述,通过特定的呈现模式解析源代码,转化为所需的数据结构。

       2. **定义数据结构**:在设计领域特定语言时,关注于定义数据结构,这一步骤与通用语言的编译过程类似,但领域特定语言的中间表示形式通常对应于实际需要的数据结构。

       3. **提炼领域特定名词**:通过与领域专家合作,从领域知识中提炼名词,这与领域驱动设计(Domain-Driven Design,DDD)中的问题域提炼过程相似,目的是获得更准确、专业的领域特定语言。

       4. **从用例开始**:与领域专家协作,从具体的业务用例出发,理解用户在特定场景下的操作流程,从而设计统一的语言。用例描述了达到目标所需的步骤,包括用户与系统之间的交互。

       5. **关键字、值和属性的提取**:基于用例,提取关键信息,如关键字、值、属性等,为后续设计提供基础。

       6. **关联关系与语法设计**:设计领域特定语言时,关注领域内名词之间的关系,以及如何通过语法准确表达这些关系。这包括考虑领域内类之间的关系,如继承、实现等。

       7. **实现用例与简化设计**:实现用例的过程应遵循人类思维习惯,力求简化设计,同时保留足够的信息,以供未来维护和理解。

       8. **使用解析器生成器**:在设计领域特定语言时,通常使用解析器生成器,如ANTLR、Lex & Yacc等工具,来自动化实现语言的解析,减轻开发人员的负担。

       9. **测试驱动开发与自动化语言迁移**:采用测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)方法,确保语言设计覆盖所有可能的场景,并能适应未来的需求变化。同时,考虑自动化语言迁移策略,以提高系统的可维护性和适应性。

       领域特定语言设计的核心在于聚焦特定领域的解决方案,通过精简的表达和高效的数据结构,提升复杂问题的处理效率。通过遵循上述技巧和步骤,开发者能够更有效地设计和实现领域特定语言,以满足特定业务领域的复杂需求。