引
对于写一个自己的解析器这回事，我以前从来没有想过的，毕竟我学渣，而且还没学过编译原理。
但是没想到到新公司竟然这等美差还能落到我头上，真是要好好感谢下大佬们。
言归
郑传
虽然以前没有写过解析器，但是做过相关的事情。在以前的一家公司时曾经写过规则，就是那种业务开始复杂后，逻辑不好写死在程序中，需要根据业务改变，而动态配置规则。这个东西是在odoo下做的，用的它提供的asteval。
简而言之，就是用odoo 封装过得eval 来执行一段 python code 而返回结果。
而现在公司的业务需求是风控部门定义自己的风控规则，而我们去解析这些规则。 这个就跟以前是倒过来。这里之前没明白为什么不用python的解释器去解析这些规则，后面做实际做了过后才知道，这样更面向风控规则，且可以高于python之上。也就是说我们可以根据风控规则的形式，自定义一些规范，然后解析器去解析这些既定规范就好。感觉高端了很多。
比较
PLY(lexer/yacc) 是入门简单，但是实现一些东西有难度。比如实现一个if条件判断，需要多做一点事情。不然就会得到错误的结果。比如
a=1; if("a") a=2 else a=4
最开始得到的结果是4,因为ply是自下向上解析，每个字符都会被执行到，然后你的逻辑需要单独写算法实现。
而antlr是入门困难，用起来很方便。我的比喻是ply像汇编语言，antlr是高级语言
安装(OS X)
要使用antlr，需要先准备 antlr 的编译环境。antlr 的规则是写好词法规则跟语法规则，然后用antlr去编译生成对应语言的应用，然后再去做相应的实现就行。
$ cd /usr/local/lib
$ curl -O http://www.antlr.org/download/antlr-4.7-complete.jar
$ export CLASSPATH=".:/usr/local/lib/antlr-4.7-complete.jar:$CLASSPATH"
$ alias antlr4='java -jar /usr/local/lib/antlr-4.7-complete.jar'
$ alias grun='java org.antlr.v4.gui.TestRig'
语言执行环境
这里我使用python 来实现antlr,所以我需要安装antlr 的pyhon执行环境
pip install antlr4-python3-runtime
or
pip install antlr4-python2-runtime
实现
异常/错误
词法异常
如果你故意写错一个词法，antlr 默认的 词法解析错误会报错，但是结果尽量去按照正确的结构去解析，所以结果还是正确的！
这种我们需要重写它的错误处理，解析错误就扔出异常。
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