从Java走进Scala构建计算器DSL文档格式.docx
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8.private[calcdsl]caseclassUnaryOp（operator:
String,arg:
Expr）extendsExpr
9.private[calcdsl]caseclassBinaryOp（operator:
String,left:
Expr,right:
Expr）
10.extendsExpr
11.
12.}
……对此我们可以提供类似解释器的行为，它能最大限度地简化数学表达式……
清单2.后端（解释器）
5.objectCalc
6.{
7.defsimplify（e:
Expr）:
Expr={
8.//firstsimplifythesubexpressions
9.valsimpSubs=ematch{
10.//Askeachsidetosimplify
11.caseBinaryOp（op,left,right）=>
BinaryOp（op,simplify（left）,simplify（right））
12.//Asktheoperandtosimplify
13.caseUnaryOp（op,operand）=>
UnaryOp（op,simplify（operand））
14.//Anythingelsedoesn'
thavecomplexity（nooperandstosimplify）
15.case_=>
e
16.}
17.
18.//nowsimplifyatthetop,assumingthecomponentsarealreadysimplified
19.defsimplifyTop（x:
Expr）=xmatch{
20.//Doublenegationreturnstheoriginalvalue
21.caseUnaryOp（"
-"
UnaryOp（"
x））=>
x
22.
23.//Positivereturnstheoriginalvalue
24.caseUnaryOp（"
+"
x）=>
25.
26.//Multiplyingxby1returnstheoriginalvalue
27.caseBinaryOp（"
*"
x,Number
（1））=>
28.
29.//Multiplying1byxreturnstheoriginalvalue
30.caseBinaryOp（"
Number
（1）,x）=>
31.
32.//Multiplyingxby0returnszero
33.caseBinaryOp（"
x,Number（0））=>
Number（0）
34.
35.//Multiplying0byxreturnszero
36.caseBinaryOp（"
Number（0）,x）=>
37.
38.//Dividingxby1returnstheoriginalvalue
39.caseBinaryOp（"
/"
40.
41.//Dividingxbyxreturns1
42.caseBinaryOp（"
x1,x2）ifx1==x2=>
Number
（1）
43.
44.//Addingxto0returnstheoriginalvalue
45.caseBinaryOp（"
46.
47.//Adding0toxreturnstheoriginalvalue
48.caseBinaryOp（"
49.
50.//Anythingelsecannot（yet）besimplified
51.casee=>
52.}
53.simplifyTop（simpSubs）
54.}
55.
56.defevaluate（e:
Expr）:
Double=
57.{
58.simplify（e）match{
59.caseNumber（x）=>
60.caseUnaryOp（"
-（evaluate（x））
61.caseBinaryOp（"
x1,x2）=>
（evaluate（x1）+evaluate（x2））
62.caseBinaryOp（"
（evaluate（x1）-evaluate（x2））
63.caseBinaryOp（"
（evaluate（x1）*evaluate（x2））
64.caseBinaryOp（"
（evaluate（x1）/evaluate（x2））
65.}
66.}
67.}
68.}
……我们使用了一个由Scala解析器组合子构建的文本解析器，用于解析简单的数学表达式……
清单3.前端
7.objectArithParserextendsJavaTokenParsers
8.{
9.defexpr:
Parser[Any]=term~rep（"
~term|"
~term）
10.defterm:
Parser[Any]=factor~rep（"
~factor|"
~factor）
11.deffactor:
Parser[Any]=floatingPointNumber|"
（"
~expr~"
）"
12.
13.defparse（text:
String）=
14.{
15.parseAll（expr,text）
17.}
18.
19.//...
20.}
21.}
……但在进行解析时，由于解析器组合子当前被编写为返回Parser[Any]类型，所以会生成String和List集合，实际上应该让解析器返回它需要的任意类型（我们可以看到，此时是一个String和List集合）。
要让DSL成功，解析器需要返回AST中的对象，以便在解析完成时，执行引擎可以捕获该树并对它执行evaluate（）。
对于该前端，我们需要更改解析器组合子实现，以便在解析期间生成不同的对象。
清理语法
对解析器做的第一个更改是修改其中一个语法。
在原来的解析器中，可以接受像“5+5+5”这样的表达式，因为语法中为表达式（expr）和术语（term）定义了rep（）组合子。
但如果考虑扩展，这可能会引起一些关联性和操作符优先级问题。
以后的运算可能会要求使用括号来显式给出优先级，以避免这类问题。
因此第一个更改是将语法改为要求在所有表达式中加“（）”。
回想一下，这应该是我一开始就需要做的事情；
事实上，放宽限制通常比在以后添加限制容易（如果最后不需要这些限制），但是解决运算符优先级和关联性问题比这要困难得多。
如果您不清楚运算符的优先级和关联性；
那么让我大致概述一下我们所处的环境将有多复杂。
考虑Java语言本身和它支持的各种运算符（如Java语言规范中所示）或一些关联性难题（来自Bloch和Gafter提供的JavaPuzzlers），您将发现情况不容乐观。
因此，我们需要逐步解决问题。
首先是再次测试语法：
清单4.采用括号
7.//...
8.
9.objectOldAnyParserextendsJavaTokenParsers
10.{
11.defexpr:
12.defterm:
13.deffactor:
14.
15.defparse（text:
16.{
17.parseAll（expr,text）
18.}
19.}
20.objectAnyParserextendsJavaTokenParsers
21.{
22.defexpr:
Parser[Any]=（term~"
~term）|（term~"
~term）|term
23.defterm:
Parser[Any]=（factor~"
~factor）|（factor~"
~factor）|factor
24.deffactor:
Parser[Any]="
~>
expr<
~"
|floatingPointNumber
26.defparse（text:
27.{
28.parseAll（expr,text）
29.}
30.}
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