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有人可以解释一下解析树、AST 和元模型之间的关系吗？到目前为止，我知道 xtext 从语法中派生出 EMF Ecore 元模型并使用 antlr 生成解析器。但是它将如何被解析：输入首先通过词法分析器，然后解析器从解析器规则中创建一个解析树，对吗？在解析树之外，Xtext 还创建了一个 AST？为了什么？在这种情况下，元模型有什么目的？我对所有的定义有点困惑。

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您对三步解析过程是正确的：首先词法分析器从输入流开始，然后创建基于 Antlr 的解析树，最后 Xtext 从解析树生成基于 EMF 的 AST。前两个步骤对于每个解析器（生成器）来说都是很自然的，第三步需要一些解释。我将开始有点冗长的解释，然后我将简要介绍元模型和 EMF。

首先，生成的解析器不支持标识符解析（处理变量或函数调用所需），这些函数需要手动添加，因此几乎所有语言都需要手动编码后处理步骤，需要扩展已经存在的解析树。

其次，EMF 为其模型提供了一个很好的、类型安全的 API，以及一个强大的反射 API，它允许创建非常通用但有用的组件，从而简化模型的处理（例如代码生成器，如Acceleo或一个方面Xtend的模型转换工具，如ATL、ETL、VIATRA2）。我无法准确说出 Antlr 的解析树 API 和 EMF 之间的区别，但我使用了 LPG 解析器生成器的 API，并且在我看来，EMF 更易于使用。

更好的是，使用 EMF 允许将丰富的 Xtext 功能与其他基于 EMF 的编辑器（例如基于 GMF 的图形编辑器）一起重用。有关基本思想，请参阅较早的 EclipseCon 演示：TMF 与 GMF - 结合文本和图形建模。

一般来说，如果我们需要使用解析信息来扩展我们的解析树，那么通过重用已经使用的范例可以简化我们的语言与其他工具的集成。

EMF 依赖于元建模的概念：我们必须定义模型中可用的元素集，以及附加约束，例如有关连接的信息。这个概念类似于 XML 的模式定义（例如 DTD 或 SML 模式）——我们有一个统一的方式来描述模型。Xtext 以多种方式与 EMF 协同工作：

  • 首先，根据语法，它生成并注册一个 EMF 元模型，可以在每个基于 EMF 的工具中使用。
  • 然后解析过程的最终结果是一个 EMF 模型，可以使用 EMF API 读取和修改 - 更改被序列化回文本形式。

我希望，答案足够清楚。如果需要，请随时要求更多说明。

于 2013-01-23T20:48:05.457 回答