Build A Parser By Rust（上）
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Build A Parser By Rust（上）
1月18日创建
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背景
而从 0 到 1 的手写解析器是一件非常枯燥且容易出错的行为，因为你不仅需要考虑其具体需要解析的协议规则，还需要考虑解析器的错误处理、拓展性、解析性能等，所以在文章中大佬也提到，建议后续可通过目前已有的类似 pest 等解析器三方库来优化。
回想在我日常的开发工作中，遇到需要构造解析器的场景较少，往往是，如果出现对解析某格式或协议的信息，如 Json、Csv 等，为了追求效率，直接使用找针对解析该格式或协议的三方库。但实际上并不是所有协议或格式都有别人写好的解析器，特别是对于各种网络通信协议等，且写好的解析器也很难针对其定制化，所以借助这个契机，正好学习了解下解析器，及构造解析器的相关实践，方便后续有类似场景的使用。
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注意：
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此篇文档不会重点深挖解析器和解析器库的相关原理，更多是对于「解析器入门的了解及其实践」
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此系列文档分为上下两篇，上篇主要讲述解析器的了解和三方库的使用，下篇主要讲述具体的实践
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前置知识
下面会介绍一些关于解析器相关的前置背景知识，帮助了解后面的理解。
Parser
这里提到的解析器（Parser）实际是更广泛的定义，通常是指把某种格式的信息转换成某种数据结构的组件。
就好比将某种某种格式的信息进行“解码”，抽象成有组织的数据结构信息，方便对信息的理解和处理加工。
举个🌰：此时有一段算数表达式的文本 "1 + 2"，期望通过程序能够计算出结果。
为了让程序能够识别算术表达式，可通过针对算法表达式的解析器，转换成 (left,op,right) 的结构体进行计算。
对于计算机领域来说，在处理数据的过程中解析器必不可少，能够应用各种数据处理场景中，比如较为常见的：
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在底层编译器或解释器中的解析器，其主要作用就是将源码进行词法和语法的分析，提取出抽象语法树 AST
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对于 Web 应用较多的数据交换格式 Json 的文本，可通过对应的解析器序列化需要的数据结构进行处理加工
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其他如通过解析器解析网络通信协议、脚本语言、数据库语言等
PEG
在介绍 PEG （解析表达文法）之前，我们这里可通过（假设）更为常见的正则表达式来进行方便理解。
正则表达式和 PEG 联系主要是都可在处理字符文本时通过特定的语法对字符文本进行匹配和解析，而不同点在于：
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【语法方面】前者是使用一种特定语法来描述字符串的模式，通常用于处理简单的字符串匹配和搜索。而后者使用一种更复杂的语法来描述语言结构，通常用于处理复杂的语言解析和分析需求。
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【应用领域】前者主要用于处理简单的文本处理需求，例如查找特定模式的文本或验证输入的格式。而后者主要用于处理复杂的语言结构，例如编程语言的语法分析和解释器的构建。
通过介绍，相信大家对于 PEG 有了简单的理解。
而为什么介绍 PEG，其原因就是因为可通过 PEG 实现的工具（称为 Parser Generator）来实现定制的 Parser。
接下来我们来简单正式介绍下 PEG 即 解析表达文法：
1.
PEG（解析表达文法）简介
解析表达文法，简称PEG（英语：Parsing Expression Grammar）：
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作为描述语言结构的语法，相较于正则表达式可以处理更复杂的语言结构，因递归性特点可描述无限嵌套的结构
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使用一种简单而灵活的方式来定义语法规则，该规则可以被用来解析输入字符串并生成语法树
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易用性、正确性和性能的优势且提供错误报告、可重用规则模板等功能，因此在解析和分析文本时被广泛使用
2.
PEG 应用简介
PEG 的语法类似于编程语言，使用操作符和规则来描述语言结构：
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操作符包括“|”（或）、“&”（与）、“?”（可选）等，规则则用于描述语言的具体结构
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例如下面是一个简单的 PEG 规则，它描述了一个整数的语法：
int := [0-9]+