首先,Pest允许用户使用类似BNF范式的语法来定义语法规则。这意味着你可以使用类似于正则表达式的语法来描述你想要匹配的文本模式。Pest使用的语法非常直观,并且易于学习和使用。 其次,Pest提供了丰富的API来处理匹配到的文本。一旦定义了语法规则,Pest可以帮助你轻松地解析输入文本,并提取出你感兴趣的部分。这使得Pest非常...
因此,Pest 生成的解析器将自动为我们执行此操作,而不需要pest语法开发人员在每个地方手动检查这一点。 这种隐式匹配在pest语法设计过程中非常的有用。 有序选择 有些时候,你在开发pest语法的时候,可能想要表达允许与定义的规则匹配的多个规则。 例如,在 JSON 中,值可以是字符串、数组或对象,等等。 对于这种“OR”...
pest:一个优雅的解析器生成库,用于构建基于规则的解析器,具有简洁的语法。 logos:一个用于创建极其快速的Rust词法分析器的库。 combine:功能强大的解析库,可以在任何类型的输入流上应用,并支持无拷贝操作。 chumsky:一个对开发者友好的解析器构建库,特别关注于错误报告和恢复。 lalrpop:一个易于使用的LR(1)解析器...
然而,Pest依赖于PEG文件,表示要标记的语言的正式语法。该词法分析器阶段发生并且必须能够在返回之前对整个输入进行标记。我不确定我什么时候说这个(但我很有说服力就是这种情况):Pest不支持流输入,因为它需要吃特殊规则EOI(End Of Input ), 或者在返回之前吃规则错误(使用先前的规则成功或向上传播错误)。但是,nom可...
Guarding 使用的是 Rust 语言开发的,由于之前已经用过了 Lalrpop、Antlr 等解析器,所以这次我们采用的解析器是:pest。虽然,我没有细究过,这几个不同的解析器在学术上的差距,我一般只会按需选择我用得少的。如下是guarding.pest的部分代码示例: normal_rule = { ...
Rust现成的：零星找到几个但看起来都不成熟解析工具：可以用 lalrpop 或 pest，没实际用个不确定成熟度Go现成的：Expr 和 Cel 等解析工具：可以使用 ANTLR 或 peg，但不确定成熟度Java现成的：非常多，可以参考这里，值得一提的是 Spring 内置的 SpEL，代码质量高，还支持转成字节码来提升性能解析工具：ANTLR，...
nom/pest/combine 这是三个非常优秀的 parser 库,可以用来撰写高效的解析器。在 Rust 下,当你需要处理某些文件格式时:首先可以考虑 serde。其次可以考虑这几个库;如果你要处理语法,那么它们是最好的选择。 Web开发 从Web 协议支持的角度看: hyper 处理 http1/http2, ...
### nom作者:不,Pest没有nom快作者亲自做了基准测试:- nom:- canada.json: 60,734,229 ns/iter (+/- 17,775,618)- data.json: 23,937 ns/iter (+/- 9,992)- pest:- canada.json: 35,041,472 ns/iter (+/- 5,454,302)- data.json: 14,665 ns/iter (+/- 2,041)以上是没有
Common leaf-spotting microfungi in tropical, subtropical, and temperate regions include species of Alternaria, Ascochyta, Cercospora, Cladosporium, Corynespora, Phyllosticta, Pestalotia, and Pestalotiopsis (Cook 1975, 1978; Holliday 1980). Many produce lesions or other symptoms of infection on stems, ...
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