ANTLR(语言识别的另一工具)的简介之一[翻译]

简介

在20世纪80年代，我手工创建许多许多的语言识别程序和翻译程序，最后这变得十分厌烦，以至于开始尝试使这个过程自动化； 由此产生了我的格言：  

"你能够用生命中五年的时间使之自动化的事情，为什么要在五天之内手工编程完成。"

手工构建如此之多的工程的好处就是你能明白它们的共性，并希望那些工作可以合理的被形式化和自动化。然而我并不能很好的理解yacc，但无论如何又想要某种东西，它能够重新产生我手工创建的程序。ANLTR就是这个结果（实际上最初被叫做PCCTS）。我现在已经十多年在着力于它的工作了ANTLR，即语言识别的另一工具。它是这样的一种工具，它可以接受文法语言描述，并能产生识别这些语言的语句的程序。作为翻译程序的一部分，你可以使用简单的操作符和动作来参数化你的文法，使之告诉ANTLR怎样去创建抽象语法树(AST)和怎样产生输出。ANTLR知道怎样去生成识别程序，语言包括Java，C++，C#和不久的Python。

ANTLR知道怎样构建识别程序，这些程序可以对以下三种不同的输入应用文法结构：(i) 字符流, (ii) 记号流，和(iii)两维的树结构。很自然的它们分别与词法分析程序(lexers，以下简称lexer)，语言解析程序和树遍历程序向匹配。这个用于定义这些语法的元语言，在所有情况下几乎一样的。

一旦你对ANTLR和类似工具比较顺手，你会开始以一种新的目光来看编程。许多任务强烈需要语言解决方案，而不是采用传统编程语言的做法。比如，这些过程的注解都是用特伦斯标记语言写的。由于我讨厌键入HTML，所以我使用ANTLR编写了一个非常小的翻译器，用来将文本（内含一些额外的东西和转换）转化为HTML，PDF或者其他那些我厌烦为之编写生成程序的文件格式。

最后，我要指出的是ANTLR只是一件工具，仅仅这些。 虽然它能通过将容易理解的乏味部分自动化来帮助你创建软件，但却不能企图让你指定整个编译器。例如，在单个的描述里就不行。那些宣称这类事情非常伟大，可以为发布刊物文章编写惊人的“一揽子解决方案”，却会悲惨失败在实际项目中。

从2003年早些开始，每月都有将近5000次的ANLTR下载。ANTLR 完全公开，甚至没有一个版权，并且带有完全的源码。