C++ DSL (Domain Specific Language) 设计:用 C++ 编写领域特定语言

好的,各位观众老爷们,今天咱们聊聊一个听起来高大上,但其实挺接地气的话题:用 C++ 搞个 DSL (Domain Specific Language)。 啥是DSL?简单说,就是为了解决特定领域的问题而设计的“小语言”。就像 SQL 专门用来查数据库,HTML 专门用来描述网页结构。

为啥要搞 DSL?

你可能会问:“C++ 本身挺强大了,为啥还要费劲搞个 DSL 出来?” 问得好! C++ 虽然强大,但它是个通用语言,啥都能干,但也意味着啥都得你亲自撸。 想象一下,你要用 C++ 写个游戏脚本,那得定义各种类、函数、状态机,写到头秃。 但如果有个专门为游戏设计的 DSL,你就可以用更简洁、更贴近游戏概念的语法来描述游戏逻辑,比如:

when player collides with enemy:
    enemy.health -= player.attack
    if enemy.health <= 0:
        destroy enemy
        player.score += 100

是不是比 C++ 代码更易读易懂? 这就是 DSL 的魅力所在: 提高效率、降低复杂度、更贴近领域概念。

DSL 的类型:

DSL 大致可以分为两种:

  • 外部 DSL (External DSL): 这种 DSL 有自己独立的语法和解析器。 你需要单独写一个程序来解析 DSL 代码,然后生成目标代码 (比如 C++ 代码) 或者直接执行。 SQL, HTML 都属于外部 DSL。
  • 内部 DSL (Internal DSL): 这种 DSL 其实是寄生在宿主语言 (比如 C++) 上的。 它利用宿主语言的语法和特性来构造自己的语法。 换句话说,你的 DSL 代码其实就是合法的 C++ 代码,只是你用一种特定的方式来组织它。 Boost.Spirit 就是一个典型的内部 DSL 库,可以用 C++ 代码来定义语法规则。

今天咱们主要聊聊 内部 DSL,因为它更适合 C++,而且实现起来相对简单。

内部 DSL 的实现方式:

实现内部 DSL 的方法有很多,这里介绍几种常用的:

  1. 函数重载 (Function Overloading):

    这是最简单直接的方法。 通过重载函数,让它们接受不同类型的参数,从而实现不同的语法。

    例如,我们要设计一个 DSL 来描述几何图形:

    #include <iostream>
    #include <string>
    
    class Point {
    public:
        double x, y;
        Point(double x, double y) : x(x), y(y) {}
    };
    
    class Circle {
    public:
        Point center;
        double radius;
        Circle(Point center, double radius) : center(center), radius(radius) {}
    };
    
    class Rectangle {
    public:
        Point topLeft;
        double width, height;
        Rectangle(Point topLeft, double width, double height) : topLeft(topLeft), width(width), height(height) {}
    };
    
    // DSL 函数
    Point at(double x, double y) {
        return Point(x, y);
    }
    
    Circle circle(Point center, double radius) {
        return Circle(center, radius);
    }
    
    Rectangle rectangle(Point topLeft, double width, double height) {
        return Rectangle(topLeft, width, height);
    }
    
    void draw(const Circle& c) {
        std::cout << "Drawing circle at (" << c.center.x << ", " << c.center.y << ") with radius " << c.radius << std::endl;
    }
    
    void draw(const Rectangle& r) {
        std::cout << "Drawing rectangle at (" << r.topLeft.x << ", " << r.topLeft.y << ") with width " << r.width << " and height " << r.height << std::endl;
    }
    
    int main() {
        // 使用 DSL
        Circle myCircle = circle(at(10, 20), 5);
        Rectangle myRectangle = rectangle(at(0, 0), 10, 5);
    
        draw(myCircle);
        draw(myRectangle);
    
        return 0;
    }

    通过 at, circle, rectangle, draw 这些函数,我们就可以用类似 DSL 的语法来描述几何图形了。

    优点: 简单易懂,容易上手。

    缺点: 语法表达能力有限,只能通过函数调用来构造语法。

  2. 操作符重载 (Operator Overloading):

    操作符重载可以让你自定义操作符的行为,从而创造更灵活的语法。

    例如,我们要设计一个 DSL 来描述状态机的状态转移:

    #include <iostream>
    #include <string>
    
    class State {
    public:
        std::string name;
        State(const std::string& name) : name(name) {}
    };
    
    class Transition {
    public:
        State* from;
        State* to;
        std::string event;
        Transition(State* from, State* to, const std::string& event) : from(from), to(to), event(event) {}
    };
    
    // DSL 类
    class StateMachineBuilder {
    public:
        State* currentState = nullptr;
        std::vector<Transition> transitions;
    
        StateMachineBuilder& from(State* state) {
            currentState = state;
            return *this;
        }
    
        StateMachineBuilder& to(State* state) {
            if (currentState) {
                transitions.emplace_back(currentState, state, ""); // 默认事件为空
                currentState = nullptr; // Reset current state
            }
            return *this;
        }
    
        StateMachineBuilder& on(const std::string& event) {
            if (currentState && !transitions.empty()) {
                transitions.back().event = event; // 设置最后一个转换的事件
            }
            return *this;
        }
    
        void printTransitions() const {
            for (const auto& transition : transitions) {
                std::cout << "From: " << transition.from->name
                          << ", To: " << transition.to->name
                          << ", Event: " << transition.event << std::endl;
            }
        }
    };
    
    // DSL 函数
    State state(const std::string& name) {
        return State(name);
    }
    
    StateMachineBuilder machine() {
        return StateMachineBuilder();
    }
    
    int main() {
        // 使用 DSL
        State idle = state("Idle");
        State active = state("Active");
        State error = state("Error");
    
        StateMachineBuilder builder = machine();
        builder.from(&idle).on("start").to(&active)
               .from(&active).on("stop").to(&idle)
               .from(&active).on("error").to(&error);
    
        builder.printTransitions();
    
        return 0;
    }

    通过 from, to, on 这些函数,我们就可以用类似 DSL 的语法来描述状态转移了。 虽然没有直接使用操作符重载,但这种链式调用的风格也算是一种变体。

    优点: 可以创造更流畅、更自然的语法。

    缺点: 操作符重载要慎用,滥用会导致代码难以理解。

  3. 模板元编程 (Template Metaprogramming):

    模板元编程是一种在编译期执行计算的技术。 它可以用来生成代码,从而实现更强大的 DSL。

    例如,我们要设计一个 DSL 来描述 SQL 查询:

    #include <iostream>
    #include <string>
    #include <vector>
    
    // 辅助结构体,用于存储查询信息
    struct QueryData {
        std::string table;
        std::vector<std::string> columns;
        std::string whereClause;
    };
    
    // 基础类
    template <typename T, typename... Args>
    class QueryBuilderBase {
    public:
        QueryBuilderBase(Args&&... args) : data(std::forward<Args>(args)...) {}
    
        QueryData data;
    };
    
    // 前向声明
    template <typename T, typename... Args> class SelectBuilder;
    template <typename T, typename... Args> class FromBuilder;
    template <typename T, typename... Args> class WhereBuilder;
    
    // Select 构造器
    template <typename T, typename... Args>
    class SelectBuilder : public QueryBuilderBase<T, Args...> {
    public:
        using Base = QueryBuilderBase<T, Args...>;
        using Base::Base;
    
        template <typename... Columns>
        FromBuilder<SelectBuilder, Args..., std::vector<std::string>> select(Columns&&... columns) {
            (data.columns.push_back(std::forward<Columns>(columns)), ...);
            return FromBuilder<SelectBuilder, Args..., std::vector<std::string>>{data};
        }
    };
    
    // From 构造器
    template <typename T, typename... Args>
    class FromBuilder : public QueryBuilderBase<T, Args...> {
    public:
        using Base = QueryBuilderBase<T, Args...>;
        using Base::Base;
    
        WhereBuilder<FromBuilder, Args...> from(const std::string& table) {
            data.table = table;
            return WhereBuilder<FromBuilder, Args...>{data};
        }
    };
    
    // Where 构造器
    template <typename T, typename... Args>
    class WhereBuilder : public QueryBuilderBase<T, Args...> {
    public:
        using Base = QueryBuilderBase<T, Args...>;
        using Base::Base;
    
        // 终止构造器
        QueryData where(const std::string& condition) {
            data.whereClause = condition;
            return data;
        }
    };
    
    // 起始构造器
    SelectBuilder<void> query() {
        return SelectBuilder<void>{};
    }
    
    int main() {
        // 使用 DSL
        QueryData q = query().select("id", "name").from("users").where("age > 18");
    
        // 打印查询信息
        std::cout << "Table: " << q.table << std::endl;
        std::cout << "Columns: ";
        for (const auto& col : q.columns) {
            std::cout << col << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
        std::cout << "Where: " << q.whereClause << std::endl;
    
        return 0;
    }

    通过模板元编程,我们可以在编译期构建查询对象,然后在运行时执行查询。

    优点: 可以实现非常强大的 DSL,性能高。

    缺点: 学习曲线陡峭,代码可读性差,编译时间长。

  4. 表达式模板 (Expression Templates):

    表达式模板是一种延迟计算的技术。 它通过构建表达式树来表示计算过程,直到需要结果时才真正执行计算。 这种技术可以用来优化数值计算,也可以用来实现 DSL。

    例如,我们要设计一个 DSL 来描述矩阵运算:

    #include <iostream>
    #include <vector>
    
    // 矩阵类
    template <typename T>
    class Matrix {
    public:
        size_t rows, cols;
        std::vector<T> data;
    
        Matrix(size_t rows, size_t cols) : rows(rows), cols(cols), data(rows * cols) {}
    
        T& operator()(size_t row, size_t col) {
            return data[row * cols + col];
        }
    
        const T& operator()(size_t row, size_t col) const {
            return data[row * cols + col];
        }
    
        void print() const {
            for (size_t i = 0; i < rows; ++i) {
                for (size_t j = 0; j < cols; ++j) {
                    std::cout << (*this)(i, j) << " ";
                }
                std::cout << std::endl;
            }
        }
    };
    
    // 表达式基类
    template <typename T>
    class MatrixExpression {
    public:
        virtual T operator()(size_t row, size_t col) const = 0;
        virtual ~MatrixExpression() = default;
    };
    
    // 矩阵表达式包装器
    template <typename T, typename Expr>
    class MatrixWrapper : public MatrixExpression<T> {
    public:
        const Expr& expr;
    
        MatrixWrapper(const Expr& expr) : expr(expr) {}
    
        T operator()(size_t row, size_t col) const override {
            return expr(row, col);
        }
    };
    
    // 矩阵加法表达式
    template <typename T, typename A, typename B>
    class MatrixSum : public MatrixExpression<T> {
    public:
        const A& a;
        const B& b;
    
        MatrixSum(const A& a, const B& b) : a(a), b(b) {}
    
        T operator()(size_t row, size_t col) const override {
            return a(row, col) + b(row, col);
        }
    };
    
    // 重载加法操作符
    template <typename T, typename A, typename B>
    MatrixSum<T, A, B> operator+(const MatrixExpression<T>& a, const MatrixExpression<T>& b) {
        return MatrixSum<T, A, B>(a, b);
    }
    
    template <typename T>
    MatrixWrapper<T, Matrix<T>> operator+(const Matrix<T>& a, const Matrix<T>& b) {
        return MatrixWrapper<T, MatrixSum<T, Matrix<T>, Matrix<T>>>(MatrixSum<T, Matrix<T>, Matrix<T>>(a, b));
    }
    
    // 赋值操作符,触发计算
    template <typename T, typename Expr>
    Matrix<T>& operator=(Matrix<T>& result, const MatrixWrapper<T, Expr>& expr) {
        for (size_t i = 0; i < result.rows; ++i) {
            for (size_t j = 0; j < result.cols; ++j) {
                result(i, j) = expr.expr(i, j); // 触发计算
            }
        }
        return result;
    }
    
    int main() {
        // 使用 DSL
        Matrix<double> A(2, 2);
        Matrix<double> B(2, 2);
        Matrix<double> C(2, 2);
    
        A(0, 0) = 1; A(0, 1) = 2; A(1, 0) = 3; A(1, 1) = 4;
        B(0, 0) = 5; B(0, 1) = 6; B(1, 0) = 7; B(1, 1) = 8;
    
        C = A + B; // 延迟计算
    
        C.print();
    
        return 0;
    }

    通过表达式模板,我们可以在编译期构建矩阵运算的表达式树,然后在赋值时才真正执行计算。 这样可以避免不必要的临时对象,提高性能。

    优点: 可以优化数值计算,提高性能。

    缺点: 实现复杂,代码可读性差。

选择哪种方法?

选择哪种方法取决于你的 DSL 的复杂度和性能要求。 一般来说:

  • 简单的 DSL: 函数重载或操作符重载就足够了。
  • 中等复杂度的 DSL: 可以考虑使用模板元编程或表达式模板。
  • 非常复杂的 DSL: 可能需要自己写一个外部 DSL 解析器。
方法 优点 缺点 适用场景
函数重载 简单易懂,容易上手 语法表达能力有限,只能通过函数调用来构造语法 简单的配置,基本操作
操作符重载 可以创造更流畅、更自然的语法 操作符重载要慎用,滥用会导致代码难以理解 状态机,数学表达式
模板元编程 可以实现非常强大的 DSL,性能高 学习曲线陡峭,代码可读性差,编译时间长 编译期计算,代码生成
表达式模板 可以优化数值计算,提高性能 实现复杂,代码可读性差 矩阵运算,数值计算优化
外部 DSL 完全自定义语法,灵活性高 需要自己写解析器,开发成本高 非常复杂的领域特定问题

一些建议:

  • 保持简单: DSL 的目的是简化问题,而不是增加复杂度。
  • 贴近领域概念: DSL 的语法应该尽可能贴近领域概念,方便领域专家使用。
  • 提供良好的错误提示: 当 DSL 代码出错时,应该提供清晰的错误提示,帮助用户快速定位问题。
  • 考虑可扩展性: DSL 应该易于扩展,方便添加新的功能。

总结:

用 C++ 编写 DSL 是一项有趣且有用的技术。 它可以帮助你提高开发效率、降低代码复杂度、更好地表达领域概念。 虽然实现起来有一定的难度,但只要掌握了合适的方法,你就可以创造出属于自己的“小语言”,让编程更加轻松愉快!

希望今天的讲座对大家有所帮助。 谢谢大家!

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