1.shardingsphere源码阅读-SQL解析引擎
2.Java学习资源
3.MySQL Shell 8.0.32 for GreatSQL编译二进制包
4.PASO：一个基于网页的solidity语言分析器
5.实现“代码可视化”需要了解的前置知识-编译器前端
6.领域特定语言设计技巧
shardingsphere源码阅读-SQL解析引擎
shardingsphere的核心功能之一是分片，其中SQL解析是关键步骤。它由SQL解析引擎执行，该过程涉及词法和语法解析，将SQL语句分解为不可再分的单词并理解其结构。解析结果包括表、酒仙网 源码条件、排序、分组等元素，最终形成抽象语法树。在shardingsphere中，SQL解析过程会生成SQLStatement对象，如InsertStatement，它封装了SQL片段及其相关信息，如插入字段的位置。
SQLParserEngine的初始化和使用始于AbstractRuntimeContext的构造函数。SQLParserEngineFactory负责创建和缓存不同数据库类型的SQL解析引擎，如ANTLR。在SQLParserEngine的parse方法中，会使用ParsingHook进行跟踪，解析前调用start，成功后调用finishSuccess，异常时调用finishFailure。建站源码php实际解析工作由SQLParserExecutor完成，它将SQL解析为ParseTree，再由ParseTreeVisitor创建SQLStatement。
SQLParserEngine的入口与分库分表操作紧密相关，shardingsphere通过ShardingStatement类来执行SQL，类似于JDBC的Statement。在prepare方法中，通过SQLParserEngine创建SimpleQueryPrepareEngine，该引擎负责预处理SQL执行的必要信息，如路由和重写结果。具体细节将在后续的SQL路由和重写分析中深入探讨。
Java学习资源
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PASO：一个基于网页的solidity语言分析器
智能合约的守护者：PASO——Web版Solidity语言分析器智能合约，作为分布式账本上的数字合同，正日益成为商业逻辑的核心执行者。其中，Solidity以其广泛流行，主导了以太坊区块链上的jdk源码博客编程。然而，随着Solidity语言的迅速迭代，确保其代码质量成为开发者的重要任务。在这个背景下，一款强大的分析工具PASO应运而生，它是一款基于网页的Solidity语言分析器，让专业程序员能够轻松评估智能合约的品质。
PASO的诞生源于对现有工具的挑战。市面上的Pharo Solity Parser和SolMet虽然在某些方面有所贡献，但它们依赖本地安装，部署繁琐，无法实时跟踪Solidity和以太坊EVM的快速更新。PASO则是为了解决这一痛点，它作为一个网页应用，无需用户安装，只需通过浏览器就能获取智能合约的软件度量结果，适应了Solidity语言的实时性要求。 PASO的构建灵感来源于软件工程中的度量原则，即“你无法管理你没有度量的事物”。它由四个关键组件组成：Solidity语法，PASO解析器，度量模块，新朋素材源码以及直观易用的GUI。Solidity语法部分，通过ANTLR4的细致表达，精确捕捉语言结构。PASO解析器则通过Parser Generator生成，解析源代码，构建出解析树，展示了代码的语法结构，非终端节点和终端节点的细致划分，确保了代码分析的准确性。 度量模块是PASO的核心，它将通用度量与Solidity特有的特性结合，为智能合约提供全面的评估。每个度量指标都有清晰的解释，为开发者提供了深入理解代码质量的窗口。GUI部分，虽然未详细展开，但无疑是提升用户体验的关键，它将复杂度量结果以用户友好的方式呈现。 PASO的实现，是对Web技术在智能合约分析领域的创新应用。通过ANTLR，找app源码它实现了跨语言解析器的生成，使得JavaScript解析器与GUI无缝协作。与传统的本地工具相比，PASO的优势在于其灵活性和易用性，用户无需额外安装，只需通过简单的网页访问，即可获取实时的度量结果。 然而，PASO的潜力远不止于此。尽管本文讨论的指标尚有限，但PASO代表了未来基于Web的智能合约分析工具的先驱。随着深度研究的推进，PASO有望扩展其功能，提供更全面的度量指标，为开发者提供更深入的洞察，为用户提供更直观的分析体验，从而推动智能合约编程的持续优化和提升。实现“代码可视化”需要了解的前置知识-编译器前端
本文着重解析了实现“代码可视化”所需的编译器前端知识。首先，熟悉编译器的工作原理，理解其前端（包括词法分析和语法分析）是关键。词法分析是将源代码字符流转换为有意义的词素（如关键字、标识符等），这涉及到有限自动机的概念，如不确定性有限自动机和确定性有限自动机。练习Antlr工具对Java源码进行词法分析，可以加深理解。
语法分析阶段，通过上下文无关文法（CFG）构建抽象语法树（AST），涉及非终结符、终结符、产生式规则和开始符号等概念。自顶向下解析（如递归下降解析）和自底向上解析（如LR解析）是两种策略。通过Antlr进行Java源码的语法分析实践，进一步巩固理论。
语义分析是检查源代码是否符合语言语义规则，如类型检查、变量绑定和控制流检查。这部分通常需要针对特定语言设计，如Java编译器中的javac。通过阅读源码，了解Symbol、Scope、Type等类的作用，是深入理解语义分析的途径。
要深入学习，推荐经典书籍《龙书》、《虎书》和《鲸书》，以及在线课程如CS、网易云课堂和中国大学MOOC的编译原理课程。通过这些资源，你可以系统地掌握代码可视化所需的基础编译器前端知识。
领域特定语言设计技巧
领域特定语言（Domain-Specific Language，DSL）专注于特定领域的计算机语言，其设计旨在简化复杂领域中的问题解决过程。在设计领域特定语言时，有几个关键的技巧和步骤，以下将探讨这些要点。
首先，理解领域特定语言的定义：领域特定语言是一种专注于特定应用程序领域的语言，它既可编译也可解释执行。与通用编程语言相比，领域特定语言的源代码在经过编译后通常不会直接生成可执行程序，但可以转换为兼容核心应用程序操作环境的资源或通用编程语言。这种设计允许领域特定语言更加聚焦于特定问题的解决。
在设计领域特定语言时，应注意以下几点：
1. **简化业务呈现**：领域特定语言旨在简化业务场景的描述，通过特定的呈现模式解析源代码，转化为所需的数据结构。
2. **定义数据结构**：在设计领域特定语言时，关注于定义数据结构，这一步骤与通用语言的编译过程类似，但领域特定语言的中间表示形式通常对应于实际需要的数据结构。
3. **提炼领域特定名词**：通过与领域专家合作，从领域知识中提炼名词，这与领域驱动设计（Domain-Driven Design，DDD）中的问题域提炼过程相似，目的是获得更准确、专业的领域特定语言。
4. **从用例开始**：与领域专家协作，从具体的业务用例出发，理解用户在特定场景下的操作流程，从而设计统一的语言。用例描述了达到目标所需的步骤，包括用户与系统之间的交互。
5. **关键字、值和属性的提取**：基于用例，提取关键信息，如关键字、值、属性等，为后续设计提供基础。
6. **关联关系与语法设计**：设计领域特定语言时，关注领域内名词之间的关系，以及如何通过语法准确表达这些关系。这包括考虑领域内类之间的关系，如继承、实现等。
7. **实现用例与简化设计**：实现用例的过程应遵循人类思维习惯，力求简化设计，同时保留足够的信息，以供未来维护和理解。
8. **使用解析器生成器**：在设计领域特定语言时，通常使用解析器生成器，如ANTLR、Lex & Yacc等工具，来自动化实现语言的解析，减轻开发人员的负担。
9. **测试驱动开发与自动化语言迁移**：采用测试驱动开发（Test-Driven Development，TDD）方法，确保语言设计覆盖所有可能的场景，并能适应未来的需求变化。同时，考虑自动化语言迁移策略，以提高系统的可维护性和适应性。
领域特定语言设计的核心在于聚焦特定领域的解决方案，通过精简的表达和高效的数据结构，提升复杂问题的处理效率。通过遵循上述技巧和步骤，开发者能够更有效地设计和实现领域特定语言，以满足特定业务领域的复杂需求。
