Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Jison/Bison Получить номер строки токена в грамматике

Мне интересно, как мне получить номер строки токена внутри грамматики. Предположим, у меня есть следующая грамматика:

S : expr MINUS expr { $$ = $1 -$3; }
  ;

Как получить номер строки для токена MINUS? Я не использую лексер внутри jison, а передаю его из lex-файла, переопределяя лексер:

parser.lexer = {
  lex: function() {
    var token = "MINUS";
    parser.lexer.yytext = "...";
    parser.lexer.yylineno = xx;
    return token;
  }
}

Я понял, что могу вызвать yylineno, но что, если разные токены в грамматике имеют разные номера строк, и мне нужен только номер строки определенного токена в файле jison. Может что-то вроде $1.yylineno? Большое тебе спасибо!

14.02.2014

Ответы:


1

Джисон дает вам доступ к локациям, используя нотацию @. См. раздел «Отслеживание местоположения» здесь. Номер строки вашего символа минус выше будет @2.first_line.

Затем ваш лексер должен предоставить информацию, которую ожидает Джисон.

15.02.2014
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..