《领域特定语言》一3.7 错误处理

本文探讨了在领域特定语言(DSL)中处理错误的重要性及其实现方式。作者讨论了错误消息的质量如何影响开发者体验,并提出了几种在解析器和模型层面处理错误的技术。

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3.7 错误处理

每次写作一本书,我都会到达一个时刻,我意识到,如同做软件一样,只有削减范围,书才能出版。然而,这就意味某些重要的主题无法妥善涵盖。但是,一本有用却不完整的书总好过一本完整却永远也不能完成的书。本书有很多主题,我想进一步探索,排在第一位的就是错误处理。
在大学的编译课上,我记得老师说过:解析和生成输出是编写编译器中容易的部分─真正的难点在于,给出更好的错误消息。相应地,错误诊断就超出了那堂课的范围,对于本书也一样。
体面的错误消息“超出范围”在现实中会更进一步。即便是一些成功的DSL,良好的诊断信息也极其罕见。许多广泛使用的DSL包在提供有用信息方面所做有限。Graphviz是我最喜欢的DSL工具之一,当错误发生时,它只会简单地告诉我syntax error near line 4,我还感到几分幸运,因为它竟然还能给出行号。我确实遇到了很多工具,只是直接失败,我只能通过注释代码,以二分查找的方式定位问题。
我们可以批评一个系统没有提供良好的错误诊断,但是错误诊断也是一件需要折衷的事情。多花一分时间在错误处理上,就意味要少花一分时间在功能添加上。许多来自现实世界DSL的证据都表明,人们的确可以忍受表现不佳的错误诊断。毕竟,DSL脚本很小,相比于通用语言,粗糙的错误处理也是可以接受的。
这么说并不是劝你不要在错误诊断上花时间。对一个使用频率很高的程序库而言,良好的错误诊断可以帮助我们节省很多时间。每次折衷都有所不同,需要根据自己的环境决定。确实,这种说法会让我不再为“没有在本书为这个主题开辟一节”感到太多内疚。
虽然不能如我所愿般对这个话题做深入探讨,但如果你决定提供更好的错误诊断支持,我希望我所说的这些可以让你开始对其有更多的思考。
(我应该谈一下最暴力的一种错误查找技术:注释。如果要用外部DSL,请确保它可以支持注释。并不只是为了那个显而易见的原因,它还可以帮助人们找到问题。以换行符结束的注释是最方便的。针对不同的受众,我会使用“#”(脚本风格)或者“//”(C风格),这些都可以通过一条简单的词法分析规则实现。)
如果你遵循我的一般建议,采用“语义模型”(第11章),那么有两个地方可以放置错误处理:模型或者解析器。对于语法错误,处理它最明显的地方就是解析器。有些语法错误有人会替我们处理,比如内部DSL中宿主语言的语法错误,或是使用“解析器生成器”(第23章)时外部DSL中的文法错误。
在处理语义错误时,要从解析器和模型中进行选择,二者各有其优。如果要检查语义规则是否结构良好,模型是一个正确的地方。我们拥有所有的信息,这些信息以思考所需的方式组织,所以,在这里可以写出最清晰的错误检查代码。此外,如果要在多个地方组装模型,比如,有多个DSL或者用到命令–查询接口,模型也是最合适进行检查的地方。
纯粹把错误处理放在语义模型中,确实有个严重的问题:无法链接回DSL脚本中出问题的源码,甚至无法得到一个大概的行号。这会使定位错误越发困难,但这也可能不是一个棘手的问题。一些经验表明,在多数情况下,纯粹基于模型的错误消息已足以帮我们找到问题。
如果确实需要,我们还是有办法拿到DSL脚本的上下文。最显而易见的一种做法就是把错误检测规则放在解析器中。不过,这种做法的问题在于,它会让编写规则变得更加困难,因为在这种情况下,我们是在语法树的层次上进行工作,而不是在语义模型的层次上。另外,我们还要承担规则重复带来的极大风险,正如代码重复所带来的问题一样。
另一种可选方案是,把语法信息放入语义模型。比如,在语义转换对象中添加一个记录行号的字段,这样,如果语义模型在转换中检测到错误,就可以输出脚本中的行号。问题是,由于要跟踪信息,这种做法会让语义模型变得更加复杂。此外,脚本与模型之间的映射可能并不那么清晰,所以,错误消息非但无益,反而会让人困惑。
第三种,也是我认为最好的一种方案是:使用语义模型检测错误,但是,错误检测的触发是在解析器中。具体来说,就是解析器解析一大块DSL脚本,组装出语义模型,然后让模型去找错误(如果组装模型时并不直接这么做的话)。如果模型发现任何错误,解析器都可以拿到这些错误,提供其所知的上下文。这样,就分离了对语法知识(在解析器中)和语义知识(在模型中)的关注。
还有一种有用的方法是,把错误处理分为初始、检测和报告三个阶段。最后一种方案是,把初始化放在解析器中,把检测放在模型中,报告则二者皆有,模型负责提供错误的语义,解析器负责添加语法上下文。

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MPU6050是款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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