我有一个传入的记录过滤器与逻辑子句一起存储,如下所示.
Acct1 = 'Y' AND Acct2 = 'N' AND Acct3 = 'N' AND Acct4 = 'N' AND Acct5 = 'N' AND ((Acct6 = 'N' OR Acct7 = 'N' AND Acct1 = 'Y') AND Formatted= 'N' AND Acct9 = 'N' AND (Acct10 = 'N' AND Acct11 = 'N') AND EditableField= 'N' )
我输入此子句的数据将来自Csv文件,如下所示.
Country,Type,Usage,Acct1,Acct2,Acct3,Acct4,Acct5,Acct6,Acct7,Formatted,Acct9,Acct10,Acct11,EditableField USA,Premium,Corporate,Y,N,Mexico,USA,
我将不得不根据条款中定义的条件过滤掉文件中的记录.这是一个简单子句的示例,但是会有比这更多的内部条件,并且只要用户需要就可以更改子句,并且记录必须按顺序传递10个这样的子句.
所以我正在寻找一种动态解释该子句并将其应用于传入记录的方法.请提供您有关如何设计/任何示例(如果有)的建议.
解决方法
这是完整的解决方案,不包括第三方库,如ANTLR或JavaCC.请注意,虽然它是可扩展的,但其功能仍然有限.如果要创建更复杂的表达式,最好使用语法生成器.
首先,让我们编写一个tokenizer,将输入字符串拆分为标记.这是令牌类型：
private static enum TokenType {
WHITESPACE,AND,OR,EQUALS,LEFT_PAREN,RIGHT_PAREN,IDENTIFIER,LITERAL,EOF
}
令牌类本身：
private static class Token {
final TokenType type;
final int start; // start position in input (for error reporting)
final String data; // payload
public Token(TokenType type,int start,String data) {
this.type = type;
this.start = start;
this.data = data;
}
@Override
public String toString() {
return type + "[" + data + "]";
}
}
为了简化标记化,我们创建一个regexp,它从输入字符串中读取下一个标记：
private static final Pattern TOKENS =
Pattern.compile("(\\s+)|(AND)|(OR)|(=)|(\\()|(\\))|(\\w+)|\'([^\']+)\'");
请注意,它有许多组,每个TokenType有一个组,顺序相同(首先是WHITESPACE,然后是AND,依此类推).最后是tokenizer方法：
private static TokenStream tokenize(String input) throws ParseException {
Matcher matcher = TOKENS.matcher(input);
List<Token> tokens = new ArrayList<>();
int offset = 0;
TokenType[] types = TokenType.values();
while (offset != input.length()) {
if (!matcher.find() || matcher.start() != offset) {
throw new ParseException("Unexpected token at " + offset,offset);
}
for (int i = 0; i < types.length; i++) {
if (matcher.group(i + 1) != null) {
if (types[i] != TokenType.WHITESPACE)
tokens.add(new Token(types[i],offset,matcher.group(i + 1)));
break;
}
}
offset = matcher.end();
}
tokens.add(new Token(TokenType.EOF,input.length(),""));
return new TokenStream(tokens);
}
我正在使用java.text.ParseException.这里我们应用正则表达式匹配器直到输入结束.如果它在当前位置不匹配,我们抛出异常.否则,我们会查找找到的匹配组并从中创建一个令牌,忽略WHITESPACE令牌.最后,我们添加一个EOF标记,表示输入的结束.结果作为特殊的TokenStream对象返回.这是TokenStream类,它将帮助我们进行解析：
private static class TokenStream {
final List<Token> tokens;
int offset = 0;
public TokenStream(List<Token> tokens) {
this.tokens = tokens;
}
// consume next token of given type (throw exception if type differs)
public Token consume(TokenType type) throws ParseException {
Token token = tokens.get(offset++);
if (token.type != type) {
throw new ParseException("Unexpected token at " + token.start
+ ": " + token + " (was looking for " + type + ")",token.start);
}
return token;
}
// consume token of given type (return null and don't advance if type differs)
public Token consumeIf(TokenType type) {
Token token = tokens.get(offset);
if (token.type == type) {
offset++;
return token;
}
return null;
}
@Override
public String toString() {
return tokens.toString();
}
}
所以我们有一个标记器,hoorah.您现在可以使用System.out.println进行测试(tokenize(“Acct1 =’Y’AND(Acct2 =’N’或Acct3 =’N’)”));
现在让我们编写解析器,它将创建表达式的树状表示.首先是所有树节点的接口Expr：
public interface Expr {
public boolean evaluate(Map<String,String> data);
}
它唯一的方法用于评估给定数据集的表达式,如果数据集匹配则返回true.
最基本的表达式是EqualsExpr,它类似于Acct1 =’Y’或’Y’= Acct1：
private static class EqualsExpr implements Expr {
private final String identifier,literal;
public EqualsExpr(TokenStream stream) throws ParseException {
Token token = stream.consumeIf(TokenType.IDENTIFIER);
if(token != null) {
this.identifier = token.data;
stream.consume(TokenType.EQUALS);
this.literal = stream.consume(TokenType.LITERAL).data;
} else {
this.literal = stream.consume(TokenType.LITERAL).data;
stream.consume(TokenType.EQUALS);
this.identifier = stream.consume(TokenType.IDENTIFIER).data;
}
}
@Override
public String toString() {
return identifier+"='"+literal+"'";
}
@Override
public boolean evaluate(Map<String,String> data) {
return literal.equals(data.get(identifier));
}
}
接下来我们将定义SubExpr类,它是EqualsExpr或括号中更复杂的东西(如果我们看到括号)：
private static class SubExpr implements Expr {
private final Expr child;
public SubExpr(TokenStream stream) throws ParseException {
if(stream.consumeIf(TokenType.LEFT_PAREN) != null) {
child = new OrExpr(stream);
stream.consume(TokenType.RIGHT_PAREN);
} else {
child = new EqualsExpr(stream);
}
}
@Override
public String toString() {
return "("+child+")";
}
@Override
public boolean evaluate(Map<String,String> data) {
return child.evaluate(data);
}
}
接下来是AndExpr,它是由AND运算符连接的一组SubExpr表达式：
private static class AndExpr implements Expr {
private final List<Expr> children = new ArrayList<>();
public AndExpr(TokenStream stream) throws ParseException {
do {
children.add(new SubExpr(stream));
} while(stream.consumeIf(TokenType.AND) != null);
}
@Override
public String toString() {
return children.stream().map(Object::toString).collect(Collectors.joining(" AND "));
}
@Override
public boolean evaluate(Map<String,String> data) {
for(Expr child : children) {
if(!child.evaluate(data))
return false;
}
return true;
}
}
为简洁起见,我在toString中使用Java-8 Stream API.如果您不能使用Java-8,可以使用for循环重写它或完全删除toString.
最后我们定义OrExpr,它是由OR连接的一组AndExpr(通常OR的优先级低于AND).它与AndExpr非常相似：
private static class OrExpr implements Expr {
private final List<Expr> children = new ArrayList<>();
public OrExpr(TokenStream stream) throws ParseException {
do {
children.add(new AndExpr(stream));
} while(stream.consumeIf(TokenType.OR) != null);
}
@Override
public String toString() {
return children.stream().map(Object::toString).collect(Collectors.joining(" OR "));
}
@Override
public boolean evaluate(Map<String,String> data) {
for(Expr child : children) {
if(child.evaluate(data))
return true;
}
return false;
}
}
最后的解析方法：
public static Expr parse(TokenStream stream) throws ParseException {
OrExpr expr = new OrExpr(stream);
stream.consume(TokenType.EOF); // ensure that we parsed the whole input
return expr;
}
因此,您可以解析表达式以获取Expr对象,然后根据CSV文件的行对其进行评估.我假设您能够将CSV行解析为Map< String,String>.这是用法示例：
Map<String,String> data = new HashMap<>();
data.put("Acct1","Y");
data.put("Acct2","N");
data.put("Acct3","Y");
data.put("Acct4","N");
Expr expr = parse(tokenize("Acct1 = 'Y' AND (Acct2 = 'Y' OR Acct3 = 'Y')"));
System.out.println(expr.evaluate(data)); // true
expr = parse(tokenize("Acct1 = 'N' OR 'Y' = Acct2 AND Acct3 = 'Y'"));
System.out.println(expr.evaluate(data)); // false
