DSL 解释器的设计与实现

引子

领域特定语言（Domain Specific Language，DSL）可以提供一种相对简单的文法，用于特定领域的业务流程定制。

定义一个领域特定脚本语言，这个语言能够描述在线客服机器人（机器人客服是目前提升客服效率的重要技术，在银行、通信和商务等领域的复杂信息系统中有广泛的应用）的自动应答逻辑，并设计实现一个解释器解释执行这个脚本，可以根据用户的不同输入，根据脚本的逻辑设计给出相应的应答。

本程序将模拟如下一个客服机器人场景：

某家餐厅在长久的经营下，营造了良好的口碑，每天三个时间段均门庭若市，为了区别其它订餐方式，商家决定不使用普通的订餐软件，而增设自己的订餐机器人，能够使得客户提前预约与订购事物，在此基础上的长远发展是，机器人可以为其自动排号，通知客户烹饪时间，就餐时间等，如此一来，节约了众多人力成本，也方便了客户。

要点

注：同目录下的**report.pdf**为实验报告

注：同目录下的**/server/doc/doc-page/index.html**中包含着对服务端的注释文档，属于实验报告的超集，移步其查阅详细内容。

本程序开发的解释器整体分为客户端与服务端，以 NodeJs 为核心语言，对设计的 DSL 进行编译解析（Tokenize，Parse）生成 AST，再对其分析执行。

1. 核心设计：DSL 语言的设计与解释器的实现（Token,AST...）
2. 借助 WebSocket 完成服务端与客户端的全双工通信（TCP）。
3. 借助 Electron + Quasar 框架 来开发简易的客户端交互界面。
4. 借助 Mocha/Chai 来完成单元测试。
5. 借助 Log4js 来完成日志记录。
6. 借助 RSA 非对称加密聊天信息。

跑起来

服务端

模块安装

// or npm install
yarn

运行服务

node app.js

单元测试

npm run unit

覆盖度测试

npm run coverage

客户端

模块安装

// or npm install
yarn

Quasar 安装

yarn global add @quasar/cli

启动服务

quasar dev -m electron

打包 (windows)

quasar build -m electron