读者可以再增加一些测试，因为我可能漏掉一些不常见的情况（与 Internet 上的其他人结对编程是比较好的）。

完成最后一步

假设解析器正按照我们想要的方式在工作 — 即生成 AST — 那么现在只需要根据 AST 对象的计算结果来完善解析器。这很简单，只需向 Calc 添加代码，如清单 8 所示……

清单 8. 真的完成啦！

package com.tedneward.calcdsl { 　 // ... 　 object Calc 　 { 　　 // ... 　　 def evaluate(text : String) : Double = evaluate(parse(text)) 　 } }

……同时添加一个简单的测试，确保 evaluate("1+1") 返回 2.0……

清单 9. 最后，看一下 1 + 1 是否等于 2

package com.tedneward.calcdsl.test { 　 class CalcTest 　 { 　　 import org.junit._, Assert._ 　　 // ... 　　 @Test def add1 = 　　　 assertEquals(Calc.evaluae("1 + 1"), 2.0) 　 } }

……然后运行它，一切正常！

扩展 DSL 语言

如果完全用 Java 代码编写同一个计算器 DSL，而没有碰到我遇到的问题（在不构建完整的 AST 的情况下递归式地计算每一个片段，等等），那么似乎它是另一种能够解决问题的语言或工具。但以这种方式构建语言的强大之处会在扩展性上得到体现。

例如，我们向这种语言添加一个新的运算符，即 ^ 运算符，它将执行求幂运算；也就是说，2 ^ 2 等于 2 的平方 或 4。向 DSL 语言添加这个运算符需要一些简单步骤。

首先，您必须考虑是否需要更改 AST。在本例中，求幂运算符是另一种形式的二进制运算符，所以使用现有 BinaryOp case 类就可以。无需对 AST 进行任何更改。

其次，必须修改 evaluate 函数，以使用 BinaryOp("^", x, y) 执行正确的操作；这很简单，只需添加一个嵌套函数（因为不必在外部看到这个函数）来实际计算指数，然后向模式匹配添加必要的代码行，如下所示：

面向Java开发人员的Scala指南 - 构建计算器，第3部分(6)

清单 10. 稍等片刻

package com.tedneward.calcdsl { 　 // ... 　 object Calc 　 { 　　 // ... 　　 def evaluate(e : Expr) : Double = 　　 { 　　　 def exponentiate(base : Double, exponent : Double) : Double = 　　　　 if (exponent == 0) 　　　　　 1.0 　　　　 else 　　　　　 base * exponentiate(base, exponent - 1) 　　　 simplify(e) match { 　　　　 case Number(x) => x 　　　　 case UnaryOp("-", x) => -(evaluate(x)) 　　　　 case BinaryOp("+", x1, x2) => (evaluate(x1) + evaluate(x2)) 　　　　 case BinaryOp("-", x1, x2) => (evaluate(x1) - evaluate(x2)) 　　　　 case BinaryOp("*", x1, x2) => (evaluate(x1) * evaluate(x2)) 　　　　 case BinaryOp("/", x1, x2) => (evaluate(x1) / evaluate(x2)) 　　　　 case BinaryOp("^", x1, x2) => exponentiate(evaluate(x1), evaluate(x2)) 　　　 } 　　 } 　 } }

注意，这里我们只使用 6 行代码就有效地向系统添加了求幂运算，同时没有对 Calc 类进行任何表面更改。这就是封装！

（在我努力创建最简单求幂函数时，我故意创建了一个有严重 bug 的版本 —— 这是为了让我们关注语言，而不是实现。也就是说，看看哪位读者能够找到 bug。他可以编写发现 bug 的单元测试，然后提供一个无 bug 的版本）。

但是在向解析器添加这个求幂函数之前，让我们先测试这段代码，以确保求幂部分能正常工作：

清单 11. 求平方

package co

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