面向 Java 開發者的 Scala 指南：構建計算器 DSL (第三部分)

object ExprParser extends JavaTokenParsers {
    def expr: Parser[Expr] =
        (term ~ "+" ~ term) ^^ { case l~_~r => BinaryOp("+", l, r) } |
        (term ~ "-" ~ term) ^^ { case l~_~r => BinaryOp("-", l, r) } |
        term
    def term: Parser[Expr] =
        (factor ~ "*" ~ factor) ^^ { case l~_~r => BinaryOp("*", l, r) } |
        (factor ~ "/" ~ factor) ^^ { case l~_~r => BinaryOp("/", l, r) } |
        factor
    def factor: Parser[Expr] =
        "(" ~> expr <~ ")" |                           // 括號內容，丟棄括號
        floatingPointNumber ^^ (x => Number(x.toFloat)) // 數字轉 Number
    def parse(text: String) = parseAll(expr, text)
}

• ^^ 組合子接收匿名函數，將解析結果映射為 AST 節點
• ~> / <~ 選擇性保留/丟棄解析結果

單元測試驅動開發

@Test def parseAnExpr3 = assertEquals(
    BinaryOp("+", Number(5), Number(5)),
    Calc.parse("5 + 5")
)
@Test def add1 = assertEquals(2.0, Calc.evaluate("1 + 1"))

測試覆蓋解析、化簡、求值全鏈路。

一鍵完成：字串直達結果

def evaluate(text: String): Double = evaluate(parse(text).get)

擴展性實戰：加入冪運算 ^

1. AST 無需變動：BinaryOp("^", x, y) 復用現有節點
2. 擴充 evaluate：在模式匹配添加 case BinaryOp("^", x, y) => pow(evaluate(x), evaluate(y))
3. 擴充解析器 term：添加 (factor ~ "^" ~ factor) ^^ { case l~_~r => BinaryOp("^", l, r) }
4. 測試驗證：Calc.evaluate("2 ^ 2") == 4.0

全程零修改現有核心代碼，僅在擴充點添加 6 行邏輯，展現封裝與開放封閉原則威力。

未來增強方向

• 支援 BigDecimal/BigInteger 任意精度運算
• 支援十進制字面值、三角函數、變數賦值 x = y + 12
• 將 Map[String, Double] 作為變數環境傳入 evaluate

結語

Scala 解析器組合子 + Case Class + 模式匹配 = 內建 DSL 引擎。Java 項目可直接調用 Scala 編譯的 DSL 模組，無需全面遷移語言。下期將深入泛型與更多語言特性。