Markdown 解析原理详解和 Markdown AST 描述

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概述

本文主要介绍 Markdown 引擎 Lute 的整体处理流程,并详细描述了 Markdown 抽象语法树结构。

编译原理

我们通过编译原理实现了 Lute ,大致步骤是预处理、词法分析、语法分析、代码生成这几个步骤。代码结构方面我们分为两部分,解析和渲染。

// Markdown 将 markdown 文本字节数组处理为相应的 html 字节数组。name 参数仅用于标识文本,比如可传入 id 或者标题,也可以传入 ""。
func (lute *Lute) Markdown(name string, markdown []byte) (html []byte) {
	tree := parse.Parse(name, markdown, lute.Options)
	renderer := render.NewHtmlRenderer(tree)
	html = renderer.Render()
	return
}

解析过程用于从 Markdown 原文构造抽象语法树。

// Parse 会将 markdown 原始文本字节数组解析为一颗语法树。
func Parse(name string, markdown []byte, options *Options) (tree *Tree) {
	tree = &Tree{Name: name, Context: &Context{Option: options}}
	tree.Context.Tree = tree
	tree.lexer = lex.NewLexer(markdown)
	tree.Root = &ast.Node{Type: ast.NodeDocument}
	tree.parseBlocks()
	tree.parseInlines()
	tree.lexer = nil
	return
}

渲染过程将遍历语法树生成 HTML 代码,本文略过。下面我们将着重介绍解析过程,从预处理阶段开始。

预处理

预处理阶段主要是将输入的 Markdown 文本字节数组结尾添加换行符 \n,以方便后续解析可以统一按行读取。

// NewLexer 创建一个词法分析器。
func NewLexer(input []byte) (ret *Lexer) {
	ret = &Lexer{}
	ret.input = input
	ret.length = len(input)
	if 0 < ret.length && ItemNewline != ret.input[ret.length-1] {
		// 以 \n 结尾预处理
		ret.input = append(ret.input, ItemNewline)
		ret.length++
	}
	return
}

词法分析

词法分析的目的是将 Markdown 文本转换为 token 数组。标准的编译原理中词法分析产生的 token 将带有如下这样一些属性:

  • 类型(token type),比如标识符、操作符、数字、字符等
  • 词素(lexeme),原始的文本字节数组
  • 位置(pos),该 token 的第一个字节相对于整个文本字节数组的下标

Markdown 的词法分析进行了简化,仅返回词素作为 token,因为:

  • Markdown 解析不需要类型信息,使用的标记符(比如 #* 等)本身就是 token 类型和词素
  • 大部分场景下的 Markdown 解析不需要实现源码映射
  • 提升性能

另外,编译原理教科书中是将词法分析和语法分析完全分开介绍的,即词法分析器产生 token 数组后作为参数传入语法分析器,而实际工程上因为性能考虑,是在语法分析中调用词法分析来按需获得 token 数组,这样可以减少内存分配。

Markdown 词法分析的具体实现是按行进行处理的,每次处理后词法分析器会记录当前读取位置,以便下次继续按行处理。

// Lexer 描述了词法分析器结构。
type Lexer struct {
	input  []byte // 输入的文本字节数组
	length int    // 输入的文本字节数组的长度
	offset int    // 当前读取字节位置
	width  int    // 最新一个字符的长度(字节数)
}

// NextLine 返回下一行。
func (l *Lexer) NextLine() (ret []byte) {
	if l.offset >= l.length {
		return
	}

	var b, nb byte
	i := l.offset
	for ; i < l.length; i += l.width {
		b = l.input[i]
		if ItemNewline == b {
			i++
			break
		} else if ItemCarriageReturn == b {
			// 处理 \r
			if i < l.length-1 {
				nb = l.input[i+1]
				if ItemNewline == nb {
					l.input = append(l.input[:i], l.input[i+1:]...) // 移除 \r,依靠下一个的 \n 切行
					l.length--                                      // 重新计算总长
				}
			}
			i++
			break
		} else if '\u0000' == b {
			// 将 \u0000 替换为 \uFFFD
			l.input = append(l.input, 0, 0)
			copy(l.input[i+2:], l.input[i:])
			// \uFFFD 的 UTF-8 编码为 \xEF\xBF\xBD 共三个字节
			l.input[i], l.input[i+1], l.input[i+2] = '\xEF', '\xBF', '\xBD'
			l.length += 2 // 重新计算总长
			l.width = 3
			continue
		}

		if utf8.RuneSelf <= b { // 说明占用多个字节
			_, l.width = utf8.DecodeRune(l.input[i:])
		} else {
			l.width = 1
		}
	}
	ret = l.input[l.offset:i]
	l.offset = i
	return
}

语法分析

CommonMark 规范中介绍了一种解析算法,分为两个阶段:

  1. 构造所有块级节点,包括标题、块引用、代码块、分隔线、列表、段落等,还需要构造好链接引用定义映射表
  2. 遍历每个块级节点,构造行级节点,包括文本、链接、强调、加粗等,链接的处理可能会需要查找步骤 1 中构造好的链接引用定义映射表

关于 CommonMark 规范的一些实现细节可参考我之前的笔记(CommonMark 规范要点解读Lute 实现后记),这里就不展开了,如果感兴趣欢迎跟帖讨论。

抽象语法树

Markdown 抽象语法树是由节点构成的树,从包含关系来说节点可以分为四类:

  1. 根节点,可以包含所有其他任意节点
  2. 块级容器节点,可以包含非根节点的其他任意节点,比如列表项包含段落
  3. 块级节点,可以包含行级节点,比如段落包含强调
  4. 行级节点,可以包含行级节点,比如强调包含文本

我们在实现 Lute 时做了“最细粒度”的节点结构,比如对于超链接 [foo](bar) 形成的节点结构包含了左方括号 [、链接文本 foo、右方括号 ]、左圆括号 (、链接地址 bar 和右圆括号 )。这样做的优点是方便处理细致的节点操作,缺点是性能稍差,因为需要构造和遍历更多的节点。

如果你想看到较粗粒度的语法树,可以通过 Vditor Markdown 编辑器的开发者工具来查看,请到此进行测试(点击编辑器工具栏上的“开发者工具”按钮就可以看到根据输入进行实时渲染的语法树了)。

devtool.gif

下面我们按 Lute 源码中的节点类型常量顺序来逐一描述。

根 Document

语法树的根节点。

# foo

bar

Document.png

段落 Paragraph

段落属于块级节点,可包含行级节点。

foo

Paragraph.png

标题 Heading

标题属于块级节点,可包含行级节点。

# foo

Heading.png

分隔线 ThematicBreak

分隔线属于块级节点,没有子节点。

ThematicBreak.png

块引用 Blockquote

块引用属于块级容器节点,可包含任意(非根)节点。

> foo
>
>> bar

Blockquote.png

列表 List

列表属于块级容器节点,但只能包含列表项节点。

* foo
  * bar

List.png

HTML 块 HTML Block

HTML 块属于块级节点,不包含其他子节点。

行级 HTML Inline HTML

行级 HTML 属于行级节点,不包含其他子节点。

代码块 Code Block

代码块属于块级节点,围栏代码块包含一些标记节点和代码块代码节点。

```lang
foo
```

CodeBlock.png

文本 Text

文本属于行级节点,不包含其他子节点。

强调 Emphasis

强调属于行级节点,可包含文本、加粗、链接等行级子节点。强调标识符有两种,*_

*foo*

Emphasis.png

加粗 Strong

加粗属于行级节点,可包含文本、强调、链接等行级子节点。加粗标识符有两种,**__

**foo**

Strong.png

代码 Code Span

代码属于行级节点,包含开始代码标记符 `、代码内容和结束代码标记符 `。

`code`

CodeSpan.png

硬换行 Hard Break

硬换行属于行级节点,不包含其他子节点。

软换行 Soft Break

软换行属于行级节点,不包含其他子节点。

链接属于行级节点,由链接相关标识符、链接文本等构成,可包含图片、强调和加粗等行级子节点。

[foo](bar "baz")

Link.png

以上是 Lute 实现 CommonMark 规范时用到的全部语法树节点结构,下面继续介绍 GFM 规范扩展的一些节点类型。

任务列表项 Task List Item

任务列表项属于块级容器节点,相比列表项节点多了一个任务列表项标记符。

* [x] foo

TaskListItem.png

删除线 Strikethrough

删除线属于行级节点,可包含文本、强调、加粗、链接等行级子节点。删除线标识符有两种,~~~

~foo~

Strikethrought.png

表格 Table

表格是块级节点,可包含其他行级子节点。

| foo | bar |
| --- | --- |
| c1  | c2  |

Table.png

除了以上介绍的节点结构,还有一些扩展语法比如 Emoji、数学公式、脚注和 ToC 等,这里就不展开描述了。

总结一下 Markdown AST:

  • 语法树节点结构 CommonMark 规范并未定义,解析器实现时可以自由发挥
  • 细粒度节点表达更丰富,但同时也会有一定性能消耗

关于 Markdown 源码映射

什么是 Source Map?

Source Map 即 Markdown 源码和 HTML 目标代码之间的字符关联信息。要实现双向映射 AST 上必须要有结构来存储映射关系:

  • 源码中每个字符都可以在 AST 上找到对应节点
  • 从 AST 节点也可以在源码中找到对应字符位置

Source Map 有什么用?

  • 为编辑器和预览视图联动提供支持
  • 为 Markdown 语法高亮提供基础

本文涉及的开源项目

  • CommonMark Spec
  • Lute 一款对中文语境优化的 Markdown 引擎,支持 Go 和 JavaScript
  • Vditor 一款浏览器端的 Markdown 编辑器,支持所见即所得、即时渲染(类似 Typora)和分屏预览模式

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  • 感觉整体工作流程与富文本框的实际工作流程相差很大,只有部分如导入办公文档这类功能看着相似。不知道实际是不是这样的

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  • 其他回帖
  • Eddie

    我大学的时候老师要我们实现词法分析的时候我也用的树结构,把关键字做成树,效果不好结果被老师说你不如自己去网上下载现成的呢。

    1 回复
  • Eddie

    都是 copy and paste 程序员 😂

    1 回复
  • Ushio

    被课程设计逼来看文档了,希望我能仿出一个低配版的吧

    1 回复
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