บทความบล็อกล่าสุดเกี่ยวกับการใช้ Rust สำหรับการแยกวิเคราะห์ SQL ได้จุดประกายให้เกิดการถกเถียงในชุมชนเกี่ยวกับภาษาโปรแกรมและวิธีการที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการสร้างพาร์เซอร์ แม้ว่าบทความต้นฉบับจะชื่นชมความสามารถของ Rust แต่การอภิปรายที่ตามมาได้เผยให้เห็นข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อดีข้อเสียระหว่างภาษาและวิธีการต่างๆ
กรณีศึกษาภาษาต่างๆ
Haskell และตระกูลภาษา ML
ชุมชนสนับสนุนอย่างมากให้ใช้ Haskell และภาษาตระกูล ML สำหรับการพัฒนาพาร์เซอร์ ภาษาเหล่านี้มีการรองรับ algebraic data types (ADTs) และ parser combinators โดยธรรมชาติ ทำให้เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับงานพาร์ซิ่ง ดังที่มีผู้แสดงความคิดเห็นว่า:
Haskell เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดในแง่ของความเรียบง่ายและความชัดเจน มันอ่านง่ายเกือบเทียบเท่ากับ BNF และมีความซับซ้อนทางเทคนิคน้อยมาก ทำให้คุณสามารถโฟกัสไปที่ไวยากรณ์ของสิ่งที่คุณกำลังพยายามแยกวิเคราะห์ได้ แหล่งที่มา
OCaml ทางเลือกสายกลาง
นักพัฒนาหลายคนแนะนำ OCaml ว่าเป็นทางเลือกที่ลงตัว โดยมีข้อดีของการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชันโดยไม่มีความซับซ้อนในการจัดการหน่วยความจำแบบ Rust ไวยากรณ์ของ OCaml ถูกอธิบายว่าเป็นเวอร์ชันที่เป็นมิตรของ Haskell หรือ Rust โดยไม่มี lifetimes และการที่มันถูกใช้ในการพัฒนาคอมไพเลอร์มาอย่างยาวนาน (รวมถึงคอมไพเลอร์ Rust เวอร์ชันแรกๆ) ยิ่งเพิ่มความน่าเชื่อถือในความสามารถด้านการสร้างพาร์เซอร์
ข้อพิจารณาในทางปฏิบัติ
เครื่องมือและไลบรารี
การอภิปรายได้เน้นย้ำถึงเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการพัฒนาพาร์เซอร์:
- Pest.rs - ไลบรารีสร้างพาร์เซอร์แบบ PEG สำหรับ Rust
- Logos - ตัวสร้าง lexer ที่ได้รับการชื่นชมในด้านประสิทธิภาพ
- MegaParsec - ไลบรารีพาร์ซิ่งยอดนิยมสำหรับ Haskell
- Nom - ไลบรารี parser combinator สำหรับ Rust
ประสิทธิภาพ vs ประสบการณ์การพัฒนา
แม้ว่า Rust จะมีประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมและมี zero-cost abstractions แต่ชุมชนระบุว่า borrow checker อาจเป็นอุปสรรคสำคัญ โดยเฉพาะสำหรับงานพาร์ซิ่งที่ซับซ้อน ทำให้นักพัฒนาหลายคนเลือกใช้วิธีการแบบสองขั้นตอน:
- สร้างต้นแบบในภาษาระดับสูง (เช่น OCaml หรือ Haskell)
- เขียนใหม่ใน Rust หากต้องการประสิทธิภาพที่สูงขึ้น
มุมมองจากอุตสาหกรรม
ตัวอย่างจากบริษัทต่างๆ เช่น Prisma และ Grafbase แสดงให้เห็นว่าการพัฒนาพาร์เซอร์ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การพัฒนาภาษาโปรแกรมเท่านั้น หลายธุรกิจต้องการพาร์เซอร์เฉพาะทางสำหรับภาษาเฉพาะโดเมน การกำหนดสคีมา และภาษาสำหรับคิวรี กรณีเหล่านี้มักได้ประโยชน์จากประสิทธิภาพของ Rust โดยเฉพาะในสถานการณ์ที่มีการใช้งานสูง
การดีบั๊กและการบำรุงรักษา
ประเด็นสำคัญที่ถูกหยิบยกขึ้นมาคือประสบการณ์ในการดีบั๊ก โดยเฉพาะกับโค้ด Rust ที่ใช้แมโครมาก เครื่องมือเช่น cargo expand และ rust-analyzer ช่วยให้นักพัฒนาเข้าใจการขยายแมโคร แต่โดยทั่วไปชุมชนแนะนำให้ใช้แมโครให้น้อยที่สุดเพื่อการบำรุงรักษาที่ดีกว่า
การถกเถียงนี้แสดงให้เห็นว่าแม้ Rust จะสามารถสร้างพาร์เซอร์ที่มีประสิทธิภาพได้ แต่การเลือกภาษาควรขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของโครงการ รวมถึงความต้องการด้านประสิทธิภาพ ความเชี่ยวชาญของทีม และการพิจารณาด้านการบำรุงรักษา
แหล่งที่มา: การอภิปรายต้นฉบับ บทความ