ANTLR—Another Tool for Language Recognition，其前身是PCCTS，它为包括Java，C++，C#在内的语言提供了一个通过语法描述来自动构造自定义语言的识别器（recognizer），编译器（parser）和解释器（translator）的框架。ANTLR可以通过断言（Predicate）解决识别冲突；支持动作（Action）和返回值（Return Value）来；更棒的是，它可以根据输入自动生成语法树并可视化的显示出来（这一点我将在下面的例子中演示）
ANTLR—Another Tool for Language Recognition，其前身是PCCTS，它为包括Java，C++，C#在内的语言提供了一个通过语法描述来自动构造自定义语言的识别器（recognizer），编译器（parser）和解释器（translator）的框架。ANTLR可以通过断言（Predicate）解决识别冲突；支持动作（Action）和返回值（Return Value）来；更棒的是，它可以根据输入自动生成语法树并可视化的显示出来（这一点我将在下面的例子中演示）。
ANTLR—Another Tool for Language Recognition，其前身是PCCTS，它为包括Java，C++，C#在内的语言提供了一个通过语法描述来自动构造自定义语言的识别器（recognizer），编译器（parser）和解释器（translator）的框架。ANTLR可以通过断言（Predicate）解决识别冲突；支持动作（Action）和返回值（Return Value）来；更棒的是，它可以根据输入自动生成语法树并可视化的显示出来（这一点我将在下面的例子中演示）。
ANTLR—Another Tool for Language Recognition，其前身是PCCTS，它为包括Java，C++，C#在内的语言提供了一个通过语法描述来自动构造自定义语言的识别器（recognizer），编译器（parser）和解释器（translator）的框架。ANTLR可以通过断言（Predicate）解决识别冲突；支持动作（Action）和返回值（Return Value）来；更棒的是，它可以根据输入自动生成语法树并可视化的显示出来（这一点我将在下面的例子中演示
ANTLR—Another Tool for Language Recognition，其前身是PCCTS，它为包括Java，C++，C#在内的语言提供了一个通过语法描述来自动构造自定义语言的识别器（recognizer），编译器（parser）和解释器（translator）的框架。ANTLR可以通过断言（Predicate）解决识别冲突；支持动作（Action）和返回值（Return Value）来；更棒的是，它可以根据输入自动生成语法树并可视化的显示出来（这一点我将在下面的例子中演示
ANTLR—Another Tool for Language Recognition，其前身是PCCTS，它为包括Java，C++，C#在内的语言提供了一个通过语法描述来自动构造自定义语言的识别器（recognizer），编译器（parser）和解释器（translator）的框架。ANTLR可以通过断言（Predicate）解决识别冲突；支持动作（Action）和返回值（Return Value）来
antlrworks-1.4.3 and 1.2.2 ANTLR, 语言识别的另一个工具(ANother Tool for Language Recognition ),(前身是 PCCTS)是一种语言工具，它提供了一个框架，可以通过包含Java,C++,或C#动作（action）的语法描述来构造语言识别器，编译器和解析器。
ANTLR, 语言识别的另一个工具(ANother Tool for Language Recognition ),(前身是 PCCTS)是一种语言工具，它提供了一个框架，可以通过包含Java,C++,或C#动作（action）的语法描述来构造语言识别器，编译器和解析器。 计算机语言的解析已经变成了一种非常普遍的工作。传统的计算机语言的编译器和工具（如C或Java）仍旧需要被构造，它们的数量与需要开发的那些成千上万的小语言的识别工具和解析工具相比是相形见拙。程序员为了解析数据格式，图形文件（如
ANTLR—Another Tool for Language Recognition，其前身是PCCTS，它为包括Java，C++，C#在内的语言提供了一个通过语法描述来自动构造自定义语言的识别器（recognizer），编译器（parser）和解释器（translator）的框架。ANTLR可以通过断言（Predicate）解决识别冲突；支持动作（Action）和返回值（Return Value）来；更棒的是，它可以根据输入自动生成语法树并可视化的显示出来（这一点我将在下面的例子中演示）。
