如何让Grammarinator基于openqasm3语法生成有效随机测试程序

核心错误原因 #

你预设的执行链路存在错误：antlr4py3的作用是根据.g4语法文件生成Python版本的词法/语法解析器代码，无法产出拆分后的qasm3Lexer.g4、qasm3Parser.g4文件，这是你后续所有操作无效的根源。

正确操作流程 #

1. 拆分合并版qasm3.g4为独立的词法、语法文件

你使用的qasm3.g4是合并了词法规则、语法规则的单文件，Grammarinator要求输入拆分后的两类.g4文件，拆分规则如下：

• 新建qasm3Lexer.g4，仅保留原文件中所有词法相关规则：包括fragment定义、关键字定义、符号定义、词法匹配规则，文件头声明为lexer grammar qasm3Lexer;
• 新建qasm3Parser.g4，仅保留原文件中所有语法相关规则，文件头增加如下内容：

grammar qasm3Parser;
options { tokenVocab=qasm3Lexer; }

2. 生成Grammarinator专属的Unlexer和Unparser文件

执行如下命令：
grammarinator-process qasm3Lexer.g4 qasm3Parser.g4 -o ./grammarinator_output
执行完成后，输出目录会生成qasm3LexerUnlexer.py、qasm3ParserUnparser.py两个核心文件。

3. 生成有效OpenQASM3测试用例

执行如下命令，注意替换你需要的生成数量、深度参数：
grammarinator-generate -l ./grammarinator_output/qasm3LexerUnlexer.py -p ./grammarinator_output/qasm3ParserUnparser.py -r program -n 100 -d 20 -o ./test_cases/test_%d.qasm

参数说明：

• -r program 指定生成入口为语法的顶层规则，需和原g4文件中的顶层规则名完全匹配
• -d 20 指定生成语法树的最大深度，取值过小将导致用例不完整，取值过大将增加生成耗时
• -n 100 指定生成100个测试用例，输出路径中的%d会自动替换为用例序号

异常排查方案 #

• 生成用例存在语法错误：优先检查拆分后的两个.g4文件是否遗漏了规则，原g4中的语义断言、自定义动作默认会被Grammarinator忽略，若需生成符合语义约束的用例，需自行补充Grammarinator生成规则
• 生成过程报规则不存在错误：核对入口规则名拼写、Unlexer/Unparser文件路径是否正确

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ming