SQL 语法解析器，包含词法树解析（lexical 模块）、语法树解析（core 模块）和语法树分析（analyzer 模块）功能。
自 0.6.0 版本起，对外暴露的 API 将支持向前兼容。
pip install metasequoia-sql将 SQL 语句解析为一个抽象词法树节点的列表：
from metasequoia_sql import FSMMachine
FSMMachine.parse("your sql")将 SQL 语句解析为一个抽象语法树，支持一次性解析多个 SQL 语句，支持解析 SQL 语句中的某个语法元素：
from metasequoia_sql import *
statements = SQLParser.parse_statements("your sql file")分析 INSERT 语句的数据血缘。数据血缘分析需要依赖元数据，所以需要根据你的数据源继承 CreateTableStatementGetter 类并提供给数据血缘分析器。
from metasequoia_sql import *
from metasequoia_sql.analyzer import CreateTableStatementGetter
from metasequoia_sql.analyzer.data_linage.table_lineage_analyzer import TableLineageAnalyzer
table_lineage_analyzer = TableLineageAnalyzer(CreateTableStatementGetter(...))
for statement in SQLParser.parse_statements("your sql file"):
if isinstance(statement, ASTInsertSelectStatement):
result = table_lineage_analyzer.get_insert_table_lineage(statement)将词法分析与句法分析分离，先对解析 SQL 语句生成抽象词法树，然后解析抽象词法树生成抽象语法树。
在词法分析中，使用有限状态自动机进行解析。
在语法分析中，根据语法结构确定可能得元素类型后进行解析。
- MySQL 中，使用连续的
!符号的场景
pylint 检查：在 Pull Request 时会自动执行检查。
pylint --max-line-length=120 metasequoia_sql单元测试覆盖率检查：
# 将 metasequoia-sql 文件夹添加到 PYTHONPATH，并在 metasequoia-sql 文件夹下执行
coverage run .\scripts\tests\test_main.py
coverage report # 生成文字报告
coverage html # 生成 HTML 报告
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