AST 模块:用 Python 修改 Python 代码
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原文地址: ``_
翻译: `Upsuper `_
修改代码在有时会变的十分有用,比如在进行测试和分析的时候。在这篇文章中,我们将看到如何使用 ``ast`` 模块对 Python 代码进行修改,同时还将看到一些使用了这个技术的工具。
CPython 的编译过程
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.. image:: http://pyimg.fanhe.org/pep339.png
:align: left
在开始之前,我们应该先看看 CPython 的编译过程,这个过程在 `PEP 339 `_ 中有详细的描述。
当然,在读这篇文章的时候,你并不需要对这个步骤有很深入的理解,不过这可以帮助你对整个过程有一个大体的了解。
首先,编译器会根据源代码生成一棵语法分析树 (Parse Tree),随后,再根据语法分析树建立抽象语法树 (AST, Abstract Syntax Tree)。从 AST 中可以生成出控制流图 (CFG, Control Flow Graph),最后再将控制流图编译为代码对象 (Code Object)。
图中标蓝的部分就是 AST 这一步,也就是我们今天所关注的部分。Python 从 2.6 开始就提供了现在这样的 ``ast`` 模块,它提供了一种访问和修改 AST 的简单方式。
通过这个,我们可以从 AST 中生成代码对象,也可以出于某些原因,根据修改过的 AST 重新生成源代码。
创建 AST
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先来写一点简单的代码,我们写一个叫做 ``add`` 的函数,然后观察它所生成的 AST。
::
>>> import ast
>>> expr = """
... def add(arg1, arg2):
... return arg1 + arg2
... """
>>> expr_ast = ast.parse(expr)
>>> expr_ast
<_ast.Module object at 0x10a7a09d0>
现在我们已经生成了一个 ``ast.Module`` 对象,我们来看看它的内容:
::
>>> ast.dump(expr_ast)
"Module(
body=[
FunctionDef(
name='add', args=arguments(
args=[
Name(id='arg1', ctx=Param()),
Name(id='arg2', ctx=Param())
],
vararg=None,
kwarg=None,
defaults=[]),
body=[
Return(
value=BinOp(
left=Name(id='arg1', ctx=Load()),
op=Add(),
right=Name(id='arg2', ctx=Load())))
],
decorator_list=[])
])"
正如我们所见, ``Module`` 是父节点,它的 ``body`` 中包含了一个函数定义的元素,这个函数定义包含了函数名、参数列表和函数体。函数体又包含了一个单独的 ``Return`` 节点,节点中含有一个 ``Add`` 运算。
修改 AST
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我们如何修改这棵树以改变代码的作用呢?为了说明这个问题,我们来做点也许你永远也不会在你自己代码中做的疯狂的事情吧。我们将遍历这棵树,并且将 ``Add`` 运算修改为 ``Mult`` 运算。看,我说过这很疯狂吧!
我们要先建立一个 ``NodeTransformer`` 变换器的子类,并且定义 ``visit_BinOp`` 方法。每当这个变换器访问到一个二元运算符节点时,就会调用这个方法。
::
class CrazyTransformer(ast.NodeTransformer):
def visit_BinOp(self, node):
print node.__dict__
node.op = ast.Mult()
print node.__dict__
return node
现在我们已经定义好了我们这个奇怪的变换器,让我们看看将它应用于我们开始时写的那些代码会怎么样:
::
>>> transformer = CrazyTransformer()
>>> transformer.visit(expr_ast)
{
'op': <_ast.Add object at 0x10a8321d0>,
'right': <_ast.Name object at 0x10a839390>,
'lineno': 3, 'col_offset': 8,
'left': <_ast.Name object at 0x10a839350>}
{
'op': <_ast.Mult object at 0x10a839510>,
'right': <_ast.Name object at 0x10a839390>,
'lineno': 3, 'col_offset': 8,
'left': <_ast.Name object at 0x10a839350>}
你可以从输出的结果对比发现, ``Add`` 节点已经被替换成了一个 ``Mult`` 。我们有许多方法没有提到,比如访问子节点,不过这个例子已经足以刻画出它的基本原理。
编译和执行修改后的 AST
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我们在最初的代码后面加上一个调用,比如:
::
print add(4, 5)
让我们看看这些代码是如何运行的:
::
>>> unmodified = ast.parse(expr)
>>> exec compile(unmodified, '', 'exec')
9
>>> transformer = CrazyTransformer()
>>> modified = transformer.visit(unmodified)
>>> exec compile(modified, '', 'exec')
20
我们可以看到,未修改的和修改后的 AST 所编译出的代码,一个输出了9,一个输出了20。
重新翻译回源代码
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最后,我们可以用 ``unparse`` 模块将修改后的代码转换回对应的源代码, ``unparse`` 模块可以在 `这里 `_ 找到。
::
>>> unparse.Unparser(modified, sys.stdout)
def add(arg1, arg2):
return (arg1 * arg2)
print add(4, 5)
正如我们所看到的, ``*`` 运算符取代了 ``+`` 。在这个反解析工具对于理解你的 AST 变换器如何修改代码很有帮助。
实践应用
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显然,我们上面的例子在实际应用中几乎没有意义。然而静态分析和修改代码却是十分有用的。
比如你可以为测试程序而注入一些代码。你可以看看 `这篇 PyCon 演讲 `_ ( `origin `_ ) 以理解如何使用一个节点转换器注入指令代码来测试程序。
除此之外, `Pythonscope 项目 `_ 也使用了 AST 访问器 (visitor) 来处理源代码并根据函数签名生成测试。
还有像 pylint 这样的项目使用 AST 步移法 (walking method) 来分析源代码。在 pylint 中,Logilab 还建立了一个模块专门用于:
"提供一个通用的 Python 源代码基本表示方式以为如 pychecker、pyreverse 或 pylint 等项目的开发提供方便。"
你可以在 `这里 `_ 看到更多关于这个项目的信息。
引用
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Matthew J Desmarais 的 `这篇 PyCon 演讲 `_ ( `origin `_ ) 以及 Eli Bendersky 的 `这篇博客 `_ 对于本文的帮助是无可估量的。