python的简单四则运算语法树可视化怎么实现
时间:2023-05-10 18:02
如果想要动手尝试一下,需要安装一下这个 python 可视化库。 Python 的 ast 库有一个 parse 方法,可以把传入的内容,解析成一个 AST。然后我们使用 好了,就是这么简单。我们已经做到了,因为这个库的功能很强大,但是这里只是用到一点点而已。其实这里已经可以看出基本的结构了,不过我的目的是生成这棵树的 JSON 表示。我想要使用上面的 Python 绘图库把它绘制出来,它所支持的输入是 JSON,并且它的格式为: 运行结果: 把打印出来的 JSON 字符串复制进文件,命名为 上面这种遍历方法虽然便于理解,但是难以扩展。AST 通常是通过 访问者模式 进行遍历的,而且 ast 库也提供了几种遍历方法。 前面那个粗糙版本是直接从 以上就是python的简单四则运算语法树可视化怎么实现的详细内容,更多请关注Gxl网其它相关文章!简单四则运算语法树可视化
解析 AST
ast.dump
将其导出并打印。
注意:indent
这个参数是 Python 3.9 以后才有的,如果版本低的话,可以去掉,只会影响最后输出的格式。{ "name": "A", "children": [ "name": "B", "children": [] ]}
粗糙的遍历方法
"""Python's AST利用 Python 的 ast 模块来解析表达式(简单的二元运算),然后通过遍历语法树来生成 JSON 表示,再使用 PYthon 的库来将其可视化。这个程序的目的是为了验证自己写的简易解析器是否正确。"""import astimport json# 操作类型和操作符映射的字典OPERATORS = { ast.Add: "+", ast.Sub: "-", ast.Mult: "*", ast.Div: "/"}def generate(tree: ast.Module): """ generate expression AST's representation of JSON """ if not tree: raise Exception("Emtpy AST tree!") if tree.__class__ == ast.Module: print(json.dumps({ "name": "Expr", "children": [DFS(tree.body[0].value)] # type: ignore }, indent=4))def DFS(node): """ DFS AST """ if not node: return {} if node.__class__ == ast.BinOp: return { "name": "BinOp", "children": [ { "name": "left", "children": [ DFS(node.left) ] }, DFS(node.op), { "name": "left", "children": [ DFS(node.right) ] } ] } if node.__class__ == ast.Constant: return { "name": "NUMBER", "children": [ { "name": str(node.value) # Python 的绘图库,必须是字符串才能正常显示 } ] } if node.__class__ in [ast.Add, ast.Sub, ast.Mult, ast.Div]: return { "name": "Op", "children": [ { "name": OPERATORS[node.__class__] } ] } # 这里我只处理 加减乘除和数字类型的运行 raise Exception("There is not support extra type.")if __name__ == "__main__": ast_tree = ast.parse("1+2+3+4+5") print(ast.dump(ast_tree, indent=4)) generate(ast_tree)
我这里会输出两个东西,一个是 AST 的 dump;另一个是 AST 的 JSON 表示(逻辑结构的 JSON 表示,不是对象的 JSON 表示)。渲染显示
data.json
。我感觉直接输出到控制台蛮有意思的,我喜欢直接看到它的结果。
执行如下命令:pytm-cli -d TB -i data.json -o demo.html
在浏览器打开 demo.html
即可看到效果了。主流的遍历方法
因为这里只需要遍历来生成 JSON,并不需要修改AST本身,所以我们只看下面这两种即可。显然第一种是不能用的,原因已经用蓝色标记出来了。它自己说了如果你不关心上下文,因为生成 JSON 实际上是需要关注这个的。所以,我选择下面的 ast.NodeVisitor
。使用它也很简单,继承这个类,然后对不同的节点写不同的处理逻辑就行了(这样把不同节点的逻辑分开了,降低了代码的耦合性)。完整代码
"""Python's AST利用 Python 的 ast 模块来解析表达式(简单的二元运算),然后通过遍历语法树来生成 JSON 表示,再使用 PYthon 的库来将其可视化。这个程序的目的是为了验证自己写的简易解析器是否正确。"""import astimport json# 操作类型和操作符映射的字典OPERATORS = { ast.Add: "+", ast.Sub: "-", ast.Mult: "*", ast.Div: "/"}class JSONVisitor(ast.NodeVisitor): """ JSON visitor: Traversal AST and generate JSON representation """ def visit_Module(self, node): module = { "name": "Module", "children": [] } for sub_node in node.body: module["children"].append(self.visit(sub_node)) return module def visit_Expr(self, node): return { "name": "Expr", "children": [ self.visit(node.value) ] } def visit_BinOp(self, node): return { "name": "BinOp", "children": [ { "name": "left", "children": [ self.visit(node.left) ] }, self.visit(node.op), { "name": "right", "children": [ self.visit(node.right) ] } ] } def visit_Constant(self, node): return { "name": "NUMBER", "children": [{ "name": str(node.value) # # Python 的绘图库,必须是字符串才能正常显示 }] } def visit_Add(self, node): return self.__visit(node) def visit_Sub(self, node): return self.__visit(node) def visit_Mult(self, node): return self.__visit(node) def visit_Div(self, node): return self.__visit(node) def __visit(self, node): return { "name": "Op", "children": [{ "name": OPERATORS[node.__class__] }] }if __name__ == "__main__": ast_tree = ast.parse("1+2+3+4+5") visitor = JSONVisitor() json_str = visitor.visit(ast_tree) print(json.dumps(json_str, indent=4))
Expr
开始的,这个优雅点的版本,我就把 Module
节点也添加进去了。