Python Ast抽象语法树应该如何使用？

引言

Abstract Syntax Trees即抽象语法树。Ast是python源码到字节码的一种中间产物，借助ast模块可以从语法树的角度分析源码结构。

此外，我们不仅可以修改和执行语法树，还可以将Source生成的语法树unparse成python源码。因此ast给python源码检查、语法分析、修改代码以及代码调试等留下了足够的发挥空间。

1. AST简介 

Python官方提供的CPython解释器对python源码的处理过程如下：

Parse source code into a parse tree (Parser/pgen.c)

Transform parse tree into an Abstract Syntax Tree (Python/ast.c)

Transform AST into a Control Flow Graph (Python/compile.c)

Emit bytecode based on the Control Flow Graph (Python/compile.c)

即实际python代码的处理过程如下：

源代码解析 --> 语法树 --> 抽象语法树(AST) --> 控制流程图 --> 字节码

上述过程在python2.5之后被应用。python源码首先被解析成语法树，随后又转换成抽象语法树。在抽象语法树中我们可以看到源码文件中的python的语法结构。

大部分时间编程可能都不需要用到抽象语法树，但是在特定的条件和需求的情况下，AST又有其特殊的方便性。

下面是一个抽象语法的简单实例。

Module(body=[
    Print(
          dest=None,
          values=[BinOp( left=Num(n=1),op=Add(),right=Num(n=2))],
          nl=True,
 )])

2. 创建AST

2.1 Compile函数

先简单了解一下compile函数。

compile(source, filename, mode[, flags[, dont_inherit]])

• source -- 字符串或者AST（Abstract Syntax Trees）对象。一般可将整个py文件内容file.read()传入。

• filename -- 代码文件名称，如果不是从文件读取代码则传递一些可辨认的值。

• mode -- 指定编译代码的种类。可以指定为 exec, eval, single。

• flags -- 变量作用域，局部命名空间，如果被提供，可以是任何映射对象。

• flags和dont_inherit是用来控制编译源码时的标志。

func_def = \
"""
def add(x, y):
    return x + y
print add(3, 5)
"""

使用Compile编译并执行：

>>> cm = compile(func_def, &#39;<string>&#39;, &#39;exec&#39;)
>>> exec cm
>>> 8

上面func_def经过compile编译得到字节码，cm即code对象，

True == isinstance(cm, types.CodeType)。

compile(source, filename, mode, ast.PyCF_ONLY_AST) <==> ast.parse(source, filename='', mode='exec')

2.2 生成ast

使用上面的func_def生成ast.

r_node = ast.parse(func_def)
print astunparse.dump(r_node)    # print ast.dump(r_node)

下面是func_def对应的ast结构：

Module(body=[
    FunctionDef(
        name='add',
        args=arguments(
            args=[Name(id='x',ctx=Param()),Name(id='y',ctx=Param())],
            vararg=None,
            kwarg=None,
            defaults=[]),
        body=[Return(value=BinOp(
            left=Name(id='x',ctx=Load()),
            op=Add(),
            right=Name(id='y',ctx=Load())))],
        decorator_list=[]),
    Print(
        dest=None,
        values=[Call(
                func=Name(id='add',ctx=Load()),
                args=[Num(n=3),Num(n=5)],
                keywords=[],
                starargs=None,
                kwargs=None)],
        nl=True)
  ])

除了ast.dump，有很多dump ast的第三方库，如astunparse, codegen, unparse等。这些第三方库不仅能够以更好的方式展示出ast结构，还能够将ast反向导出python source代码。

module Python version "$Revision$"
{
  mod = Module(stmt* body)| Expression(expr body)
  stmt = FunctionDef(identifier name, arguments args, stmt* body, expr* decorator_list)
        | ClassDef(identifier name, expr* bases, stmt* body, expr* decorator_list)
        | Return(expr? value)
        | Print(expr? dest, expr* values, bool nl)| For(expr target, expr iter, stmt* body, stmt* orelse)
  expr = BoolOp(boolop op, expr* values)
       | BinOp(expr left, operator op, expr right)| Lambda(arguments args, expr body)| Dict(expr* keys, expr* values)| Num(object n) -- a number as a PyObject.
       | Str(string s) -- need to specify raw, unicode, etc?| Name(identifier id, expr_context ctx)
       | List(expr* elts, expr_context ctx) 
        -- col_offset is the byte offset in the utf8 string the parser uses
        attributes (int lineno, int col_offset)
  expr_context = Load | Store | Del | AugLoad | AugStore | Param
  boolop = And | Or 
  operator = Add | Sub | Mult | Div | Mod | Pow | LShift | RShift | BitOr | BitXor | BitAnd | FloorDiv
  arguments = (expr* args, identifier? vararg, identifier? kwarg, expr* defaults)
}

上面是部分摘自官网的 Abstract Grammar，实际遍历ast Node过程中根据Node的类型访问其属性。

3. 遍历AST

python提供了两种方式来遍历整个抽象语法树。

3.1 ast.NodeTransfer

将func_def中的add函数中的加法运算改为减法，同时为函数实现添加调用日志。

  class CodeVisitor(ast.NodeVisitor):
      def visit_BinOp(self, node):
          if isinstance(node.op, ast.Add):
              node.op = ast.Sub()
          self.generic_visit(node)
      def visit_FunctionDef(self, node):
          print 'Function Name:%s'% node.name
          self.generic_visit(node)
          func_log_stmt = ast.Print(
              dest = None,
              values = [ast.Str(s = 'calling func: %s' % node.name, lineno = 0, col_offset = 0)],
              nl = True,
              lineno = 0,
              col_offset = 0,
          )
          node.body.insert(0, func_log_stmt)
  r_node = ast.parse(func_def)
  visitor = CodeVisitor()
  visitor.visit(r_node)
  # print astunparse.dump(r_node)
  print astunparse.unparse(r_node)
  exec compile(r_node, &#39;<string>&#39;, &#39;exec&#39;)

运行结果：

Function Name:add
def add(x, y):
    print 'calling func: add'
    return (x - y)
print add(3, 5)
calling func: add
-2

3.2 ast.NodeTransformer

使用NodeVisitor主要是通过修改语法树上节点的方式改变AST结构，NodeTransformer主要是替换ast中的节点。

既然func_def中定义的add已经被改成一个减函数了，那么我们就彻底一点，把函数名和参数以及被调用的函数都在ast中改掉，并且将添加的函数调用log写的更加复杂一些，争取改的面目全非：-）

  class CodeTransformer(ast.NodeTransformer):
      def visit_BinOp(self, node):
          if isinstance(node.op, ast.Add):
              node.op = ast.Sub()
          self.generic_visit(node)
          return node
      def visit_FunctionDef(self, node):
          self.generic_visit(node)
          if node.name == 'add':
              node.name = 'sub'
          args_num = len(node.args.args)
          args = tuple([arg.id for arg in node.args.args])
          func_log_stmt = ''.join(["print 'calling func: %s', " % node.name, "'args:'", ", %s" * args_num % args])
          node.body.insert(0, ast.parse(func_log_stmt))
          return node
      def visit_Name(self, node):
          replace = {'add': 'sub', 'x': 'a', 'y': 'b'}
          re_id = replace.get(node.id, None)
          node.id = re_id or node.id
          self.generic_visit(node)
          return node
  r_node = ast.parse(func_def)
  transformer = CodeTransformer()
  r_node = transformer.visit(r_node)
  # print astunparse.dump(r_node)
  source = astunparse.unparse(r_node)
  print source
  # exec compile(r_node, &#39;<string>&#39;, &#39;exec&#39;)        # 新加入的node func_log_stmt 缺少lineno和col_offset属性
  exec compile(source, &#39;<string>&#39;, &#39;exec&#39;)
  exec compile(ast.parse(source), &#39;<string>&#39;, &#39;exec&#39;)

结果：

def sub(a, b):
    print 'calling func: sub', 'args:', a, b
    return (a - b)
print sub(3, 5)
calling func: sub args: 3 5
-2
calling func: sub args: 3 5
-2

代码中能够清楚的看到两者的区别。这里不再赘述。

4.AST应用

AST模块实际编程中很少用到，但是作为一种源代码辅助检查手段是非常有意义的；语法检查，调试错误，特殊字段检测等。

上面通过为函数添加调用日志的信息是一种调试python源代码的一种方式，不过实际中我们是通过parse整个python文件的方式遍历修改源码。

4.1 汉字检测

下面是中日韩字符的unicode编码范围

CJK Unified Ideographs

Range: 4E00— 9FFF

Number of characters: 20992

Languages: chinese, japanese, korean, vietnamese

使用 unicode 范围 \u4e00 - \u9fff 来判别汉字，注意这个范围并不包含中文字符(e.g. u'；' == u'\uff1b') .

下面是一个判断字符串中是否包含中文字符的一个类CNCheckHelper：

  class CNCheckHelper(object):
      # 待检测文本可能的编码方式列表
      VALID_ENCODING = ('utf-8', 'gbk')
      def _get_unicode_imp(self, value, idx = 0):
          if idx < len(self.VALID_ENCODING):
              try:
                  return value.decode(self.VALID_ENCODING[idx])
              except:
                  return self._get_unicode_imp(value, idx + 1)
      def _get_unicode(self, from_str):
          if isinstance(from_str, unicode):
              return None
          return self._get_unicode_imp(from_str)
      def is_any_chinese(self, check_str, is_strict = True):
          unicode_str = self._get_unicode(check_str)
          if unicode_str:
              c_func = any if is_strict else all
              return c_func(u&#39;\u4e00&#39; <= char <= u&#39;\u9fff&#39; for char in unicode_str)
          return False

接口is_any_chinese有两种判断模式，严格检测只要包含中文字符串就可以检查出，非严格必须全部包含中文。

下面我们利用ast来遍历源文件的抽象语法树，并检测其中字符串是否包含中文字符。

  class CodeCheck(ast.NodeVisitor):
      def __init__(self):
          self.cn_checker = CNCheckHelper()
      def visit_Str(self, node):
          self.generic_visit(node)
          # if node.s and any(u&#39;\u4e00&#39; <= char <= u&#39;\u9fff&#39; for char in node.s.decode(&#39;utf-8&#39;)):
          if self.cn_checker.is_any_chinese(node.s, True):
              print &#39;line no: %d, column offset: %d, CN_Str: %s&#39; % (node.lineno, node.col_offset, node.s)
  project_dir = &#39;./your_project/script&#39;
  for root, dirs, files in os.walk(project_dir):
      print root, dirs, files
      py_files = filter(lambda file: file.endswith(&#39;.py&#39;), files)
      checker = CodeCheck()
      for file in py_files:
          file_path = os.path.join(root, file)
          print &#39;Checking: %s&#39; % file_path
          with open(file_path, &#39;r&#39;) as f:
              root_node = ast.parse(f.read())
              checker.visit(root_node)

上面这个例子比较的简单，但大概就是这个意思。

关于CPython解释器执行源码的过程可以参考官网描述：PEP 339

4.2 Closure 检查

一个函数中定义的函数或者lambda中引用了父函数中的local variable，并且当做返回值返回。特定场景下闭包是非常有用的，但是也很容易被误用。

关于python闭包的概念可以参考我的另一篇文章：理解Python闭包概念

这里简单介绍一下如何借助ast来检测lambda中闭包的引用。代码如下：

  class LambdaCheck(ast.NodeVisitor):
      def __init__(self):
          self.illegal_args_list = []
          self._cur_file = None
          self._cur_lambda_args = []
      def set_cur_file(self, cur_file):
          assert os.path.isfile(cur_file)， cur_file
          self._cur_file = os.path.realpath(cur_file)
      def visit_Lambda(self, node):
          """
          lambda 闭包检查原则：
          只需检测lambda expr body中args是否引用了lambda args list之外的参数
          """
          self._cur_lambda_args =[a.id for a in node.args.args]
          print astunparse.unparse(node)
          # print astunparse.dump(node)
          self.get_lambda_body_args(node.body)
          self.generic_visit(node)
      def record_args(self, name_node):
          if isinstance(name_node, ast.Name) and name_node.id not in self._cur_lambda_args:
              self.illegal_args_list.append((self._cur_file, 'line no:%s' % name_node.lineno, 'var:%s' % name_node.id))
      def _is_args(self, node):
          if isinstance(node, ast.Name):
              self.record_args(node)
              return True
          if isinstance(node, ast.Call):
              map(self.record_args, node.args)
              return True
          return False
      def get_lambda_body_args(self, node):
          if self._is_args(node): return
          # for cnode in ast.walk(node):
          for cnode in ast.iter_child_nodes(node):
              if not self._is_args(cnode):
                  self.get_lambda_body_args(cnode)

遍历工程文件：

  project_dir = './your project/script'
  for root, dirs, files in os.walk(project_dir):
      py_files = filter(lambda file: file.endswith('.py'), files)
      checker = LambdaCheck()
      for file in py_files:
          file_path = os.path.join(root, file)
          checker.set_cur_file(file_path)
          with open(file_path, 'r') as f:
              root_node = ast.parse(f.read())
              checker.visit(root_node)
      res = '\n'.join([' ## '.join(info) for info in checker.illegal_args_list])
      print res

由于Lambda(arguments args, expr body)中的body expression可能非常复杂，上面的例子中仅仅处理了比较简单的body expr。可根据自己工程特点修改和扩展检查规则。为了更加一般化可以单独写一个visitor类来遍历lambda节点。

以上是Python Ast抽象语法树应该如何使用？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！