你想写解析并分析Python源代码的程序。
大部分程序员知道Python能够计算或执行字符串形式的源代码。例如：
>>> x = 42
>>> eval('2 + 3*4 + x')
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>>> exec('for i in range(10): print(i)')
0
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>>>尽管如此，ast
模块能被用来将Python源码编译成一个可被分析的抽象语法树（AST）。例如：
>>> import ast
>>> ex = ast.parse('2 + 3*4 + x', mode='eval')
>>> ex
<_ast.Expression object at 0x1007473d0>
>>> ast.dump(ex)
"Expression(body=BinOp(left=BinOp(left=Num(n=2), op=Add(),
right=BinOp(left=Num(n=3), op=Mult(), right=Num(n=4))), op=Add(),
right=Name(id='x', ctx=Load())))"
>>> top = ast.parse('for i in range(10): print(i)', mode='exec')
>>> top
<_ast.Module object at 0x100747390>
>>> ast.dump(top)
"Module(body=[For(target=Name(id='i', ctx=Store()),
iter=Call(func=Name(id='range', ctx=Load()), args=[Num(n=10)],
keywords=[], starargs=None, kwargs=None),
body=[Expr(value=Call(func=Name(id='print', ctx=Load()),
args=[Name(id='i', ctx=Load())], keywords=[], starargs=None,
kwargs=None))], orelse=[])])"
>>>分析源码树需要你自己更多的学习，它是由一系列AST节点组成的。
分析这些节点最简单的方法就是定义一个访问者类，实现很多
visit_NodeName() 方法， NodeName()
匹配那些你感兴趣的节点。下面是这样一个类，记录了哪些名字被加载、存储和删除的信息。
import ast
class CodeAnalyzer(ast.NodeVisitor):
def __init__(self):
self.loaded = set()
self.stored = set()
self.deleted = set()
def visit_Name(self, node):
if isinstance(node.ctx, ast.Load):
self.loaded.add(node.id)
elif isinstance(node.ctx, ast.Store):
self.stored.add(node.id)
elif isinstance(node.ctx, ast.Del):
self.deleted.add(node.id)
# Sample usage
if __name__ == '__main__':
# Some Python code
code = '''
for i in range(10):
print(i)
del i
'''
# Parse into an AST
top = ast.parse(code, mode='exec')
# Feed the AST to analyze name usage
c = CodeAnalyzer()
c.visit(top)
print('Loaded:', c.loaded)
print('Stored:', c.stored)
print('Deleted:', c.deleted)如果你运行这个程序，你会得到下面这样的输出：
Loaded: {'i', 'range', 'print'}
Stored: {'i'}
Deleted: {'i'}最后，AST可以通过 compile() 函数来编译并执行。例如：
>>> exec(compile(top,'<stdin>', 'exec'))
0
1
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>>>当你能够分析源代码并从中获取信息的时候，你就能写很多代码分析、优化或验证工具了。
例如，相比盲目的传递一些代码片段到类似 exec()
函数中，你可以先将它转换成一个AST， 然后观察它的细节看它到底是怎样做的。
你还可以写一些工具来查看某个模块的全部源码，并且在此基础上执行某些静态分析。
需要注意的是，如果你知道自己在干啥，你还能够重写AST来表示新的代码。 下面是一个装饰器例子，可以通过重新解析函数体源码、 重写AST并重新创建函数代码对象来将全局访问变量降为函数体作用范围，
# namelower.py
import ast
import inspect
# Node visitor that lowers globally accessed names into
# the function body as local variables.
class NameLower(ast.NodeVisitor):
def __init__(self, lowered_names):
self.lowered_names = lowered_names
def visit_FunctionDef(self, node):
# Compile some assignments to lower the constants
code = '__globals = globals()\n'
code += '\n'.join("{0} = __globals['{0}']".format(name)
for name in self.lowered_names)
code_ast = ast.parse(code, mode='exec')
# Inject new statements into the function body
node.body[:0] = code_ast.body
# Save the function object
self.func = node
# Decorator that turns global names into locals
def lower_names(*namelist):
def lower(func):
srclines = inspect.getsource(func).splitlines()
# Skip source lines prior to the @lower_names decorator
for n, line in enumerate(srclines):
if '@lower_names' in line:
break
src = '\n'.join(srclines[n+1:])
# Hack to deal with indented code
if src.startswith((' ','\t')):
src = 'if 1:\n' + src
top = ast.parse(src, mode='exec')
# Transform the AST
cl = NameLower(namelist)
cl.visit(top)
# Execute the modified AST
temp = {}
exec(compile(top,'','exec'), temp, temp)
# Pull out the modified code object
func.__code__ = temp[func.__name__].__code__
return func
return lower为了使用这个代码，你可以像下面这样写：
INCR = 1
@lower_names('INCR')
def countdown(n):
while n > 0:
n -= INCR装饰器会将 countdown() 函数重写为类似下面这样子：
def countdown(n):
__globals = globals()
INCR = __globals['INCR']
while n > 0:
n -= INCR在性能测试中，它会让函数运行快20%
现在，你是不是想为你所有的函数都加上这个装饰器呢？或许不会。 但是，这却是对于一些高级技术比如AST操作、源码操作等等的一个很好的演示说明
本节受另外一个在 ActiveState 中处理Python字节码的章节的启示。
使用AST是一个更加高级点的技术，并且也更简单些。参考下面一节获得字节码的更多信息。