AST(Abstract Syntax Trees) - 抽象语法树，用于描述源代码结构。在Python的ast.py文件中，我们从from _ast import *导入AST相关类，理解AST的层次关系主要从类的继承角度出发，可以将AST类视为所有节点的基类，Expr（语法表达式）和Stmt（语句）是主要的分类。进一步分析AST，通过解析Python代码片段，我们...
python ast详细分析
AST(Abstract Syntax Trees) - 抽象语法树，用于描述源代码结构。在Python的ast.py文件中，我们从from _ast import *导入AST相关类，理解AST的层次关系主要从类的继承角度出发，可以将AST类视为所有节点的基类，Expr（语法表达式）和Stmt（语句）是主要的分类。进一步分析AST，通过解析Python代码片段，我们可以清晰地看到各类节点的构成。例如，函数调用解析后为Call节点，是expr的一种；二进制操作如左移解析后为LShift节点，是operator类的一种。完整表达式如a = 2 << 3，包含LShift节点和Assign节点。
AST节点分类包括Expr和Stmt两大类，还有其他直接继承自AST基类的节点，它们同样重要。了解类的继承关系，有助于我们识别不同语句在AST中的形态。例如，函数定义解析后为FunctionDef节点，赋值语句解析后为Assign节点。
以简单示例代码为例，解析后可以看到包含FunctionDef和Assign类型节点，其中FunctionDef内部有body、name、returns等字段，是stmt的一种。而Assign节点则包含targets和value字段。解析更复杂的表达式如(a, b) = add(3, 5)，可以看到target内部为Tuple类型，包含两个Name类型的元素。
理解ast.py文件的关键在于parse函数，它将Python源代码解析为AST。此外，NodeVisitor和NodeTransformer类提供了遍历和修改AST的接口。通过这些类，我们可以实现递归地访问AST的各个节点，并根据需要修改节点结构。理解这些类的使用，能够帮助我们更好地解析和操作Python代码的抽象语法树。
总结而言，通过解析Python源代码为抽象语法树（AST），我们可以清晰地看到代码的结构和逻辑。利用AST的层次性和类的继承关系，我们能更直观地理解代码的实现细节。通过NodeVisitor和NodeTransformer类的使用，我们还可以进一步修改和操作AST，实现对代码的高级分析和处理。2024-11-13
