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9.24 解析与分析Python源码
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问题
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你想写解析并分析Python源代码的程序。

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解决方案
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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：

.. code-block:: python

    >>> x = 42
    >>> eval('2 + 3*4 + x')
    56
    >>> exec('for i in range(10): print(i)')
    0
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    9
    >>>

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：

.. code-block:: python

    >>> 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。

.. code-block:: python

    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：

.. code-block:: python

    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：

.. code-block:: python

    >>> exec(compile(top,'<stdin>', 'exec'))
    0
    1
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    4
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    9
    >>>

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讨论
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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，

.. code-block:: python

    # 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：

.. code-block:: python

    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：

.. code-block:: python

    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。