python - 访问抽象语法树 (AST) 的好处。 Julia 是如何利用它的？

Question

我读到 Julia 可以访问 AST它运行的代码。这到底是什么意思？是运行时可以访问它，代码本身可以访问它，还是两者兼而有之？

在此基础上:

1. 这是 Julia 与其他动态语言(尤其是 Python)的主要区别吗？
2. 访问 AST 有哪些实际好处？

什么是您无法在 Python 中轻松完成，但因此可以在 Julia 中完成的好示例？

Answer 1

Julia 与 Python 等语言的区别在于，Julia 允许您在代码求值之前拦截代码。宏只是用 Julia 编写的函数，可让您访问该代码并在它运行之前对其进行操作。此外，它不是将代码视为字符串(如 "f(x)")，而是作为 Julian 对象提供(如 Expr(:call, :f, :x)).

有很多这允许的东西在 Python 中是不可能的。主要有:

你可以在编译时做更多的工作，提高性能

这方面的两个很好的例子是正则表达式和 printf。这两者都采用某种格式规范并以某种方式对其进行解释。现在，这些可以相当直接地实现为函数，可能如下所示:

match(Regex(".*"), str)
printf("%d", num)

问题是这些规范必须在每次运行语句时重新解释。每次解释器经过这个 block 时，正则表达式都必须重新编译成状态机，并且格式必须通过微型解释器运行。另一方面，如果我们将它们实现为宏:

match(r".*", str)
@printf("%d", num)

然后 r 和 @printf 宏将在编译时拦截代码，然后运行它们各自的解释器then。正则表达式变成了一个快速状态机，@printf 语句变成了一个简单的println(num)。在运行时完成最少的工作，因此代码非常快。现在，其他语言能够提供快速的正则表达式，例如，通过为其提供特殊语法——但事实上它们在 Julia 中不是特例，这意味着开发人员可以在他们自己的代码中使用相同的技术。

你可以为几乎任何东西制作迷你编译器

具有宏的语言往往具有更强大的嵌入式 DSL，因为您可以随意更改语言的语义。例如，代数建模语言 JuMP.jl . Clojure 也有一些很好的例子，比如它嵌入的 logic programming language . Mathematica.jl甚至在 Julia 中嵌入了 Mathematica 的语义，因此您可以编写真正自然的符号表达式，如 @Integrate(log(x), {x,0,2})。您可以在 Python 中将其伪造到某个点(SymPy 做得很好)，但没有那么干净或高效。

如果这不能说服您，请考虑有人设法实现了 interactive Julia debugger在纯 Julia 中使用宏。在 Python 中试试看。

编辑:另一个用其他语言很难做到的很好的例子是 Cartestian.jl ，它允许您跨任意维数的数组编写通用算法。