python - 多平台代码生成

Question

我正在设计一个编排引擎，它可以在多个环境中自动执行任务:JavaScript Web UI、Python Web 服务器和 C 运行时。一种可能的方法是用每种语言编写编排核心。这似乎很脆弱，因为每个新的引擎功能都需要添加到每种受支持的语言中(并且必须多次解决错误，同时处理每种语言中的不同习惯用法)。另一种方法是用最低公分母语言(可能是 c)编写一次核心，然后用其他语言包装它。但是，我认为将编译后的库部署到浏览器即使不是不可能，也将是一场噩梦。因此，我正在考虑的另一个选择是模板和代码生成。然后可以编写一次引擎(可能用 Python)，并使用 jinja 模板将工作流程编译到每个目标。

最后一种方法听起来可行吗？如果我走这条路，我应该注意哪些陷阱？我应该忍气吞声，把引擎写三遍吗？

Answer 1

无论您使用哪种技术，您都将面临三个潜在问题:

1. 在所有 N 个目标中使用“相同(编排驱动程序)数据”。每个目标都有一种首选方式来表示该数据。您可以选择一个最低公分母(例如，文本或 XML)，但代价是使目标引擎编写起来更加笨拙
2. 在 N 个目标中的每个目标中找到等效效果。想象一下您在每个目标中都需要“eval”(我希望不需要)；即使它们看起来有相似的实现，一些细节也会出错，你必须解决这个问题
3. 一个或多个目标的性能较差。

如果您编写自己的实现代码，则可以更轻松地克服 2) 和 3)。

如果您生成代码，您可以更灵活地更改特定目标的运行方式。如果您使用简单的基于文本的"template"来生成目标语言代码，您将无法生成非常高效的代码；你无法优化你生成的内容。如果您使用更复杂的代码生成器，您也许能够生成/优化结果。

很难说你会遇到多少麻烦，部分原因是你没有告诉我们这个引擎会做什么或目标语言是什么。即使有这些数据，也很难判断；在您拥有一个正在运行的系统之前，您无法确定不会出现意外情况。

人们在面对未知事物时会使用复杂的代码生成技术，因为这可以最大限度地提高灵 active ，从而更容易克服复杂性。

当人们没有精力学习如何使用复杂的生成器时，他们会使用更简单的代码生成。如果他们幸运的话，不会出现任何问题，他们就会获胜。如果这个实验不需要做很多工作，那么您应该尝试一下并期待最好的结果。