reflection - Julia:通过给定的字符串调用函数

Question

Julia 是否像 java 一样支持反射？

我需要的是这样的:

str = ARGS[1] # str is a string
# invoke the function str()

Answer 1

好方法
推荐的方法是将函数名转换为符号，然后在适当的命名空间中查找该符号:

julia> fn = "time"
"time"

julia> Symbol(fn)
:time

julia> getfield(Main, Symbol(fn))
time (generic function with 2 methods)

julia> getfield(Main, Symbol(fn))()
1.448981716732318e9

您可以更改 Main此处对任何模块仅查看该模块中的功能。这使您可以将可用的功能集限制为仅适用于该模块中可用的功能。您可以使用“裸模块”创建一个 namespace ，该 namespace 仅包含您填充它的函数，而无需从 Base 导入所有名称。默认情况下。
坏路
不推荐但许多人似乎首先想到的另一种方法是为调用该函数的代码构造一个字符串，然后解析该字符串并对其进行评估。例如:

julia> eval(parse("$fn()")) # NOT RECOMMENDED
1.464877410113412e9

虽然这很简单，但不建议这样做，因为它缓慢、脆弱且危险。解析和评估代码本质上要复杂得多，因此比在模块中进行名称查找要慢 - 名称查找本质上只是一个哈希表查找。在 Julia 中，代码是即时编译而不是解释的，eval 更慢且更昂贵，因为它不仅涉及解析，还涉及生成 LLVM 代码、运行优化 channel 、发出机器代码，然后最后调用一个函数。解析和评估字符串也很脆弱，因为当代码转换为文本时，所有预期的含义都被丢弃了。例如，假设有人不小心提供了一个空函数名——那么这段代码是用来调用函数的这一事实会因为语法的意外相似而完全丢失:

julia> fn = ""
""

julia> eval(parse("$fn()"))
()

哎呀。这根本不是我们想要的。在这种情况下，这种行为是相当无害的，但很容易变得更糟:

julia> fn = "println(\"rm -rf /important/directory\"); time"
"println(\"rm -rf /important/directory\"); time"
    
julia> eval(parse("$fn()"))
rm -rf /important/directory
1.448981974309033e9

如果用户的输入不受信任，这是一个巨大的安全漏洞。即使您信任用户，他们仍然有可能不小心提供会做一些意想不到的坏事的输入。名称查找方法避免了这些问题:

julia> getfield(Main, Symbol(fn))()
ERROR: UndefVarError: println("rm -rf /important/directory"); time not defined
 in eval(::Module, ::Any) at ./boot.jl:225
 in macro expansion at ./REPL.jl:92 [inlined]
 in (::Base.REPL.##1#2{Base.REPL.REPLBackend})() at ./event.jl:46

查找名称然后将其作为函数调用的意图是明确的，而不是隐含在生成的字符串语法中，因此最坏的情况是会收到关于未定义奇怪名称的错误。
表现
如果您要在内部循环中调用动态指定的函数或作为某些递归计算的一部分，您将希望避免执行 getfield每次调用该函数时查找。在这种情况下，您需要做的就是创建一个 const在定义调用它的迭代/递归过程之前绑定(bind)到动态指定的函数。例如:

fn = "deg2rad" # converts angles in degrees to radians

const f = getfield(Main, Symbol(fn))

function fast(n)
    t = 0.0
    for i = 1:n
        t += f(i)
    end
    return t
end

julia> @time fast(10^6) # once for JIT compilation
  0.010055 seconds (2.97 k allocations: 142.459 KB)
8.72665498661791e9

julia> @time fast(10^6) # now it's fast
  0.003055 seconds (6 allocations: 192 bytes)
8.72665498661791e9

julia> @time fast(10^6) # see?
  0.002952 seconds (6 allocations: 192 bytes)
8.72665498661791e9

绑定(bind) f必须是常数以获得最佳性能，否则编译器无法知道您不会更改 f随时指向另一个函数(甚至不是函数)，因此它必须发出看起来 f 的代码在每次循环迭代时动态启动 - 实际上与手动调用 getfield 相同在循环。在这里，由于 f是 const ，编译器知道 f无法更改，因此它可以发出直接调用正确函数的快速代码。但是编译器有时可以做得更好——在这种情况下，它实际上内联了 deg2rad 的实现。函数，它只是乘以 pi/180 :

julia> @code_llvm fast(100000)

define double @julia_fast_51089(i64) #0 {
top:
  %1 = icmp slt i64 %0, 1
  br i1 %1, label %L2, label %if.preheader

if.preheader:                                     ; preds = %top
  br label %if

L2.loopexit:                                      ; preds = %if
  br label %L2

L2:                                               ; preds = %L2.loopexit, %top
  %t.0.lcssa = phi double [ 0.000000e+00, %top ], [ %5, %L2.loopexit ]
  ret double %t.0.lcssa

if:                                               ; preds = %if.preheader, %if
  %t.04 = phi double [ %5, %if ], [ 0.000000e+00, %if.preheader ]
  %"#temp#.03" = phi i64 [ %2, %if ], [ 1, %if.preheader ]
  %2 = add i64 %"#temp#.03", 1
  %3 = sitofp i64 %"#temp#.03" to double
  %4 = fmul double %3, 0x3F91DF46A2529D39         ; deg2rad(x) = x*(pi/180)
  %5 = fadd double %t.04, %4
  %6 = icmp eq i64 %"#temp#.03", %0
  br i1 %6, label %L2.loopexit, label %if
}

如果您需要使用许多不同的动态指定函数来执行此操作，那么您甚至可以将要调用的函数作为参数传递:

function fast(f,n)
    t = 0.0
    for i = 1:n
        t += f(i)
    end
    return t
end

julia> @time fast(getfield(Main, Symbol(fn)), 10^6)
  0.007483 seconds (1.70 k allocations: 76.670 KB)
8.72665498661791e9

julia> @time fast(getfield(Main, Symbol(fn)), 10^6)
  0.002908 seconds (6 allocations: 192 bytes)
8.72665498661791e9

这会生成与单参数 fast 相同的快速代码上面，但会为每个不同的函数生成一个新版本 f你用它来称呼它。