重构规则引擎 DSL
几年前,我重新实现了一种最初为工作中的规则引擎设计的领域特定语言(DSL)。该玩具重新实现是用 Javascript 编写的(最初是用 Python 编写的),并发布到 GitHub。我没想到它能做太多事情,因为它是专门为一个非常具体的用例而设计的,我不应该透露。
bing副驾驶吐的一张有点可爱的照片
设计的主要目标是可以轻松序列化。图灵完备性不是问题,因为我只需要它做两件事:
- 简单的布尔比较(如果 x == 到 y)
- 从字典/哈希中的字段获取值
我首先开始用 Python 编写匿名函数。然而,当我尝试将工作分散到一组线程/进程时,解释器抱怨 lambda 不可序列化。当时,我需要主代码之外的逻辑,所以我最终为此目的创建了 DSL。
首先想到的是 lisp,因为我喜欢代码有点类似于数组/列表。相似性是一件好事,因为我已经将配置存储在 YAML 中。因此,我不必担心创建一种新的方式来表示逻辑。
将语言保存为列表带来了另一个优势,我不需要从头开始创建解析器,即不需要标记/执行词法分析(词法分析器)。换句话说,作者就是词法分析者。我需要实现的就是获取输入列表,查找它是否是一个程序(我们称之为规则),然后根据上下文执行它。
const schema = ["condition.Equal", ["basic.Field", "foo"], ["basic.Field", "bar"]]; // returns a function that checks if context.foo === context.bar const rule = ruler.parse(rule) const context = {foo: "meow", bar: "woof"}; rule(context) // returns false
一切顺利,符合预期。然后几天前我偶然发现了一篇用Python实现方案的文章。我之前可能读过这篇文章,当时我花了很多时间学习 Clojure。然而,这一次,我决定再次使用 Python 重新实现该库。
所以这次我需要标记化,并自己执行词法分析器。如果我只处理数字,一切都很简单,但是当涉及到字符串时,事情就会变得更加复杂。我遵循了另一个教程,并重新发现了 make-a-lisp 项目。最终我放弃了,使用了hy-lang提供的词法分析器。
词法分析器采用 s 表达式,并返回类似于抽象语法树的结构。从那里,我通过遍历树来构建我的解析器,将规则作为以字典作为上下文的闭包返回。
const schema = ["condition.Equal", ["basic.Field", "foo"], ["basic.Field", "bar"]]; // returns a function that checks if context.foo === context.bar const rule = ruler.parse(rule) const context = {foo: "meow", bar: "woof"}; rule(context) // returns false
新的实施并没有真正的优势,因为我已经离开这份工作几年了。我留下的实现到目前为止可能仍然运行良好(最好是在经过多次迭代之后才实现)。然而,在整个旅程中我仍然学到了一两件事。如果您觉得这很有趣,请随意查看 Javascript(它需要数组中的规则模式)或新的 Python 版本(s-表达式)。
以上是重构规则引擎 DSL的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。
