Python 将声明性DSL转换为嵌套函数调用

我有一个python库，它从中构建特殊的迭代器（行为树）。虽然API有一个相当好的、轻量级的语法（因为它是python），但它实际上可以使用声明性DSL

下面是我设想的大致情况：

DSL（使用YAML）：

将导致以下嵌套函数调用：

visit(
    sequence(
        do_action1(),
        do_action2(),
        select(
            do_action3(),
            sequence(
                do_action4(),
                do_action5(),
                ),
            do_action6(),
            )
        )
    )

---

我很难想象到底该怎么做。因为DSL必须表示一棵树，所以简单的深度优先遍历似乎是合适的。但为了构建嵌套函数调用，我必须以某种方式将其从内到外转换。它可能涉及一些巧妙的中间堆栈或类似的东西，但我不能完全理解它。执行此转换的正确方法是什么？

我认为可以让python跟踪函数调用和参数，而不是自己使用堆栈

假设您有一个YAML解析树，其中每个节点表示一个函数调用，该节点的每个子节点都是一个参数（这也是一个函数调用，因此它可能有自己的参数）

然后定义函数

evaluate

，该函数计算此树的节点，如下所示（伪代码）：

最后，调用

evaluate

将YAML树的根作为参数传递，您应该会得到所需的行为

---

稍有不同的eval apply结构

def evaluate(node):
    # evaluate parameters of the call
    params = [ evaluate(child) for child in node ]

    # apply whatever function this node represents
    return node.function.call(*params)

---

“它真的可以使用声明性DSL”？真正地Python代码比DSL更具可读性。DSL有什么帮助？在这个非常简单的例子中，括号特别让我感到困扰。在更复杂的树中，尤其是当涉及关键字arg时，要求子项（

*args

）位于选项（

**kwargs

）之前会严重降低可读性。演示了这一点--

parallel

节点的

policy

参数很容易丢失。如果“真实示例”实际显示了问题，那么您可能应该在此处包含类似的内容。DSL是一个有吸引力的麻烦。我没有看到一个有任何价值。如果你有一个例子，请修正这个问题来说明增加复杂性的一些令人信服的原因。这个问题不是关于DSL的优点或缺点。一个更复杂的例子会偏离如何将解析树转换为特定构造的真正问题。想象一下，select意味着“do_one_of”，编写的python实际上调用了所有子级，然后返回一个结果。你的意思可能是只做其中一个动作。在这种情况下，python变得比DSL丑陋得多（IMO）。我不知道为什么这很难想象，“为什么这很难想象”。另一个例子说明了为什么DSL没有多大帮助。Python很容易可视化。坚持使用easy。我确信你对DSL的评价很低，我真心希望你永远不会发现自己需要DSL。我想把我的自行车棚漆成蓝色，我现在就去油漆店。这很难，零价值，而且仍然很重要。有趣。顺便说一句，这正是Python进行表达式求值的方式。你自相矛盾。它的值为零，但我刚刚确切地了解了Python如何进行表达式求值。你的意思是说，通过应用来学习计算机科学的基本概念是没有价值的，还是说在30年的编程经验中，你从来没有建造过任何类似于编译器的东西，或者从没有发现任何价值？请，我感谢你花宝贵的时间来尝试和帮助，但我在这里努力学习。关于DSL，我可能会得出类似的结论，但我需要在这件事上得出自己的结论。

def evaluate(node):
    # evaluate parameters of the call
    params = []
    for child in node:
        params.append(evaluate(child))

    # now make the call to whatever function this node represents,
    # passing the parameters
    return node.function.call(*params)

def evaluate(node):
    # evaluate parameters of the call
    params = [ evaluate(child) for child in node ]

    # apply whatever function this node represents
    return node.function.call(*params)