我有一个python库,可以在nested function calls之外构建特殊的迭代器(一个行为树).虽然API有一个相当好的轻量级语法(由于它是python),它实际上可以使用声明性DSL.

这是我想象的粗略草图：

DSL(使用YAML)：

tree:
  - sequence:
    - do_action1
    - do_action2
    - select:
      - do_action3
      - sequence:
        - do_action4
        - do_action5
      - do_action6

会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(),
            )
        )
    )

我无法直观地看到如何做到这一点.因为DSL必须代表树,所以简单的深度优先遍历似乎是合适的.但是为了构建嵌套函数调用,我必须以某种方式将其内部转换出来.它可能涉及一些聪明的中间堆栈或某些东西,但我不能完全掌握它.执行此转换的正确方法是什么？

解决方法:

我想你可以让python跟踪函数调用和参数,而不是自己用堆栈来做.

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

然后定义函数evaluate,它评估此树的节点,如下所示(伪代码)：

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)

最后,调用evaluate传递YAML树的根作为参数,你应该得到所需的行为.

略微不同的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)