AST 抽象语法树

从零构建PEMFC仿真模型:MATLAB/Simulink中的模块化拆解与系统集成 本文详细介绍了如何在MATLAB/Simulink环境中从零构建质子交换膜燃料电池(PEMFC)仿真模型,包括电化学模型、气体供应系统和热管理系统的模块化实现。通过多物理场耦合技巧和系统集成策略,帮助工程师和研究者高效开发PEMFC控制策略,优化性能并实现实时仿真。 阅读详情

在这里插入图片描述


阅读原文


AST 抽象语法树简介

AST(Abstract Syntax Tree)是源代码的抽象语法结构树状表现形式,Webpack、ESLint、JSX、TypeScript 的编译和模块化规则之间的转化都是通过 AST 来实现对代码的检查、分析以及编译等操作。


JavaScript 语法的 AST 语法树

JavaScript 中想要使用 AST 进行开发,要知道抽象成语法树之后的结构是什么,里面的字段名称都代表什么含义以及遍历的规则,可以通过 http://esprima.org/demo/parse.html 来实现 JavaScript 语法的在线转换。

通过在线编译工具,可以将 function fn(a, b) {} 编译为下面的结构。

{
    "type": "Program",
    "body": [
        {
            "type": "FunctionDeclaration",
            "id": {
                "type": "Identifier",
                "name": "fn"
            },
            "params": [
                {
                    "type": "Identifier",
                    "name": "a"
                },
                {
                    "type": "Identifier",
                    "name": "b"
                }
            ],
            "body": {
                "type": "BlockStatement",
                "body": []
            },
            "generator": false,
            "expression": false,
            "async": false
        }
    ],
    "sourceType": "script"
}

将 JavaScript 语法编译成抽象语法树后,需要对它进行遍历、修该并重新编译,遍历树结构的过程为 “先序深度优先”。


esprima、estraverse 和 escodegen

esprima、estraverse 和 escodegen 模块是操作 AST 的三个重要模块,也是实现 babel 的核心依赖,下面是分别介绍三个模块的作用。

1、esprima 将 JS 转换成 AST

esprima 模块的用法如下:

// 文件:esprima-test.js
const esprima = require("esprima");

let code = "function fn() {}";

// 生成语法树
let tree = esprima.parseScript(code);

console.log(tree);

// Script {
//   type: 'Program',
//   body:
//    [ FunctionDeclaration {
//        type: 'FunctionDeclaration',
//        id: [Identifier],
//        params: [],
//        body: [BlockStatement],
//        generator: false,
//        expression: false,
//        async: false } ],
//   sourceType: 'script' }

通过上面的案例可以看出,通过 esprima 模块的 parseScript 方法将 JS 代码块转换成语法树,代码块需要转换成字符串,也可以通过 parseModule 方法转换一个模块。

2、estraverse 遍历和修改 AST

查看遍历过程:

// 文件:estraverse-test.js
const esprima = require("esprima");
const estraverse = require("estraverse");

let code = "function fn() {}";

// 遍历语法树
estraverse.traverse(esprima.parseScript(code), {
    enter(node) {
        console.log("enter", node.type);
    },
    leave() {
        console.log("leave", node.type);
    }
});

// enter Program
// enter FunctionDeclaration
// enter Identifier
// leave Identifier
// enter BlockStatement
// leave BlockStatement
// leave FunctionDeclaration
// leave Program

上面代码通过 estraverse 模块的 traverse 方法将 esprima 模块转换的 AST 进行了遍历,并打印了所有的 type 属性并打印,每含有一个 type 属性的对象被叫做一个节点,修改是获取对应的类型并修改该节点中的属性即可。

其实深度遍历 AST 就是在遍历每一层的 type 属性,所以遍历会分为两个阶段,进入阶段和离开阶段,在 estraverse 的 traverse 方法中分别用参数指定的 entry 和 leave 两个函数监听,但是我们一般只使用 entry。

3、escodegen 将 AST 转换成 JS

下面的案例是一个段 JS 代码块被转换成 AST,并将遍历、修改后的 AST 重新转换成 JS 的全过程。

// 文件:escodegen-test.js
const esprima = require("esprima");
const estraverse = require("estraverse");
const escodegen = require("escodegen");

let code = "function fn() {}";

// 生成语法树
let tree = esprima.parseScript(code);

// 遍历语法树
estraverse.traverse(tree, {
    enter(node) {
        // 修改函数名
        if (node.type === "FunctionDeclaration") {
            node.id.name = "ast";
        }
    }
});

// 编译语法树
let result = escodegen.generate(tree);

console.log(result);

// function ast() {
// }

在遍历 AST 的过程中 params 值为数组,没有 type 属性。


实现 Babel 语法转换插件

实现语法转换插件需要借助 babel-core 和 babel-types 两个模块,其实这两个模块就是依赖 esprima、estraverse 和 escodegen 的。

使用这两个模块需要安装,命令如下:

npm install babel-core babel-types

1、plugin-transform-arrow-functions

plugin-transform-arrow-functions 是 Babel 家族成员之一,用于将箭头函数转换 ES5 语法的函数表达式。

// 文件:plugin-transform-arrow-functions.js
const babel = require("babel-core");
const types = require("babel-types");

// 箭头函数代码块
let sumCode = `
const sum = (a, b) => {
    return a + b;
}`;
let minusCode = `const minus = (a, b) => a - b;`;

// 转化 ES5 插件
let ArrowPlugin = {
    // 访问者(访问者模式)
    visitor: {
        // path 是树的路径
        ArrowFunctionExpression(path) {
            // 获取树节点
            let node = path.node;

            // 获取参数和函数体
            let params = node.params;
            let body = node.body;

            // 判断函数体是否是代码块,不是代码块则添加 return 和 {}
            if (!types.isBlockStatement(body)) {
                let returnStatement = types.returnStatement(body);
                body = types.blockStatement([returnStatement]);
            }

            // 生成一个函数表达式树结构
            let func = types.functionExpression(null, params, body, false, false);

            // 用新的树结构替换掉旧的树结构
            types.replaceWith(func);
        }
    }
};

// 生成转换后的代码块
let sumResult = babel.transform(sumCode, {
    plugins: [ArrowPlugin]
});

let minusResult = babel.transform(minusCode, {
    plugins: [ArrowPlugin]
});

console.log(sumResult.code);
console.log(minusResult.code);

// let sum = function (a, b) {
//   return a + b;
// };
// let minus = function (a, b) {
//   return a - b;
// };

我们主要使用 babel-core 的 transform 方法将 AST 转化成代码块,第一个参数为转换前的代码块(字符串),第二个参数为配置项,其中 plugins 值为数组,存储修改 babal-core 转换的 AST 的插件(对象),使用 transform 方法将旧的 AST 处理成新的代码块后,返回值为一个对象,对象的 code 属性为转换后的代码块(字符串)。

内部修改通过 babel-types 模块提供的方法实现,API 可以到 https://github.com/babel/babel/tree/6.x/packages/babel-types 中查看。

ArrowPlugin 就是传入 transform 方法的插件,必须含有 visitor 属性(固定),值同为对象,用于存储修改语法树的方法,方法名要严格按照 API,对应的方法会修改 AST 对应的节点。

在 types.functionExpression 方法中参数分别代表,函数名(匿名函数为 null)、函数参数(必填)、函数体(必填)、是否为 generator 函数(默认 false)、是否为 async 函数(默认 false),返回值为修改后的 AST,types.replaceWith 方法用于替换 AST,参数为新的 AST。

2、plugin-transform-classes

plugin-transform-classes 也是 Babel 家族中的成员之一,用于将 ES6 的 class 类转换成 ES5 的构造函数。

// 文件:plugin-transform-classes.js
const babel = require("babel-core");
const types = require("babel-types");

// 类
let code = `
class Person {
    constructor(name) {
        this.name = name;
    }
    getName () {
        return this.name;
    }
}`;

// 将类转化 ES5 构造函数插件
let ClassPlugin = {
    visitor: {
        ClassDeclaration(path) {
            let node = path.node;
            let classList = node.body.body;

            // 将取到的类名转换成标识符 { type: 'Identifier', name: 'Person' }
            let className = types.identifier(node.id.name);
            let body = types.blockStatement([]);
            let func = types.functionDeclaration(className, [], body, false, false);
            path.replaceWith(func);

            // 用于存储多个原型方法
            let es5Func = [];

            // 获取 class 中的代码体
            classList.forEach((item, index) => {
                // 函数的代码体
                let body = classList[index].body;

                // 获取参数
                let params = item.params.length ? item.params.map(val => val.name) : [];

                // 转化参数为标识符
                params = types.identifier(params);

                // 判断是否是 constructor,如果构造函数那就生成新的函数替换
                if (item.kind === "constructor") {
                    // 生成一个构造函数树结构
                    func = types.functionDeclaration(className, [params], body, false, false);
                } else {
                    // 其他情况是原型方法
                    let proto = types.memberExpression(className, types.identifier("prototype"));

                    // 左侧层层定义标识符 Person.prototype.getName
                    let left = types.memberExpression(proto, types.identifier(item.key.name));

                    // 右侧定义匿名函数
                    let right = types.functionExpression(null, [params], body, false, false);

                    // 将左侧和右侧进行合并并存入数组
                    es5Func.push(types.assignmentExpression("=", left, right));
                }
            });

            // 如果没有原型方法,直接替换
            if (es5Func.length === 0) {
                path.replaceWith(func);
            } else {
                es5Func.push(func);
                // 替换 n 个节点
                path.replaceWithMultiple(es5Func);
            }
        }
    }
};

// 生成转换后的代码块
result = babel.transform(code, {
    plugins: [ClassPlugin]
});

console.log(result.code);

// Person.prototype.getName = function () {
//     return this.name;
// }
// function Person(name) {
//     this.name = name;
// }

上面这个插件的实现要比 plugin-transform-arrow-functions 复杂一些,归根结底还是将要互相转换的 ES6 和 ES5 语法树做对比,找到他们的不同,并使用 babel-types 提供的 API 对语法树对应的节点属性进行修改并替换语法树,值得注意的是 path.replaceWithMultiple 与 path.replaceWith 不同,参数为一个数组,数组支持多个语法树结构,可根据具体修改语法树的场景选择使用,也可根据不同情况使用不同的替换方法。


总结

通过本节我们了解了什么是 AST 抽象语法树、抽象语法树在 JavaScript 中的体现以及在 NodeJS 中用于生成、遍历和修改 AST 抽象语法树的核心依赖,并通过使用 babel-core 和 babel-types 两个模块简易模拟了 ES6 新特性转换为 ES5 语法的过程,希望可以为后面自己实现一些编译插件提供了思路。


snipersim安装 snipersim安装记录,便于后续使用tip:snipersim需要在python2的环境下编译。 阅读详情

相关推荐

覆冰监测系统服务器,基于分布式光纤振动传感的电缆覆冰舞动监测系统

监测意义我国高压输电网络已经形成了全国联网的格局,总规模世界第一。2018年底,全国发电装机容量已达19.0亿千瓦,全国 220kV及以上输电线路回路长度超过71万公里。我国电力能源集中在西北,而用户则集中在华东华南,所以高压输电网络的特点是长距离,大跨度,途径的自然环境多种多样。在高湿高寒的恶劣环境中,输电线非常容易发生覆冰舞动事故,由于覆冰形成的规则的非圆断面的缆线在风的激励下形成谐振,造成低...

weixin_32566055的博客 1547

网页爬虫逆向与AST入门系列教程(三、使用工具生成和可视化AST)

本文介绍了生成和可视化AST的工具和方法。掌握这些工具和方法,我们可以更深入地理解和分析代码的结构,实现更高效、精确的网页爬虫逆向。在下一篇文章中,我们将继续探讨AST的应用,敬请期待!

Jamson 3132

SIwave仿真手册——信号完整性仿真之S参数的提取(二)

上一篇简单了讲述了软件的各个操作界面,本次博客更新关于的仿真,因为第二章完整的内容比较多,所以分成好几篇博客进行分享。

luohuo9844的博客 1万+

【JavaScript 逆向】AST 技术反混淆

JavaScript 常见混淆技术类型,及如何使用 AST 技术反混淆,通过 javascript-obfuscator 库混淆 JavaScript 代码

Yy_Rose的博客 1万+

关于keil编译报.sct (7): error: L6236E: No section matches selector - no section to be FIRST/LAST.处理方法

使用keilUvision5向下兼容,选择S3C2440主款芯片编译运行汇编语言。 出现了一个错误: . \objectslex3-2.sct (7): error: L6236E: No section matches selector - no section to be FIRST/LAST. 我在网上搜了很多,没有找到适合修正我这里的错误的。故咨询陈老师,终于将这个错误解决。 错误如下: 修改过程: 打开小仙女棒 将linker的Use Memory Layout fromTarget Dial

weixin_45865666的博客 9525

性能优化-高通cDSP(QDSP6)架构详解

高通cDSP开发的商业价值30秒快速认识高通cDSP开发的商业价值【高通cDSP旨在处理一些简单但需要大量计算的场景,如图像处理、科学计算、AI训练、计算机视觉等。这些场景使用CPU来运算会极大的降低CPU的吞吐量,因此利用现代寄存器较宽的特性设计出了适配数据并行的DSP芯片,cDSP就是典型的代表。利用cDSP+CPU既可以满足一般的使用场景,也可以完成现代图像和视频数据的处理。

发狂的小花的博客 5944

AST使用(二)

如下代码,第一个条件结果永远是true,第二个条件结果永远是false,所以可以通过判断IfStatement节点下的test节点的计算结果,来显示代码,其中if 下的条件对应的是consequent,else内的代码对应的是alternate。将这段js代码解混淆如下,可以看出如果我们将raw的值变为正常,那么还原ast的时候就能的得到想要的代码。

年轻就做四件事:挣钱存钱、见世面、交朋友、学本事。 706

AIGC算法工程师面试八股文深度解析与进阶指南:揭秘Diffusion Models核心原理与实战技巧

总结来说,Cosine Noise Scheduler 的核心优势在于它能够更巧妙地平衡信号和噪声的比例,在扩散过程的早期阶段更长时间地保留原始图像的细节信息,从而为去噪模型提供一个更友好的学习环境,最终带来更优异的生成质量。🚀

FJN110的博客 345

一文助你搞懂 AST

好朋友在团队分享的文章作者:fecym原文地址:https://chengyuming.cn/views/webpack/AST.html什么是 AST抽象语法树(Abstract Sy...

程序员成长指北 2599

SST专题(2-4)MMC-SST 输入级的环流分析

本文分析了模块化多电平换流器(iMMC-SST)的输入级等效电路、子模块电容电压波动特性及环流抑制机理。研究表明:1)子模块电容电压波动包含基频和二倍频分量,与传统换流器相比波动幅值更大;2)环流主要由子模块电容电压波动在桥臂电感上激发的偶次谐波电流构成,呈频率越高幅值越小的特性;3)可通过增大桥臂电感或采用调制策略叠加抑制电压分量来有效控制环流。研究结果为MMC系统设计提供了理论依据。

嵌入式老牛的博客 585

虚幻商城 Fab 免费资产自动化入库

Fab 商城的所有的免费资产自动化入库

一碗清深的博客 3640

简述 AST 抽象语法树

AST 全称为 Abstract Syntax Tree,译为抽象语法树。在 JavaScript 中,任何一个对象(变量、函数、表达式等)都可以转化为一个抽象语法树的格式。抽象语法树本质就是一个树形结构的对象。

杏子 6799

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

AST(抽象语法树)超详细

自己研究的东西会用到AST,就自己通过查阅资料,整理一下。 本文目录 第一部分:AST的作用 第二部分:AST的流程 第三部分: Eclipse AST的获取与访问 第一部分:AST的作用 首先来一个比较形象的,转载自:AST-抽象语法树,讲述了为什么需要讲源代码转化为AST,总结就是:AST不依赖于具体的文法,不依赖于语言的细节,我们将源代码转化为AST后,可以对AST做很多的操作,...

Yi Sun的博客 17万+

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

java抽象语法树(ast),【你应该了解的】抽象语法树AST

团队:skFeTeam  本文作者:李世伟作为前端程序员,webpack,rollup,babel,eslint这些是不是经常用到?他们是打包工具,代码编译工具,语法检查工具。他们是如何实现的呢?本文介绍的抽象语法树,就是他们用到的技术,是不是应该了解一下呢?本文没有晦涩难懂的理论,也没有大段大段的代码,完全从零开始,小白阅读也无任何障碍。通过本文的阅读,您将会了解AST的基本原理以及使用方法。前...

weixin_35060251的博客 3195

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

AST抽象语法树

webpack和Lint等很多的工具和库的核心都是通过抽象语法树这个概念来实现对代码的检查、分析等操作的代码语法的检查、代码风格的检查、代码的格式化、代码的高亮、代码错误提示、代码自动补全等等如 JSLint、JSHint 对代码错误或风格的检查,发现一些潜在的错误IDE 的错误提示、格式化、高亮、自动补全等等代码混淆压缩UglifyJS2 等优化变更代码,改变代码结构使达到想要的结构代码打包工具 webpack、rollup 等等。

前端学习博客 2947

抽象语法树AST

,},');

zhangqiang 1562

AST抽象语法树的基本思想

AST抽象语法树的基本思想前言AST概述AST结构AST解析转换生成 前言     在阅读java ORM框架spring data jpa的源码时,发现Hibernate(spring data jpa依赖Hibernate核心代码)在底层使用了AST抽象语法树,将hql转换为sql,这激发了我研究AST的兴趣。 AST概述     AST(Abstract Syntax Tree)抽象语法树多用作编程语言的分析和转换,C语言

nod 5521

Java抽象语法树AST浅析与使用

Java抽象语法树AST浅析与使用概述作用Java项目模型对象AST模型对象AST试图具体使用 概述 抽象语法树(Abstract Syntax Tree, AST)是源代码语法结构的一种抽象表示。它以树状的形式表现编程语言的结构,树的每个节点ASTNode都表示源码中的一个结构。Eclipse java的开发工具(JDT)提供了Java源代码的抽象语法树AST。抽象语法树就像是java文件的do...

peng425的博客 3万+

详解AST抽象语法树

AST抽象语法树 [TOC] 一、AST的作用 (一

matafeiyanll的博客 2157
上一篇: 命令行工具 —— 手写类似 http-server 的静态服务器
下一篇: Webpack —— tree-starking 解析
Panda Shen
博客等级 码龄10年 18粉丝 50原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值