Python AST 模块实战演示

python 的 ast（Abstract Syntax Tree，抽象语法树）模块是一个用于处理 Python 代码的强大工具。它允许你将代码转换为一种结构化的树形表示，从而可以进行分析、修改甚至生成新的代码。这对于理解代码的内部结构、构建开发工具或进行代码自动化处理非常有帮助。

什么是抽象语法树（AST）

在深入了解 ast 模块之前，我们先简单理解一下抽象语法树（AST）的概念。当 Python 解释器执行代码时，它首先需要理解代码的结构。这个过程大致是：源代码 -> 词法分析（生成令牌流） -> 语法分析（生成 AST） -> 字节码 -> 执行。AST 就是源代码抽象语法结构的树状表示，它过滤掉了像空格、注释这类非本质的细节，专注于代码的逻辑结构。每个节点代表代码中的一个结构（例如，一个表达式、一个语句、一个函数定义等）。

ast 模块的核心作用就是在这棵“语法树”上工作，让你能在代码被编译成字节码之前，洞察和操作其本质。

️ ast 模块的核心用法

ast 模块提供了一系列函数和类来创建、遍历和修改 AST。

1. 解析代码生成 AST

使用 ast.parse() 函数可以将字符串形式的 Python 代码解析成一棵 AST 的根节点（通常是 ast.Module 节点）。

import ast
code = """
def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")
"""
tree = ast.parse(code)  # 得到 AST

2. 查看 AST 结构

生成 AST 后，可以使用 ast.dump() 函数将其以文本形式打印出来，以便查看整个树的结构。

print(ast.dump(tree, indent=4))

这会输出一个结构化的文本，展示所有的节点、它们的属性以及嵌套关系。

3. 遍历 AST

要分析 AST，你需要遍历它的节点。ast 模块提供了两种主要方式：

• 使用 ast.NodeVisitor 类：这是最常用和推荐的方法。你可以创建一个继承自 ast.NodeVisitor 的类，并为感兴趣的节点类型定义 visit_ 方法（例如 visit_FunctionDef 用于访问函数定义节点）。在方法中，你可以通过 self.generic_visit(node) 来继续遍历当前节点的子节点。

class MyVisitor(ast.Nohttp://www.chinasem.cndeVisitor):
    def visit_FunctionDef(self, node):
        print(f"Found function: {node.name}")
        self.generic_visit(node)  # 继续遍历子节点
visitor = MyVisitor()
visitor.visit(tree)

• 使用 ast.walk() 函数：这个函数会递归地遍历 AST 中的所有节点，但不关心节点的层级关系。它返回一个生成器，适合当你需要找到所有特定类型的节点时使用。

for node in ast.walk(tree):
    if isinstance(node, ast.FunctionDef):
        print(node.name)

4. 修改 AST

除了分析，你还可以修改 AST。这需要通过继承 as编程t.NodeTransformer 类来实现。它的使用方式和 NodeVisitor 类似，但关键区别在于，visit_ 方法需要返回一个节点。你可以返回：

• 原节点：不做任何修改。
• 新节点：替换原节点。
• None：删除该节点。

一个经典的例子是将代码中的所有加法操作 + 替换为减法操作 -：

class AddToSubTransformer(ast.NodeTransformer):
    def visit_BinOp(self, node):
        if isinstance(node.op, ast.Add):
            # 创建一个新的操作符节点，将加法改为减法
            node.op = ast.Sub()
        return self.generic_visit(node)  # 返回修改后的节点，并继续遍历其子节点
transformer = AddToSubTransformer()
new_tree = transformer.visit(tree)

重要提示：在创建新节点替换旧节点后，如果新节点缺少源代码位置信息（如行号、列偏移量），需要使用 ast.fix_missing_locations() 函数来修复，否则在编译时可能会出错。

5. 将 AST 编译回代码

修改完 AST 后，你可以通过内置的 compile() 函数将其编译成可执行的 Python 字节码，然后使用 exec() 或 eval() 来运行它。

# 将修改后的 AST 编译成代码对象
code_obj = compile(new_tree, filename='<string>', mode='exec')
# 执行代码对象
exec(code_obj)

此外，从 Python 3.9 开始，标准库提供了 ast.unparse() 函数，可以直AizXghCTwK接将 AST 节点转换回可读的 Python 代码字符串。对于更早的版本，可以使用第三方库如 astor。

6. 安全地求值表达式

ast 模块还提供了一个非常实用的函数 ast.literal_eval()。它可以安全地计算一个包含 Python 字面量（如字符串、数字、元组、列表、字典、布尔值等）的表达式字符串，并返回结果。与内置的 eval() 不同，它不会执行任意代码，因此安全得多，非常适合处理来自不可信来源的数据。

safe_result = ast.literal_eval("[1, 2, 3]")  # 结果是列表 [1, 2, 3]

大厂笔试面试如何考察 ast

在大厂的笔试或面试中，对 ast 模块的考察通常不会要求你死记硬背所有的节点类型，而是更注重实践应用能php力、对 Python 机制的理解深度以及解决实际问题的思路。

常见的考察方向

• 基础概念理解
  • 可能会问：AST 在 Python 解释过程中处于哪个阶段？它和字节码有什么区别？
  • 或者：ast.literal_eval() 和 eval() 有什么区别？为什么前者更安全？
• 代码分析与审计
  • 静态代码检查：让你编写一个简单的检查器，使用 ast.NodeVisitor 来遍历代码，找出潜在问题。例如，检测是否使用了不安全的函数（如 eval、exec），或者检查代码风格（如变量命名规范）。
  • 代码复杂度分析：通过分析函数定义、循环、条件分支等节点的数量和嵌套关系，来估算代码的复杂度。
• 代码转换与自动化
  • 这是考察的重点和难点。面试官可能会给出一个具体的代码重构任务，让你使用 ast.NodeTransformer 来实现自动化。例如：
• 重命名：将代码中所有特定变量名或函数名进行批量替换。
• 逻辑替换：如前面提到的，将加法操作改为减法。
• API 升级：假设某个库的 API 发生了变化，需要你写一个工具自动将旧代码中的函数调用更新为新形式。
• 与网络安全结合
  • 尤其是在安全相关的岗位面试中。可能会给出一段代码，要求你分析其中可能存在的安全漏洞（如 SQL 注入、命令注入点），这需要你能够通过 AST 分析代码的数据流和控制流。

实例分析：面试题模拟

题目：请你使用 ast 模块，编写一个简单的静态分析工具，用于检测一段 Python 代码中是否使用了 eval() 函数。如果使用了，则输出警告信息。

考察点：

• 是否掌握 ast 的基本解析和遍历操作。
• 是否熟悉 ast.NodeVisitor 的使用。
• 能否识别函数调用节点（ast.Call）并判断其函数名。

参考实现：

import ast
code = """
x = 1
result = eval('1 + 1')
print(eval('2+2'))
"""
class EvalDetector(ast.NodeVisitor):
    def visit_Call(self, node):
        # 检查节点是否是一个函数调用，并且函数名是一个标识符（Name）且id为'eval'
        if isinstance(node.func, ast.Name) and node.func.id == 'eval':
            print(f"Warning: Potential use of eval() found at line {node.lineno}")
        # 继续遍历子节点，以查找嵌套调用等情况
        self.generic_visit(node)
tree = ast.parse(code)
detector = EvalDetector()
detector.visit(tree)

输出：

Warning: Potential use of eval() found at line 4
Warning: Potential use of eval() found at line 5

这个例子演示了如何使用 ast.NodeViChina编程sitor 来访问代码中的函数调用节点（ast.Call），并根据条件（函数名为 eval）进行判断和输出。

总结与核心知识点

为了帮助你更好地记忆，我将 ast 模块的核心知识点整理成了下面的表格：

到此这篇关于Python AST 模块实战解析的文章就介绍到这了,更多相关python ast 模块内容请搜索China编程(www.chinasem.cn)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程China编程(www.chinasem.cn)！