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我有一个 python 库，它从嵌套函数调用中构建特殊的迭代器（行为树）。虽然 API 具有相当不错且轻量级的语法（由于它是 python），但它确实可以使用声明性 DSL。

这是我所设想的粗略草图：

DSL（使用 YAML）：

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

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(),
            )
        )
    )

我无法准确地想象如何做到这一点。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。但是为了构建嵌套的函数调用，我必须以某种方式将其翻过来。它可能涉及一些巧妙的中间堆栈或类似的东西，但我不能完全掌握它。执行此转换的正确方法是什么？

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我认为您可以让 python 跟踪函数调用和参数，而不是自己使用堆栈进行。

假设您有一个 YAML 解析树，其中每个节点代表一个函数调用，并且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，它评估这棵树的一个节点，如下（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将 YAML 树的根作为参数传递，您应该会获得所需的行为。

略有不同的评估应用结构

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)
于 2011-09-08T23:04:23.237 回答