我想创建一个代码文件中使用的所有函数的列表。例如,如果我们在名为“add_random.py”
的文件中有以下代码`
import numpy as np
from numpy import linalg
def foo():
print np.random.rand(4) + np.random.randn(4)
print linalg.norm(np.random.rand(4))
`
我想提取以下列表:
[numpy.random.rand, np.random.randn, np.linalg.norm, np.random.rand]
该列表包含代码中使用的函数及其实际名称,格式为“module.submodule.function”。是否有用python语言构建的东西可以帮助我做到这一点?
答案 0 :(得分:4)
您可以使用以下内容提取所有调用表达式:
import ast
class CallCollector(ast.NodeVisitor):
def __init__(self):
self.calls = []
self.current = None
def visit_Call(self, node):
# new call, trace the function expression
self.current = ''
self.visit(node.func)
self.calls.append(self.current)
self.current = None
def generic_visit(self, node):
if self.current is not None:
print "warning: {} node in function expression not supported".format(
node.__class__.__name__)
super(CallCollector, self).generic_visit(node)
# record the func expression
def visit_Name(self, node):
if self.current is None:
return
self.current += node.id
def visit_Attribute(self, node):
if self.current is None:
self.generic_visit(node)
self.visit(node.value)
self.current += '.' + node.attr
将其与ast
解析树一起使用:
tree = ast.parse(yoursource)
cc = CallCollector()
cc.visit(tree)
print cc.calls
演示:
>>> tree = ast.parse('''\
... def foo():
... print np.random.rand(4) + np.random.randn(4)
... print linalg.norm(np.random.rand(4))
... ''')
>>> cc = CallCollector()
>>> cc.visit(tree)
>>> cc.calls
['np.random.rand', 'np.random.randn', 'linalg.norm']
上面的walker只处理名称和属性;如果您需要更复杂的表达式支持,则必须扩展它。
请注意,收集此类名称不是一项简单的任务。任何间接都不会被处理。您可以在函数代码中构建一个字典来调用和动态交换函数对象,而上述静态分析将无法跟踪它。
答案 1 :(得分:2)
一般来说,这个问题是不可判定的,例如getattribute(random, "random")()
。
如果您想进行静态分析,现在最好的是jedi
如果您接受动态解决方案,那么封面报道是您最好的朋友。它将显示所有使用的函数,而不是仅直接引用。
最后,您可以随时按照以下方式滚动自己的动态检测:
import random
import logging
class Proxy(object):
def __getattr__(self, name):
logging.debug("tried to use random.%s", name)
return getattribute(_random, name)
_random = random
random = Proxy()