horast 0.4.0

评论

当整行和行尾注释位于外部时，它们将被正确地分析/取消分析 多行表达式。

目前，多行表达式中注释的处理仅部分实现。

blockcomment

尚未实现。

此节点类型用于在 单个ast节点，因此简化了对大型注释块的处理。

指令

由于python不提供用代码直接传递指令的方式， 以下列前缀开头的注释将不被分类 作为典型注释，但作为指令：

• 如果
• 否则
• endif
• 定义
• 未设防
• ifdef
• ifndef

然而，在python代码中，它们仍然保持通常的注释。

例如，下面代码中的注释都将被归类为指令。

#ifdef DEBUGdebugging=True#elsedebugging=False#fi

但是，当作为python执行时，debugging将始终以^{tt2}结尾$ 因为在python中，指令和通常的注释一样被保留，因此 他们被忽视了。

因此，Directive节点不是用来启用 Python，至少现在是这样。

注意：前缀是正确的。请参见以下示例：

#if something# if some other thing

第一行的注释将成为Directive对象，而 在第二个like将变成Comment对象。

目前，此节点旨在实现 python和其他语言，帮助从python ast生成代码 在其他语言中，一个这样的用例是 *transpyle* project。

杂注

Pragma节点遵循与Directive节点相同的一般规则，即 作为注释存储在python代码中，但是注释将被分类为pragma 当前缀是预定义的前缀时：

• " pragma:"

另外，在horast中定义了pragma的两个子类，每个子类都有 基于泛型pragma前缀的自有前缀：

• OpenMpPragma类定义前缀" pragma: omp"并存储openmp pragmas。
• OpenAccPragma类定义前缀" pragma: acc"并存储openacc pragmas。

下面的代码片段包含所有3种pragma类型。

# pragma: onceuse_openmp=Trueuse_openacc=True...a,b=np.ndarray(...)c=np.zeros(...)# pragma: acc parallel copyin(a,b) copyout(c)# pragma: acc loop gangforyinrange(ymax):# type: np.int32# pragma: acc loop workerforiinrange(imax):# type: np.int32# pragma: acc loop vector reduction(+: c[y][x])forxinrange(xmax):# type: np.int32c[y,x]+=a[y,i]*b[i,x]# pragma: acc end parallel...# pragma: omp parallel doforiinrange(input_data.size):# type: int# here we compute spam spam spamheavy_compute(input_data[i])...

因此，在上面的例子中：

• 所有以" pragma: omp"开头的注释都变成OpenMpPragma对象，
• 所有以" pragma: acc"开头的注释都变成OpenAccPragma对象，
• 以" pragma:"开头的所有其他注释都变成Pragma对象，
• 类型注释将被忽略，并且
• 所有其他注释都成为Comment对象。

另外，horast模块提供了一个可扩展的基础设施来定义 自定义Pragma子类，允许用户为 实验。提供的openmp和openacc pragma定义提供 作为如何使用此功能的示例。

包括

类似于如何处理pragma，如果注释以^{tt21}开头$ 前缀，它将被归类为一种特殊的include direct我爱你。

同样，这将在python代码中保留为注释，但它很有用 用于增强python与其他语言之间的语法兼容性，特别是 静态编译语言。