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[集成IronPython] 使CLR对象对动态语言更友好(二)—— 支持切片

[日期:2008-08-26] 来源:  作者: [字体: ]
     动态类型语言(以下简称:"动态语言"),在10年前就已流行起来。JavaScript更是成为了WEB前台开发的事实标准。但它们进入普通开发 人员的视野也就在近几年。随着Web2.0和敏捷开发方法论的兴起,动态语言的灵活高效的特性成为了它被更多项目选择和使用的理由。一些大型网站已开始使 用动态语言来实现,其中,国内比较优秀的作品有“豆瓣”。微软更是不甘落后,建立了DLR(动态语言运行时)来吸引动态语言爱好者在其上实现动态语言。IronPython就是其主要成员之一。
  
  在本系列文章中,我们将逐步实现一个自定义控件,实现类似IDE的Immediate窗口的功能。用户可以在其中输入和运行IronPython代码。
  
  --------------------------------------------------------------------------------
  
  在上一节中, 我们在一个CLR对象上实现了几个SpecialName方法。实在是一个非常Special的Attribute。不管怎样,你会发现,在IronPython的扩展方面,这个东东将无处不在。
  
  
  今天,我们将实现一个Collection对象,并且让这个Collection对象支持IronPython的一个最重要的功能——Slice(切片)。
  
  还是先来看效果:
  
  
  注:大家一定很奇怪,我为什么总是在使用IDE的Output窗口来查看print效果。还记得总目录里面有一章一直没有写吗?呵呵,因为我一直不知道如何重定向IronPython的标准输入输出。因此,只好拿Output窗口充数了。
  
  另外一个需要说明的,大家会发现上面的输出窗口中多了几个空行,这个可能是因为"\r\n"和"\n"的差别引起的。
  
  
  下面是IronPython的代码:
  
  print TestCollection[0:9:2]
  
  简单来说,“切片”是IronPython在序列类型对象(字符串,列表和元组)上支持的一套特殊的运算符。语法是:sequence[starting_index:ending_index:step]。意思是说,取出序列中从starting_index开始到ending_index结束,每隔step个元素组成的新序列。很实用的一个功能哦。
  
  
  具体的IronPython的语法不是我们讨论的重点,我们直接切入主题,看看我怎样让我的一个Collection对象支持切片操作。
  
  为了展示,我从System.Collections.ObjectModel.Collection<T>继承了一个Collection对象(这仅仅是为了实现的方便,你完全可以从头开始实现ICollection接口去实现一个你自己的Collection对象)。当我将这个对象添加到我的测试程序中后(新的DLRFriendlyCollection同上一节的DLRFriendlyObject一样,和DLConsole的实现没有直接的关系,因此它们都被定义在了测试工程中)。发现,如果调用切片操作,会产生一个ArgumentTypeException。(我还以为微软会将这个功能直接做在兼容性考虑里面呢)看来还是要们自己来做。
  
  好在IronPython中提供了Slice对象。也就是说,你只需要在你的对象上实现了特定的接口,就可以提供对切片的支持了。让我们先从最基本的入手——取一个切片。
  
   1namespace TestDynamicLanguageConsole
   2{
   3 public class DLRFriendlyCollection : Collection<string>, INotifyPropertyChanged
   4 {
   5 public IEnumerable this[Slice slice]
   6 {
   7 get
   8 {
   9 if (slice == null)
  10 {
  11 throw new ArgumentNullException("slice");
  12 }
  13 int start;
  14 int stop;
  15 int step;
  16 slice.indices(this.Count, out start, out stop, out step);
  17
  18 DLRFriendlyCollection newCollection = new DLRFriendlyCollection();
  19 if ((step > 0 && start >= stop) || (step < 0 && start <= stop))
  20 {
  21 return newCollection;
  22 }
  23
  24 for (int i = start; i < stop; i += step)
  25 {
  26 newCollection.Add(this[i]);
  27 }
  28
  29 return newCollection;
  30 }
  31 }
  32 }
  33}
  呵呵,很简单,你只需要实现一个接受IronPython.Runtime.Slice对象作为参数的的索引器就可以了。并且让这个索引器返回一个枚举类型对象。
  
  当然,IronPython关于切片的操作并不仅仅是取出一个切片,它还可以通过切片修改序列。下面是Set函数的实现:
  
  set方法的实现
   1namespace TestDynamicLanguageConsole
   2{
   3 public class DLRFriendlyCollection : Collection<string>, INotifyPropertyChanged
   4 {
   5 public IEnumerable this[Slice slice]
   6 {
   7 set
   8 {
   9 if (slice == null)
  10 {
  11 throw new ArgumentNullException("slice");
  12 }
  13
  14 int start;
  15 int stop;
  16 int step;
  17 slice.indices(this.Count, out start, out stop, out step);
  18
  19 if (step == 1)
  20 {
  21 //
  22 // 这里的策略是不一样的。如果Step为1,value的长度可以和Slice的长度不一样。
  23 // 这时,会将value插入到Start的位置,并将原先Start到stop之间的节点删除。
  24 //
  25
  26 // Remove old data
  27 for (int i = start; i < stop; i++)
  28 {
  29 this.RemoveAt(start);
  30 }
  31
  32 // Insert new data
  33 foreach (string item in value)
  34 {
  35 this.Insert(start, item);
  36 start++;
  37 }
  38 }
  39 else
  40 {
  41 //
  42 // 但是,如果Step不为1,value的长度就需要和Slice的长度完全匹配。会使用Value
  43 // 中的每一项替换Slice命中的项目。
  44 //
  45
  46 // 检查一下数量对不对
  47 int count = step > 0 ? (stop - start + step - 1) / step
  48 : (stop - start + step + 1) / step;
  49 List<object> list = new List<object>(value.Cast<object>());
  50 if (list.Count != count)
  51 {
  52 throw new ArgumentException("size is not same.");
  53 }
  54
  55 // 一个一个设置
  56 IEnumerator enumerator = value.GetEnumerator();
  57 enumerator.MoveNext();
  58 if (step > 0)
  59 {
  60 for (int i = start; i < stop; i += step)
  61 {
  62 this[start] = enumerator.Current as string;
  63 start += step;
  64 enumerator.MoveNext();
  65 }
  66 }
  67 else
  68 {
  69 for (int i = start; i > stop; i += step)
  70 {
  71 this[start] = enumerator.Current as string;
  72 start += step;
  73 enumerator.MoveNext();
  74 }
  75 }
  76 }
  77 }
  78 }
  79 }
  80}
  Python对切片的操作逻辑很复杂,这里就不详细的讨论了。我在上面的代码中加入了一些注释。相信可以帮助你理解实现。
  
  
  最后,还有删除的操作:
  
  删除方法的实现
   1namespace TestDynamicLanguageConsole
   2{
   3 public class DLRFriendlyCollection : Collection<string>, INotifyPropertyChanged
   4 {
   5 //
   6 // 我没有找到使用Slice对象作为参数的删除方法。因此只能通过实现下面两个
   7 // 方法来让Collection支持切片删除动作。
   8 //
   9 // 另外,需要注意的是,微软似乎没有在这里实现step默认值的策略。因此,你
  10 // 必须同时实现下面两个函数才能够完整支持删除操作。
  11 //
  12 public void __delslice__(int start, int stop)
  13 {
  14 int count, step;
  15 PythonOps.FixSlice(this.Count, start, stop, null, out start, out stop, out step, out count);
  16
  17 for (int i = start; i < stop; i += step)
  18 {
  19 this.RemoveAt(start);
  20 start += step - 1;
  21 }
  22 }
  23 public void __delslice__(int start, int stop, int step)
  24 {
  25 int count;
  26 PythonOps.FixSlice(this.Count, start, stop, step, out start, out stop, out step, out count);
  27
  28 for (int i = start; i < stop; i += step)
  29 {
  30 this.RemoveAt(start);
  31 start += step - 1;
  32 }
  33 }
  34 }
  35}
  注意,IronPython使用反射调用这些方法,因此不会有任何编译时检查,你需要自己确保这些方法的签名正确。(这一点,是我们这些静态类型语言er最不能理解的。)
  
  最后再给一个IronPython中看起来酷酷的功能——列表解析
  
  
  IronPython代码如下:
  
  print [ i for i in TestCollection if int(i) % 2 == 0 ]
  也就是说,返回一个符合if后面条件的项目的集合。呵呵,是不是有点像Linq的语法,幸运的是,支持上面的语法,我们不需要写任何代码。否则,我又要写一篇Blog了。
  
  好的,我们已经实现了一些我认为对于IronPython很重要的一些语法的支持。IronPython还有很多重要的语法,可以帮助开发人员快速的实现业务逻辑,而不像C#那样,什么都还没有做,先自动生成外加手写了1000+代码。我对IronPython并不很熟悉。如果你对IronPython很熟悉,并且认为IronPython中还有其它的很重要的功能,而你又不知道如何让你的嵌入对象支持这个功能的。在下面留言。我会考虑再写一篇博客实现一下。
  
  这些支持的代码确实已经很精简了(至少比扩展CPython容易多了,《IronPython核心编程》中关于扩展一节我都没能够深入的读下去,太多的类库和依赖了)。但是,实现这些功能,我们不得不修改现有类型的接口。有时候,这样的修改是难以完成的。比如:
  
  有时候,我们不想在我们的业务逻辑对象上暴露这些类似"__delslice__"的方法。
  有时候,我们不能在已有的系统已经定义的类型上添加这些方法。
  有时候,对象的创建不由我们控制,因此我们也不能通过继承来增加这些方法。
  
  下一节,我们将会不通过继承,在已有CLR类型上添加这些方法。每周一节,敬请关注
  
  大家可以从这里下载可运行的源代码。
  http://www.cnblogs.com/Cajon/archive/2008/07/19/integrate_ironpython_into_winform_downloads.HTML
  
  
  免责声明:本系列文章,完全是我个人研读 IronPython源代 码后找到的实现方案,并未详细的研究过IronPython的相关官方文档。因此,并不保证符合微软DLR和IronPython的设计思路,亦不能保证 在DLR和IronPython 2.0正式发布后能够继续使用。  
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