何时在Python的AST中使用ExtSlice节点？ [英] When to use ExtSlice node in Python's AST?

问题描述

绿树蛇给出了使用 ExtSlice 的示例：

 >> parseprint（ l [1：2，3]）
 Module（body = [
 Expr（value = Subscript（value = Name（id ='l'，ctx = Load（））），slice = ExtSlice（dims = [
 Slice（下= Num（n = 1），上= Num（n = 2），步长=无），
 Index（value = Num（n = 3）） ，
]），ctx = Load（））），
]）
  

但是此语法在交互式python shell中不起作用：

 >>> foo = range（10）
>> foo [1：2,3] 
追溯（最近一次呼叫最近）：
文件< stdin>，在< module>中的第1行。 
 TypeError：列表索引必须是整数，而不是元组
  

任何人都知道如何使用

相关讨论：

• Python AST中的ExtSlice节点表示什么语法？

解决方案

语法在shell中运行良好，只是 list 对象不支持扩展切片。您尝试执行的操作引发了 TypeError ，而不是 SyntaxError 。

许多 Numpy 数组类型都可以；该项目有助于驱动扩展的切片语法。 Numpy数组使用扩展切片来解决多维数组的不同维度。请参见 Numpy 索引章节了解有关语法用法的详细信息。

扩展切片为明确记录在 Subscription 部分中，AST节点对 extended_slicing 术语进行编码：

  extended_slicing :: =主要 [ slice_list] 
 slice_list :: = slice_item（， slice_item ）* [，] 
 slice_item :: =表达式|适当的切片|省略号
proper_slice :: = short_slice | long_slice 
  

但是，Python标准库本身没有使用扩展切片的类型。 / p>

您可以轻松构建自己的类以接受扩展切片；只希望在您的 object .__ getitem__中处理一个元组。 （）方法实现：

 >>类Foo（对象）：
 ... def __getitem __（自身，项目）：
 ...返回项目
 ... 
>> foo = Foo（）
>> foo [1，2：3] 
（1，slice（2，3，None））
  

slice_list 的每个元素成为元组中的对象，并以：分隔的切片索引作为 slice（）实例。

Green Tree Snakes gives an example of using ExtSlice:

>>> parseprint("l[1:2, 3]")
Module(body=[
    Expr(value=Subscript(value=Name(id='l', ctx=Load()), slice=ExtSlice(dims=[
        Slice(lower=Num(n=1), upper=Num(n=2), step=None),
        Index(value=Num(n=3)),
      ]), ctx=Load())),
  ])

However this syntax won't work in interactive python shell:

>>> foo = range(10)
>>> foo[1:2,3]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: list indices must be integers, not tuple

Anyone got an idea how to use this feature?

Related discussion:

• What syntax is represented by an ExtSlice node in Python's AST?

解决方案

The syntax works fine in the shell, it is just that list objects don't support extended slicing. What you tried raised a TypeError, not a SyntaxError.

Many Numpy array types do; that project was instrumental in driving the extended slicing syntax. Numpy arrays use extended slicing to address the different dimensions of multi-dimensional arrays. See the Numpy Indexing chapter for details on how they use the syntax.

Extended slicing is explicitly documented in the Subscription section, the AST nodes encode the extended_slicing term:

extended_slicing ::=  primary "[" slice_list "]"
slice_list       ::=  slice_item ("," slice_item)* [","]
slice_item       ::=  expression | proper_slice | ellipsis
proper_slice     ::=  short_slice | long_slice

There are no types in the Python standard library itself that make use of extended slicing, however.

You can easily build your own class to accept an extended slice; just expect to handle a tuple in your object.__getitem__() method implementation:

>>> class Foo(object):
...     def __getitem__(self, item):
...         return item
...
>>> foo = Foo()
>>> foo[1, 2:3]
(1, slice(2, 3, None))

Each element of the slice_list becomes an object in a tuple, with :-separated slice indices passed in as slice() instances.

这篇关于何时在Python的AST中使用ExtSlice节点？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！