python javalang 获取ast并按照邻接矩阵存储

要使用Python和javalang库获取Java代码的AST（抽象语法树），并将其按照邻接矩阵的方式存储，可以按照以下步骤进行：

1. 使用javalang库解析Java代码文件，生成AST。可以使用javalang.parse.parse方法来解析Java代码文件，该方法返回的是一个javalang.ast.Node类型的对象，表示整个代码文件的AST。

2. 遍历AST，获取节点之间的连接关系，并将它们存储在邻接矩阵中。可以使用深度优先遍历（DFS）或广度优先遍历（BFS）的方式来遍历AST，获取节点之间的连接关系。在遍历AST时，可以使用一个字典来存储节点的编号和节点对象的映射关系，并使用一个二维数组来存储节点之间的连接关系。

以下是一个示例代码，演示了如何使用Python和javalang库获取Java代码的AST，并将其按照邻接矩阵的方式存储：

import javalang

# 读取Java代码文件
with open("Test.java", "r") as f:
    java_code = f.read()

# 解析Java代码，生成AST
tree = javalang.parse.parse(java_code)

# 构造节点编号和节点对象的映射关系
node_map = {}
node_id = 0

for node in tree.filter(javalang.tree.Node):
    node_map[node_id] = node
    node_id += 1

# 构造邻接矩阵
adjacency_matrix = [[0] * node_id for _ in range(node_id)]

for node_id, node in node_map.items():
    for child_node in node.children:
        child_id = list(node_map.keys())[list(node_map.values()).index(child_node)]
        adjacency_matrix[node_id][child_id] = 1

# 输出邻接矩阵
for row in adjacency_matrix:
    print(row)

在上面的示例中，我们首先读取一个Java代码文件，然后使用javalang.parse.parse方法解析Java代码文件，生成AST。然后，我们遍历AST，构造节点编号和节点对象的映射关系，并使用一个二维数组来存储节点之间的连接关系。最后，我们输出邻接矩阵。

需要注意的是，上面的示例代码只是简单地将AST按照节点之间的父子关系存储在邻接矩阵中，如果需要更精细的AST分析，可以根据具体需求进行修改。