python 使用javalang 提取ast

要在 Python 中使用 javalang 提取 AST，你需要安装 javalang 库。可以使用 pip 命令进行安装：

pip install javalang

然后，你可以使用以下代码从 Java 代码中提取 AST：

import javalang

with open('Example.java', 'r') as file:
    code = file.read()

tree = javalang.parse.parse(code)

for path, node in tree:
    print(path, node)

在上面的代码中，我们打开名为 Example.java 的文件，读取其中的代码，并使用 javalang.parse.parse() 函数将其解析成 AST。然后，我们可以通过遍历 AST 中的节点来获取所需的信息。在此示例中，我们只是简单地打印了每个节点的路径和节点本身，你可以根据自己的需求进行更改。

相关问题

python 通过javalang获取ast并以邻接矩阵进行存储

要使用 `javalang` 库获取 Java 代码的 AST 并将其转换为邻接矩阵，你可以遵循以下步骤：

首先，你需要安装 `javalang` 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install javalang

然后，你需要读取 Java 代码，并使用 `javalang.parse.parse()` 函数将其转换为 AST。然后，你需要遍历 AST 并提取节点之间的关系，最后将其表示为邻接矩阵。以下是示例代码：

import javalang
import numpy as np

# 读取 Java 代码
with open('Example.java', 'r') as f:
    code = f.read()

# 获取 AST
tree = javalang.parse.parse(code)

# 获取所有节点
nodes = [node for node in tree]

# 获取节点之间的关系
adj_matrix = np.zeros((len(nodes), len(nodes)))
for i, node1 in enumerate(nodes):
    for j, node2 in enumerate(nodes):
        if i != j and isinstance(node1, javalang.ast.Node) and isinstance(node2, javalang.ast.Node):
            if any((node1 is child or node2 is child) for _, child in javalang.tree.iter_fields(node1)):
                adj_matrix[i][j] = 1
                adj_matrix[j][i] = 1

# 输出邻接矩阵
print(adj_matrix)

在上面的示例代码中，我们首先读取 Java 代码，然后使用 `javalang.parse.parse()` 函数将其转换为 AST。然后我们遍历 AST 并提取节点之间的关系。我们首先创建一个大小为（节点数，节点数）的零矩阵，并使用 `enumerate()` 函数遍历所有节点。对于每对节点，我们检查它们是否有父子关系，如果是，则在邻接矩阵中将它们的对应项设置为 1。最后，我们输出邻接矩阵。

请注意，上面的示例代码只是一个示例，可能需要根据实际需求进行修改。例如，我们可以根据需要添加更多的节点类型，或者根据需要使用不同的邻接矩阵表示方法。

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。