承影生成器
# 承影生成器
## （一）、项目背景
- 承影生成器，是承影低代码工具中最基础、最底层的模块，主要负责代码的“编译”与“反编译”工作。
- 承影生成器是承影低代码四大底层能力之首，为四大前台模块“设计器”、“编排器”、“数据源”、“工作台”提供代码的生成与解析能力。
- 承影生成器原名“编译器”，后因与“反编译器”整合，故更名为“生成器”
## （二）、实现方向
- 代码生成主要由3个步骤实现：
（1）前端完成程序的可视化设计（如流程图），并通过中间语言（Json格式）将设计传递给后端；
（2）后端解析中间语言，并提需求分析中间语言的语义。
（3）根据分析的语义结果，调用相应的语法模板，生成出最终的可运行代码。
## （三）、数据流向图
## （四）、主要部件
- #### 1. 解析器(parser)
解析器从前端接收中间语言数据（JSON格式），解析为流程图实体类Graph（包含结点的集合nodes,与边的集合edges），或者是一个表达式Expression。解析的过程中，解析器可能会对流程图做简单的数据校验，比如：
（1）流程图是否有且仅有一个入口、出口。；
（2）在返回、报错节点后，程序应该马上进入出口；
（3）是否为DAG（有向无环图）：流程图内没有“环”，因此程序不会进入死循环。
- #### 2. 遍历器(walker)
遍历器仅考虑每个代码块的生成顺序，而不考虑代码具体如何生成。它主要的职责是对流程图实体类Graph进行遍历，将一个树形的多层数据结构，转换为一个由代码生成指令组成的序列（Series）。
在遍历器的研发中，我们遇到并解决了如下问题：
（1）当程序有多个分支，且需要回溯，如何保证结点访问顺序是正确的；
（2）当程序有多个分支，每个分支的上下文，与作用域，以及出入参的依赖问题怎么处理；
（3）如何基于图论，自动找出最优的异步运行方案。
算法复杂度的分析：
如果对一个节点访问的次数不等于1，则该段代码的生成会出错。
经过了我们大量测试，生成器生成的代码没有出现明显问题。
因此，可以知道生成器对于每个节点的访问次数有且仅有1次。
所以，生成器没多余的节点访问动作，算法在时间复杂度上达到了最优。
遍历器拿到流程图的访问顺序后，会按照顺序请求访问器，从访问器中获得具体的代码块。
- #### 3. 访问器（visitor）
访问器就像是一个很大的switch，它在代码生成的环节中，对整体并不知情。它不考虑具体的访问顺序，只考虑每个代码原子块该如何单独生成。
访问器知道如何生成代码块后，会将数据交给渲染器。渲染器会渲染出具体的代码。
- #### 4. 渲染器（renderer）
渲染器根据不同的“编译目标”要求，找到相应的模板文件的位置，并将数据注入模板。
通过配置不同的“编译目标”，可以调用不同的模板，从而实现跨语言的代码生成。
- #### 5. 生成器（exporter）
接受来自遍历器的代码块，生成器的职责是将这些代码块依次存储下来，并同时记录代码块“需要引入的依赖”、和“需要定义的方法”，最终将整体代码注入到main方法的模板中，并导出所有代码。
- #### 6. 语法模板（Template）
基于StringTemplate的模板引擎库，通过严格的MVC分层，支持更加灵活的代码生成
```python
### 语法模板的部分代码块示例
sorted(obj, lambda) ::= <%
sorted(<obj><if(lambda)>, key = <lambda><endif>)
%>
count(obj, args) ::= <%
<obj>.count(<args>)
%>
copy_imports() ::= "from copy import deepcopy"
copy(obj) ::= <%
deepcopy(<obj>)
%>
ceil_imports() ::= "from math import ceil"
ceil(obj) ::= <%
ceil(<obj>)
%>
floor_imports() ::= "from math import floor"
floor(obj) ::= <%
floor(<obj>)
%>
```
## （五）、生成器开发三大原则
- 保证生成代码的正确性与运行性能
- 保证项目的功能可扩展性。
- 保证项目的代码可维护性。
## （六）、未来展望
- 通过异步编译来加速代码生成。
- 对算法进行优化，减少空间占用。
- 支持更多的编译目标。
- 支持更复杂的业务代码生成。