Mako 是用Python编写的模板引擎。从概念上讲，mako是一种嵌入式Python（即Python Server Page）语言，模版被编译成Python代码，使用python解释器执行。mako用于外网热门网站 reddit.com ，同时也是Pylons和Pyramid Web框架默认模板语言。学习mako，可以帮助我们加深对python编译和执行的理解。本文包括下面几个部分:

  • 基础知识
    • 抽象语法树 AST
    • 动态编译 compile
  • mako 项目结构
  • Template API 介绍
  • 模版解析
  • 模版编译
  • 模版渲染
  • 小结
  • 小技巧

基础知识

mako 模版引擎使用了一些编译原理相关的知识：语法解析，代码生成和编译执行等，了解这些基础知识才可以更好的读懂 mako 代码。

抽象语法树 AST

在计算机科学中，抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST），或简称语法树（Syntax tree），是源代码语法结构的一种抽象表示。它以树状的形式表现编程语言的语法结构，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。之所以说语法是“抽象”的，是因为这里的语法并不会表示出真实语法中出现的每个细节。

python标准库中 ast 模块可以帮助生成AST:

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import ast

expr = """x,y =1,2\nprint(x+y)"""
ast_tree = ast.parse(expr)
print(type(ast_tree))
print(ast.dump(ast_tree))  # python 3.9 可以很好的格式化输出ast

生成的AST结构如下:

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Module(
	body=[
		Assign(
			targets=[Tuple(elts=[Name(id='x', ctx=Store()), Name(id='y', ctx=Store())], ctx=Store())], 
			value=Tuple(elts=[Constant(value=1, kind=None), Constant(value=2, kind=None)], ctx=Load()), 
			type_comment=None), 
		Expr(
			value=Call(func=Name(id='print', ctx=Load()), args=[BinOp(left=Name(id='x', ctx=Load()), op=Add(), right=Name(id='y', ctx=Load()))], keywords=[])
		)
	], 
	type_ignores=[]
)

使用参考链接中的可视化工具，这颗AST大概长这样： py-ast

ast和python版本有关，图中内容是python2版本，所以和日志中的内容略有不同

动态编译 compile

python支持对文本进行动态编译执行，请看下面示例:

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import types
source = """def add(x,y):\n    return x+y"""  # 函数定义的表达式
mod = types.ModuleType("test")  # 动态创建模块
print(mod, type(mod))
code = compile(source, "test", "exec")  # 编译表达式
print(code, type(code))
exec(code, mod.__dict__, mod.__dict__)  # 动态执行代码
result = mod.add(1, 2)  # 调用动态生成的add函数
print(result, type(result))

执行日志:

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<module 'test'> <class 'module'>
<code object <module> at 0x7ff3b02649d0, file "test", line 1> <class 'code'>
3 <class 'int'>

结合日志可以知道, 动态编译执行主要是下面3步:

  • 使用 types.ModuleType 创建模块
  • 使用 compile 编译表达式链接到模块
  • 使用 exec 执行编译后的byte-code

理解上面代码后，就可以知道模版引擎的工作就是将模版的代码解析转换成python文本，再动态的编译执行。

mako 项目结构

本文选择的mako源码版本是 1.1.0，不算ext扩展包，接近7000行代码，代码量比较大，相对也复杂一些，会有一点点挑战。源码目录如下:

文件 描述
_ast_util.py ast工具类
ast.py ast类
cache.py 缓存实现
cmd.py 命令行实现
codegen.py python代码生成
compat.py python2和python3的适配类
exceptions.py 异常
filters.py 过滤器
lexer.py 词法分析
lookup.py 模版文件查找
parsetree.py 解析代码节点
pygen.py python代码格式生成
pyparser.py 解析器
runtime.py 模版运行时
template.py 模版API
util.py 工具类
ext 扩展包

Template API

按照惯例，从API示例作为入口进入项目:

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mytemplate = Template("hello, ${name}!")  # 1. 创建模版对象
print(mytemplate._code)
result=mytemplate.render(name="shawn")  # 2. 渲染模版对象
print(result)

Template的构造函数不算复杂，摘剪示例相关代码如下:

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class Template(object):
    lexer_cls = Lexer  # 词法分析类
    def __init__(
        self,
        text=None,  # 模版文本
        filename=None,
        uri=None,
        ...
    ):
    if uri:
        ...
    else:
        self.module_id = "memory:" + hex(id(self))
        self.uri = self.module_id
    if text is not None:
        (code, module) = _compile_text(self, text, filename)  # 编译模版文本
        self._code = code
        self._source = text
    self.module = module
    self.callable_ = self.module.render_body  # 注意 render_body 函数

模版文本编译主要过程是这样的:

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def _compile(template, text, filename, generate_magic_comment):
    lexer = template.lexer_cls(
        text,
        filename,
        disable_unicode=template.disable_unicode,
        input_encoding=template.input_encoding,
        preprocessor=template.preprocessor,
    )
    node = lexer.parse()  # 词法解析出节点
    source = codegen.compile( 
        node,
        template.uri,
        filename,
        ...
    )  # 生成python代码
    return source, lexer
    
def _compile_text(template, text, filename):
    identifier = template.module_id
    source, lexer = _compile(
        template,
        text,
        filename,
        generate_magic_comment=template.disable_unicode,
    )

    cid = identifier
    module = types.ModuleType(cid)
    code = compile(source, cid, "exec")  # 编译byte-code
    exec(code, module.__dict__, module.__dict__)  # 执行后，动态创建函数链接到module
    return (source, module)
  1. 使用词法解析器将模版解析成node
  2. 使用代码生成器将node转换成python的源码
  3. 使用compile将源码编译成byte-code
  4. 使用exec执行byte-code

模版解析

词法分析可以这样使用:

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from mako.lexer import Lexer
lexer = Lexer("hello, ${name}!")
node = lexer.parse()
print(lexer.template)

日志显示模版解析后得到2个 Text 节点和1个 Expression 节点，每个节点包括节点类型，名称及在模版文件中的行列位置:

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TemplateNode({}, [Text('hello, ', (1, 1)), Expression('name', [], (1, 8)), Text('!', (1, 15))])

Lexer构造函数:

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class Lexer(object):
    def __init__(
        self,
        text,
        filename=None,
        disable_unicode=False,
        input_encoding=None,
        preprocessor=None,
    ):
        self.text = text  # 文本
        self.filename = filename
        self.template = parsetree.TemplateNode(self.filename) # 模版节点
        self.matched_lineno = 1
        self.matched_charpos = 0
        self.lineno = 1
        self.match_position = 0
        self.tag = []  # 节点
        self.control_line = []
        self.ternary_stack = []
        self.disable_unicode = disable_unicode
        self.encoding = input_encoding
        ...

对模版文本进行解析:

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def parse(self):
    
    self.textlength = len(self.text)

    while True:  # 解析模版文件
        if self.match_position > self.textlength:
            break
        if self.match_end():
            break
        if self.match_expression():  # 匹配表达式
            continue
        if self.match_control_line(): # 匹配控制语句
            continue
        if self.match_comment(): # 匹配注释
            continue
        if self.match_tag_start(): # 标签起点
            continue
        if self.match_tag_end(): # 标签终点
            continue
        if self.match_python_block(): # 匹配代码块
            continue
        if self.match_text():  # 匹配文本
            continue
            
    return self.template

配合下面的模版文件更容易理解parse过程:

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<%inherit file="base.html"/>
<%
    rows = [[v for v in range(0,10)] for row in range(0,10)]
%>
<table>
    % for row in rows: 
        ${makerow(row)}  # expression
    % endfor
</table>

<%def name="makerow(row)">
    <tr>
    % for name in row:
        <td>${name}</td>
    % endfor
    </tr>
</%def>

第一个示例中得到2个Txt和1个expression，其中解析文本函数全文:

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def match_text(self):
    match = self.match(
        r"""
            (.*?)         # anything, followed by:
            (
             (?<=\n)(?=[ \t]*(?=%|\#\#)) # an eval or line-based
                                         # comment preceded by a
                                         # consumed newline and whitespace
             |
             (?=\${)      # an expression
             |
             (?=</?[%&])  # a substitution or block or call start or end
                          # - don't consume
             |
             (\\\r?\n)    # an escaped newline  - throw away
             |
             \Z           # end of string
            )""",
        re.X | re.S,
    )

    if match:
        text = match.group(1)  # 只解析一个
        if text:
            self.append_node(parsetree.Text, text)  #  生成Text节点
        return True
    else:
        return False

match是通用的解析函数，主要是正则查找目标对象，并且进行游标移位操作:

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def match(self, regexp, flags=None):
    mp = self.match_position

    match = reg.match(self.text, self.match_position) # 解析
    if match:
        (start, end) = match.span()
        if end == start:
            self.match_position = end + 1 # 移位
        else:
            self.match_position = end
        ...
    return match

解析表达式全文:

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def match_expression(self):
    match = self.match(r"\${")
    if match:
        line, pos = self.matched_lineno, self.matched_charpos
        text, end = self.parse_until_text(True, r"\|", r"}")
        if end == "|":
            escapes, end = self.parse_until_text(True, r"}")
        else:
            escapes = ""
        text = text.replace("\r\n", "\n")
        self.append_node(
            parsetree.Expression,  
            text,
            escapes.strip(),
            lineno=line,
            pos=pos,
        ) # 生成Expression节点
        return True
    else:
        return False

添加节点函数，比较复杂，主要逻辑是生成各种Node对象：

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def append_node(self, nodecls, *args, **kwargs):
    kwargs.setdefault("source", self.text)
    kwargs.setdefault("lineno", self.matched_lineno)
    kwargs.setdefault("pos", self.matched_charpos)
    kwargs["filename"] = self.filename
    node = nodecls(*args, **kwargs)  # 生成节点对象
    if len(self.tag):  # tag是互相匹配的
        self.tag[-1].nodes.append(node)
    else:
        self.template.nodes.append(node)
    if self.control_line:  # 条件语句
        ...
    if isinstance(node, parsetree.Tag): # tag
        ...
    elif isinstance(node, parsetree.ControlLine): 
        ...

Node节点根类:

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class Node(object):

    def __init__(self, source, lineno, pos, filename):
        self.source = source  # 源码
        self.lineno = lineno  # 行
        self.pos = pos # 列
        self.filename = filename

    def get_children(self):
        return []

    def accept_visitor(self, visitor):
        def traverse(node):  # 递归节点
            for n in node.get_children():
                n.accept_visitor(visitor)

        method = getattr(visitor, "visit" + self.__class__.__name__, traverse)  # 动态函数
        method(self)

class TemplateNode(Node):

    def __init__(self, filename):
        super(TemplateNode, self).__init__("", 0, 0, filename)
        self.nodes = []  # 所有节点

    def get_children(self):
        return self.nodes
    ...

节点类型清单:

  • ControlLine
  • Text
  • Code
  • Comment
  • Expression
  • Tag
    • IncludeTag
    • NamespaceTag
    • TextTag
    • DefTag
    • BlockTag
    • CallTag
    • CallNamespaceTag
    • InheritTag
    • PageTag

我们选择文本节点和表达式节点进行学习。文本节点非常简单，仅存储文本内容:

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class Text(Node):

    def __init__(self, content, **kwargs):
        super(Text, self).__init__(**kwargs)
        self.content = content
    ...

表达式节点相对复杂一些:

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class Expression(Node):

    def __init__(self, text, escapes, **kwargs):
        super(Expression, self).__init__(**kwargs)
        self.text = text  # 文本
        ...
        self.code = ast.PythonCode(text, **self.exception_kwargs)  # 代码片段

python代码片段:

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class PythonCode(object):

    def __init__(self, code, **exception_kwargs):
        self.code = code

         # represents all identifiers which are assigned to at some point in
        # the code
        self.declared_identifiers = set()  # 重要的集合，没想好中文，请看英文

        # represents all identifiers which are referenced before their
        # assignment, if any
        self.undeclared_identifiers = set() # 同上

        if isinstance(code, compat.string_types):
            expr = pyparser.parse(code.lstrip(), "exec", **exception_kwargs)

        f = pyparser.FindIdentifiers(self, **exception_kwargs)
        f.visit(expr)  # 递归解析ast

每个代码片段都会解析成python的ast:

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# pyparser

def parse(code, mode="exec", **exception_kwargs):
    return _ast_util.parse(code, "<unknown>", mode)

# _ast_util
def parse(expr, filename="<unknown>", mode="exec"):
    """Parse an expression into an AST node."""
    return compile(expr, filename, mode, PyCF_ONLY_AST)

再看一下示例2:

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import ast
expr = """hello, """  # 文本节点
ast_tree = ast.parse(expr)
print(ast.dump(ast_tree))
# 输出
Module(body=[Expr(value=Tuple(elts=[Name(id='hello', ctx=Load())], ctx=Load()))], type_ignores=[])

识别标志:

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# pyparser
class FindIdentifiers(_ast_util.NodeVisitor):
    
    def __init__(self, listener, **exception_kwargs):
        self.listener = listener  # PythonCode对象
    
    def visit_Name(self, node):
        if isinstance(node.ctx, _ast.Store): # 值
            self._add_declared(node.id)
        elif (
            node.id not in reserved
            and node.id not in self.listener.declared_identifiers
            and node.id not in self.local_ident_stack
        ):  # 变量
            self.listener.undeclared_identifiers.add(node.id)

class FindTuple(_ast_util.NodeVisitor):
    def __init__(self, listener, code_factory, **exception_kwargs):
        self.listener = listener
        self.exception_kwargs = exception_kwargs
        self.code_factory = code_factory

    def visit_Tuple(self, node):
        for n in node.elts:
            ...
            self.listener.args.append(ExpressionGenerator(n).value())  # 生成python代码
            ...

# _ast_util.py
class NodeVisitor(object):

    def get_visitor(self, node):
        method = "visit_" + node.__class__.__name__
        return getattr(self, method, None)  # 动态获取不同ast对象的方法
    
    def visit(self, node):
        """Visit a node."""
        f = self.get_visitor(node)
        if f is not None:
            return f(node)
        return self.generic_visit(node)  # 递归

    def generic_visit(self, node):
        """Called if no explicit visitor function exists for a node."""
        for field, value in iter_fields(node):
            if isinstance(value, list):
                for item in value:
                    if isinstance(item, AST):
                        self.visit(item)
            elif isinstance(value, AST):
                self.visit(value)

模版解析成node节点，每个node节点包含python标准的的ast对象。

模版编译

前面lexer处理模版文件得到node，node再被转换成python代码:

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from mako import codegen

source = codegen.compile(node, "a", default_filters=[])
print(source)

日志如下:

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 1  from mako import runtime, filters, cache
 2  UNDEFINED = runtime.UNDEFINED
 3  STOP_RENDERING = runtime.STOP_RENDERING
 4  __M_dict_builtin = dict
 5  __M_locals_builtin = locals
 6  _magic_number = 10
 7  _modified_time = 1615385051.364234
 8  _enable_loop = True
 9  _template_filename = None
10  _template_uri = 'a'
11  _source_encoding = None
12  _exports = []
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15  def render_body(context,**pageargs):
16      __M_caller = context.caller_stack._push_frame()
17      try:
18          __M_locals = __M_dict_builtin(pageargs=pageargs)
19          name = context.get('name', UNDEFINED)  # 从context中获取name属性值
20          __M_writer = context.writer()  # 重定向输出流
21          __M_writer('hello, ')  # 输出文本
22          __M_writer(name) # 输出变量
23          __M_writer('!')
24          return ''
25      finally:
26          context.caller_stack._pop_frame()
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29  """
30  __M_BEGIN_METADATA
31  {"filename": null, "uri": "a", "source_encoding": null, "line_map": {"15": 0, "21": 1, "22": 1, "23": 1, "29": 23}}
32  __M_END_METADATA
33  """

source是一段python代码：

  • 定义依赖 from mako import …
  • 定义常量 UNDEFINED 和 STOP_RENDERING
  • 定义一些私有的变量 _template_filename 等
  • 定义了一个关键的 render_body 函数，函数名称和我们在Template中看到 self.callable_ = self.module.render_body 一致
  • 定义了一段注释

模版的编译过程是这样的：

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def compile(
    node,
    uri,
    ...
):
    buf = util.FastEncodingBuffer()  # 重定向的流
    printer = PythonPrinter(buf)  # printer
    _GenerateRenderMethod(  # 生成render函数
        printer,
        _CompileContext(  # 编译上下文
            uri,
            filename,
            ...
        ),
        node,
    )
    return buf.getvalue()  # 获取buffer的值:

buffer实现比较简单

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class FastEncodingBuffer(object):

    def __init__(self, encoding=None, errors="strict", as_unicode=False):
        self.data = collections.deque()  # 使用双端队列模拟输出流
        self.delim = ""
        ...
        self.write = self.data.append

    def getvalue(self):
        ...
        return self.delim.join(self.data)

重点就是_GenerateRenderMethod函数

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class _GenerateRenderMethod(object):

    """A template visitor object which generates the
       full module source for a template.

    """

    def __init__(self, printer, compiler, node):
        self.printer = printer
        self.compiler = compiler
        self.node = node
        ...
        # 生成render函数
        self.write_render_callable(
            pagetag or node, name, args, buffered, filtered, cached
        )

write_render_callable的实现:

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def write_render_callable(
    self, node, name, args, buffered, filtered, cached
):

    self.printer.start_source(node.lineno)
    self.printer.writelines(
        "def %s(%s):" % (name, ",".join(args)),
        # push new frame, assign current frame to __M_caller
        "__M_caller = context.caller_stack._push_frame()",
        "try:",
    )
    ...
    
    self.write_variable_declares(self.identifiers, toplevel=True)

    for n in self.node.nodes:
        n.accept_visitor(self) # 遍历节点树

    self.write_def_finish(self.node, buffered, filtered, cached)
    self.printer.writeline(None)
    self.printer.write_blanks(2)

这里配合前面生成的python源码看，就容易理解

将node转换成python源码:

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# parsetree
def accept_visitor(self, visitor):
    def traverse(node):
        for n in node.get_children():
            n.accept_visitor(visitor)

    method = getattr(visitor, "visit" + self.__class__.__name__, traverse)
    method(self)
        
# _ast_utl  
class SourceGenerator(NodeVisitor):
    
    def visit_Name(self, node): # 写name
        self.write(node.id)
    
    def visit_FunctionDef(self, node): # 写函数
        self.newline(n=2)
        self.decorators(node)
        self.newline()
        self.write("def %s(" % node.name)
        self.signature(node.args)
        self.write("):")
        self.body(node.body)
    ...

模版渲染

使用这样的伪代码，就可以执行之前生成的 render—body 函数:

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context = {"name":"shawn"}
self.callable_(context)

render正是做这样的工作，只是过程更复杂一些:

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def render(self, *args, **data):
    return runtime._render(self, self.callable_, args, data)
        
def _render(template, callable_, args, data, as_unicode=False):
    buf = util.FastEncodingBuffer(
        as_unicode=as_unicode,
        encoding=template.output_encoding,
        errors=template.encoding_errors,
    )  # 重定向输出
    
    context = Context(buf, **data)  # 执行上下文
    
    _render_context(
        template,
        callable_,
        context,
        *args,
        **_kwargs_for_callable(callable_, data)
    )  # 执行渲染
    
    return context._pop_buffer().getvalue()  # 获取渲染结果

FastEncodingBuffer在前面代码生成的时候已经介绍，我们只需要了解runtime.Context类和_render_context方法。runtime.Context涉及的代码:

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# runtime.py

class Context(object):

    def __init__(self, buffer, **data):
        self._buffer_stack = [buffer]
        self._data = data
        ....

     def __getitem__(self, key): # 代理data的值
        if key in self._data:
            return self._data[key]
        else:
            return compat_builtins.__dict__[key]
    
    def writer(self):
        return self._buffer_stack[-1].write # 获取输出流
    
    def _pop_buffer(self):
        return self._buffer_stack.pop()

_render_context的主要逻辑和我们推断的伪代码一样，就是执行callable_函数:

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def _render_context(tmpl, callable_, context, *args, **kwargs):
    ...
    callable_(context, *args, **kwargs)

小结

mako 模版功能较多，我们只是学习了最简单的变量格式输出: "hello, ${name}!".format(name="shawn") 过程。更复杂的条件分支，函数，循环等都没有深入研究。通过这个简单的示例，我们已经知道mako模版的核心逻辑流程:

  1. 使用lexer对模版解析生成node节点
  2. 将node节点转换成python源码并编译执行得到渲染函数
  3. 调用渲染函数完成模版渲染

由于时间紧张，能力有限，mako更深入的解析并未完成，希望下次会深入更多细节实现。

小技巧

使用 StringIO 可以重定向print的输出:

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import io

output = io.StringIO()
output.write('First line.\n')
print('Second line.', file=output)

# Retrieve file contents -- this will be
# 'First line.\nSecond line.\n'
contents = output.getvalue()

# Close object and discard memory buffer --
# .getvalue() will now raise an exception.
output.close()

使用 inspect 可以反射函数的参数信息:

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import inspect

def inspect_getargspec(func):

    if inspect.ismethod(func):
        func = func.__func__
    if not inspect.isfunction(func):
        raise TypeError("{!r} is not a Python function".format(func))

    co = func.__code__
    if not inspect.iscode(co):
        raise TypeError("{!r} is not a code object".format(co))

    nargs = co.co_argcount
    names = co.co_varnames
    nkwargs = co.co_kwonlyargcount if py3k else 0
    args = list(names[:nargs])

    nargs += nkwargs
    varargs = None
    if co.co_flags & inspect.CO_VARARGS:
        varargs = co.co_varnames[nargs]
        nargs = nargs + 1
    varkw = None
    if co.co_flags & inspect.CO_VARKEYWORDS:
        varkw = co.co_varnames[nargs]

    return ArgSpec(args, varargs, varkw, func.__defaults__)
    

def _kwargs_for_include(callable_, data, **kwargs):
    argspec = compat.inspect_getargspec(callable_)  # 反射获取函数参数
    namedargs = argspec[0] + [v for v in argspec[1:3] if v is not None]
    for arg in namedargs:
        if arg != "context" and arg in data and arg not in kwargs:
            kwargs[arg] = data[arg]
    return kwargs

参考链接