horast-rereleased 0.4.3

评论

当整行和行尾注释在外部时，它们被正确地解析/取消分析 多行表达式。在

目前，多行表达式中的注释处理仅部分实现。在

BlockComment

尚未实现。

此节点类型用于在 单个AST节点，因此简化了对大型注释块的处理。在

指令

因为Python没有提供直接的方法来用代码来传递指令， 以下列任何前缀开头的注释将不会被分类 作为典型评论，但作为指示：

• 如果
• 其他
• 结束语
• 定义
• 未定义
• ifdef公司
• ifndef公司

然而，在Python代码中，它们仍然像往常一样保留注释。在

例如，下面代码中的注释都将被归类为指令。在

但是，当作为Python执行时，debugging将始终以^{tt2}结尾$ 因为指令在Python中保留为通常的注释，因此 它们被忽略了。在

因此，Directive节点不是用来启用 Python，至少现在是这样。在

注意：前缀已正确检查。请参见以下示例：

#if something# if some other thing

第一行中的注释将成为Directiveobject，而 第二个like将变成Commentobject。在

目前，此节点旨在实现 Python和其他语言，帮助从Python AST生成代码 在其他语言中–一个这样的用例是 *transpyle* project。在

Pragma

Pragma节点遵循与Directive节点相同的一般规则，即它们是 作为注释存储在Python代码中，但注释将被分类为pragma 如果前缀为预定义前缀：

• " pragma:"

此外，Pragma的两个子类在horast中定义，每个子类都有 基于泛型pragma前缀的own前缀：

• OpenMpPragmaclass定义前缀" pragma: omp"，并存储OpenMP pragma。在
• OpenAccPragmaclass定义前缀" pragma: acc"，并存储OpenACC杂注。在

下面的代码片段包含所有3种pragma类型。在

# pragma: onceuse_openmp=Trueuse_openacc=True...a,b=np.ndarray(...)c=np.zeros(...)# pragma: acc parallel copyin(a,b) copyout(c)# pragma: acc loop gangforyinrange(ymax):# type: np.int32# pragma: acc loop workerforiinrange(imax):# type: np.int32# pragma: acc loop vector reduction(+: c[y][x])forxinrange(xmax):# type: np.int32c[y,x]+=a[y,i]*b[i,x]# pragma: acc end parallel...# pragma: omp parallel doforiinrange(input_data.size):# type: int# here we compute spam spam spamheavy_compute(input_data[i])...

因此，在上面的例子中：

• 所有以" pragma: omp"开头的注释都成为OpenMpPragma对象
• 所有以" pragma: acc"开头的注释都成为OpenAccPragma对象
• 所有其他以" pragma:"开头的注释都变成Pragma对象
• 忽略类型注释，并且
• 所有其他注释都成为Comment对象。在

此外，horast模块提供了一个可扩展的基础设施来定义 自定义Pragma子类，允许用户为定义自己的pragma 实验。提供的OpenMP和OpenACC pragma定义提供 作为如何使用此功能的示例。在

包括

与pragma的处理方式类似，如果注释以^{tt21}开头$ 前缀，它将被归类为一种特殊的include direct伊夫。在

同样，这将在Python代码中作为注释保存，但它很有用 为了增强Python和其他语言之间的语法兼容性，特别是 静态编译语言。在