抽象语法树(AST)，即Abstract Syntax Tree的缩写。它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。
在Python中，使用ast模块获取对应Python代码的抽象语法树。当然，也可以修改语法的执行效果。
下面我们看一下实际的例子，来进行说明和解释。通过ast模块接收执行计算内容，解析之后的结果就是一个语法树。这个语法树在body里面，对应了不同的结构类型的语法。其中Expr就是表达式，BinOp表示运算符，Num就表达一个数字，op表示需要操作的运算符类型。
(1 + 2) * 3
In [1]: import ast
In [2]: ast.dump(ast.parse('(1 + 2) * 3'))Out[2]: 'Module(body=[Expr(value=BinOp(left=BinOp(left=Num(n=1), op=Add(), right=Num(n=2)), op=Mult(), right=Num(n=3)))])'
上面的抽象语法树输出不太友好，可以使用第三方的库astpretty进行可视化的信息打印，更为直观。通过lineno和col_offset来描述，代码所在的行数和偏移位置。
In [1]: astpretty.pprint(ast.parse('(1 + 2) * 3').body[0], indent=' ')Expr( lineno=1, col_offset=0, value=BinOp( lineno=1, col_offset=0, left=BinOp( lineno=1, col_offset=1, left=Num(lineno=1, col_offset=1, n=1), op=Add(), right=Num(lineno=1, col_offset=5, n=2), ), op=Mult(), right=Num(lineno=1, col_offset=10, n=3), ),)
这个抽象语法树是可以被编译和求值的，也可以深入语法树找到对应子树中某一个节点结构的值和类型。这里，可以通过compile将其编译成为一个code的对象，也可以通过eval去执行，结果为a=9。
当然，这里也是可以获取到对应子树的节点和值的，由astpretty模块输出的抽象树，找到对应的位置，进行输出。
In [1]: compile(ast.parse('a = (1 + 2) * 3'), '<input>', 'exec')Out[1]: <code object <module> at 0x10ba4aa50, file "<input>", line 1>
In [2]: eval(compile(ast.parse('a = (1 + 2) * 3'), '<input>', 'exec'))
In [3]: aOut[3]: 9
In [4]: tree = ast.parse('a = (1 + 2) * 3')
In [5]: body = tree.body[0]
In [6]: target = body.value.left
In [7]: target.left, target.op, target.rightOut[7]:(<_ast.Num at 0x10bc5b630>,<_ast.Add at 0x10a5e62b0>,<_ast.Num at 0x10bc5b240>)
In [8]: target.left.n, target.op, target.right.nOut[8]: (1, <_ast.Add at 0x10a5e62b0>, 2)
到这里我们已经了解到了ast模块的基本用法，而它能够干什么呢？其实它有很多的应用，如代码检查(其实pylint就是基于ast的)、语法高亮、代码压缩(其实就是通过语法树实现的)、关键字匹配等等。
之前说过ast会将代码抽象成一个语法树，而开发者是由绝地的权限去操作的，可以修改、删除部分子树的逻辑。这里演示一个把加号改为减号的示例。
In [1]: x = ast.parse('1 + 1', mode='eval')
In [2]: x.body.op = ast.Sub()
In [3]: eval(compile(x, '<string>', 'eval'))Out[3]: 0
但是，最好的写法是下面这种写法。这里继承了两个类，第一个是NodeVisitor，它会遍历抽象语法树，可以通过visit_Num某一个类型名字的方法，去访问对应结构类型的数据。这里是找到一个数字类型的节点，然后就把它给打印出来。
而NodeTransformer和NodeVisitor很像，但是它可以去修改节点，如替换或者删除旧的节点。如果visit_Add返回None表示删除对应的节点，否则将替换为返回值。
import ast
class MyVisitor(ast.NodeVisitor): def visit_Num(self, node): print(f'Found number {node.n}')
class MyTransformer(ast.NodeTransformer): def visit_Add(self, node): return ast.Sub()
使用MyVisitor().visit(node)的时候，返回对于节点的值，而使用MyTransformer().visit(node)并没有返回值而是改变了操作符类型，由加号变成减号，所以最后的结果为-3。
另外，我们注意这个fix_missing_locations的使用。当我们去编译一个节点树的时候，编译器需要为支持它们的提供一个lineno和col_offset来表示它们的位置。而Python又是一个非常注意代码缩进的语言，所以使用fix_missing_locations来自动补齐缩进功能。
In [1]: from ast_example import MyVisitor, MyTransformer
In [2]: node = ast.parse('a = (1 + 2) * 3')
In [3]: MyVisitor().visit(node)Found number 1Found number 2Found number 3
In [4]: MyTransformer().visit(node)Out[4]: <_ast.Module at 0x10cb7c198>
In [5]: node = ast.fix_missing_locations(node)
In [6]: exec(compile(node, '<string>', 'exec'))
In [7]: aOut[7]: -3
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