最新最强的单元测试工具－－VcTester上场了

首页新闻小组威客人才下载博客代码贴在线编程论坛

作者在 2009-09-19 13:54:10 发布以下内容

详情请登陆：http://www.cse-soft.org,可免费下载使用，并提供网上论坛（http://groups.google.com/group/VcTester）解决用户在使用过程中遇到的问题,也方便大家交流。
1、工具简单介绍：
VcTester是与VC（注：Visual C++及Visual Studio开发套件是微软发布的产品）配套使用的新一代单元测试工具，分共享版与商用版两大系列，其主要功能包括：脚本化测试驱动（包括修改变量与调用函数）、脚本桩、支持持续集成测试、测试覆盖率统计（仅商用版本）、生成测试报告（仅商用版本）等。
VcTester共享版由CSE共享软件基金（CSF，CSE Shareware Foundation）赞助开发，拥有自主版权，共享版系列版本按最终用户许可协议（EULA，End-User License Argeement）方式授权，终端用户可免费获取、免费使用。
2、相关评价：
VcTester除了白盒测试工具所具有的常规功能如：测试驱动、函数打桩、测试覆盖率统计（商用版本）、生成测试报告（商用版本）、测试消息编辑器/解析器（商用版本）外，VcTester还集成了第四代白盒测试的核心思想。共享版本可免费获得，相比同类测试工具，它的最大特点是在线测试，包括对变量的在线修改和函数在线调用、测试结果在线评估及改进。在线测试提供了所见即所得的操作模式，因为直观易用，符合程序员的思维习惯，相信该工具会给大家带来耳目一新的感觉。

默认分类 | 阅读 2565 次

文章评论，共1条

vfdff(作者)

2009-09-19 13:54

CSE vs Python 
Python是一门优秀的脚本语言，CSE无疑也是一门优秀语言，要不，本文不会将它们相提并论的作比较。 
 
事实上，要准确比确两门语言的特性差异不是一件容易的事。因为，既然一门语言能够存在，就有她存在的理由，她总有一些特殊的应用定位。由于定位不同，导致语言比较很难在对等的层面上展开，有谁尝试比较汇编语言与C#的异同吗？----所以，本文尝试比较Python与CSE，首先因为这两门语言的应用范围与表现特征有较高的重合度，可比性有了，其次，从两者的发展渊源来看，CSE是新生语言，从Python继承较多的风格，当然也摈弃了不少东西，比较这两者，不难管窥现今语言的承递脉络与发展趋势。 
 
CSE从推出第一个版本到现在还不到一年，打个比方，她还是一个婴儿，而Pyhton有数十年的发展历史，已经是个中年人了。两者在语言成熟度、应用广泛度、拥有资源丰富程度上，都存在很大差距，这是显而易见，不是我们比较的重点，本文更多的从核心语法语义上对比，也即重点比较两门语言的内涵，而非外延，新生语言的外延若假以时日，外部条件也具备了，总能很快抺平与他人差距的。而内涵相对稳定，如果核心语法有了很大改变，那可能演生出一门新语言，语言比较所假定的基础不存在了。 
 
现在比较CSE与Python就可能存在这个风险，还不是因为CSE尚处于快速发展中，更重要的是，CSE将适应语言发展变化当作她固有的一个特性，她好比是一部强大的进化机器，核心语法语义演化不只被认为可能，而且被认为是应该，或者说是必然。本人时隔3个月再次试用CSE新版本就大吃一惊，prop属性、yield产生式、测试脚本自动生成等令人惊异的特性好似一夜之间突然冒出来的。所以，本文不只比较CSE与Python的语法差异（否则一两年后这篇文章就成垃圾了），也比较两者的行事风格、运作模式、商业定位等方面的异同，有赖于与CSE缔造者wayne chan多年朋友关系，本文获得一些独家“内幕消息”，希望能给大家提供一点帮助。 
 
CSE与Python的总体感观差异 
CSE具备两面特性，她的第一面是脚本语言，另一面是编译语言，某种程度上说，前者是软语言，后者是硬语言，前者更富动态变化，或者说具备有机体特征，而后者是命令式架构，缺失一些变化，但具有更强的能力与更高的运行性能。拿wayne chan本人的话来说，他希望CSE是狮身人面像，在古埃及，狮身人面像被认为是智慧与权力的象权，CSE具备LISP语言特征，展现“拥有人的智慧”一面，同时还具备命令式语言特征，展现“如狮子般敏捷与强大”的另一面。 
 
这种两面性是CSE区别于其它语言的本质特征，可以说，CSE相比于Python，多数差异都源于此，把握住这一点就能很好理解什么是CSE了。CSE的“人面”已揭开面纱了，遗憾的是，“狮身”还无缘谋面，CSE编译器还没开发，我们无从揣测其特性。 
 
CSE的脚本表述方式与Python比较接近，函数、类、模块的组织方式很类似，一些命名风格，如系统保留命名__init__、__del__、__str__等都是一致。两者的外在脚本表现较接近，但内在的体系架构却存在天壤之别，可以说，CSE相比Python，外在表述的创新远逊于其内核组织机制的创新，外部创新甚至有点归于平淡。另外，试用过CSE后不难感觉她的行事风格与Python还是有很大差别的。 
 
比如，CSE的GUI界面是与生俱来的，第一个CSE版本发布时，IDE（集成开发界面）就已经比较完整，CSE的扩展模块还很少，但单元测试框架、跨进程MVC布署框架却已具备了，CSE的IDE还完整的支持单步调试功能。Python是另一种风格，先有命令行界面，集成IDE是后加的，而且其风格相对于内核比较另类，随正式版本发布的Python GUI（即IDLE）是用TCL/TK做的。这些差异，我们还不能简单的将之归结于初创者个人风格的差别，更多的，我们应理解为时代的差异，有人将前者称为Windows风格，使用风格倾向于终端用户，而后者称为Unix风格，使用风格倾向于开发者。毕竟时代变了，Python产生于上世纪80年代，那是Unix与Dos盛行的年代，CSE产生于21世纪初，是一个强调个性与客户体验的时代。 
 
再如，CSE还专注于为软件研发过程提供配套服务，而不只是提供一个执行器，Python软件缺少这种工程化思路。CSE推出第一个版本就宣称支持第4代白盒测试方法（4GWM，The 4th Generate White-box-testing Methodology），CSE后续版本还将内嵌XML解析器，注意，不是简单扩展出一个能解析XML的模块，而是直接使用CSE内核封一门可解析XML的语言，本质上说，CSE语言也是CSE内核的一种实例化实现，有点类似于.NET平台，CLR是核心平台，C#、VB.NET等是都是它的实例化实现。当CSE体系有了CSE执行器与XML执行器这两根支柱后，在IT工程服务方面必能大展身手，.Net号称是基于XML信息集成的系统，它的XML支持仍属外在扩展，当然这也没有太多坏处，只是某些内嵌紧耦合的应用无法支持，比方，CSE集成XML后，实际模糊了代码、文档、规格化数据三者之间的界限，无论对代码文档化，或文档代码化，还是UML表述及MDA转换支持，都是非常便利的。所以，仅此一点而论，CSE比.NET具有更高的起点，.NET使用XML保证了静态集成性，而CSE除静态集成性，还拥有更多的动态（或在线）集成特性。 
 
以上两点是本人初次接触CSE就有深刻体会的，除此之外，我们形而上的概括，CSE比Python更加FP（Functional Programming），Python的语法分析与字节码机制中尚保留强烈的命令式语言特征，CSE语法分析及解释执行增加不少生命气息（这个提法较抽象，不要紧，下文还有叙述），操作符与命令字（或称保留字）都是在线可定义的，不是语法分析固定规定的。 
 
由于这个原因，CSE语法表达显得非常灵活，当然，过于灵活不见得都是好事，一些不合规范的CSE脚本，解释器并不认为它是错的，这导致一些错误引入后不容易被发现。不合语法规则的脚本，许多时候CSE解释器只是忽略它，或者直接返回一个缺省值，并不报错。Python具备更多命令式风格，比较明确的限定哪些语句是合法的，哪些非法，能够检测的语法错误也就更多。比如下面2条CSE语句： 
 
raise EMyError, 'Here raise error.'; 
raise(EMyError, 'Here raise error.'); 
 
这两个语句都是合法的，第一条CSE把它看成两个表达式，等效于“raise(EMyError),'Here raise error.';”，第二条CSE能正确解析成raise调用，很显然，这两个语句的执行效果不同的。 
 
CSE核心语法过于灵活，相比其它语言更容易误用，比如： 
 
iValue = 0; 
if iValue == nil: 
  print('OK'); 
end; 
 
>>> executing script... 
ESyntaxError:Error at line 586, LNotator(if) not closed. 
 
上述报错多少有点让人摸不到头脑，分析一下，错误发生在nil误用了，因为nil注册为变元操作，变元操作可以有如下书写格式： 
 
>>> nil     # same to nil() 
0 
>>> nil() 
0 
>>> nil(0)  # careful, nil not same to 0, but "nil == 0" is true 
0 
>>> nil: 0; end; 
 
0 
 
因为变元操作可以写成以“:”开头、“end”结尾的语句块，所以前面报错是因为nil吃掉其后从“:”到“end”的语句块，使得if语句无法正常结束。上面例子若按CSE推荐格式，应写成： 
 
iValue = 0; 
if nil(iValue):  # or, you can write "if nil == iValue:" as you like, but it is not same meaning 
  print('OK'); 
end; 
 
>>> executing script... 
0 
 
与nil类似用法的还有dummy关键字。 
 
CSE与Python的核心语言要素差异 
CSE与Python一样，都是一门解释执行、动态交互、面向对象的编程语言，集合了模块化结构、异常处理、动态类型、高度抽象动态数据类型、类与类继承等特性。下面我们重点比较两者异性，相同之处只稍微提及，不展开说明。我们分如下五个方面展开叙述： 
 
²        编码风格 
 
²        数据类型 
 
²        函数定义 
 
²        类与模块 
 
²        扩展接口 
 
先讲编码风格，两者的指令风格、保留字设置比较近似，他们的注释风格完全相同，都以“#”作为注释起始标记。编码风格差异主要表现在以下几个方面： 
 
1.         行缩进，Python采用行缩进风格，CSE无此要求 
 
Python代码： 
 
if isTrue: 
 
  print 'OK' 
 
else: 
 
  print 'fail' 
 
CSE代码： 
 
if isTrue: print('OK'); end else print('fail'); 
 
换行符及每行缩进字符在Python是有语法含义的，在CSE中不具语法含义，换行符在Python中作为语句自然结束标记，CSE中各语句或表达式必须以逗号或分号分隔。两者均以“：”作为语句块起始标记，但Python以行缩进指示语块何处结束，CSE必须明确用end关键字指示。 
 
2.         前后缀风格 
 
Python使用"_"前缀指示变量或函数是否私有，CSE除了使用前缀指示变量类型，还使用“_”后缀指示变量或函数是否私有。之所以要用前缀标识数据类型，是因为CSE要兼容解释执行与编译执行两种运行模式。 
 
3.         构词法 
 
Python与CSE均可用单引号或双引号构造字串，不同的是，Python使用单引号或双引号构造字串不可以跨行，CSE可以跨行。Python要构造跨行字串应使用longstring标记，即起止为连续3个单引号（或双引号）。 
 
Python支持迭代方式构造List数据，比如：[i for i in range(5)]，CSE不支持。 
 
另外，CSE中的分号（;）与冒号（:）只是分隔符，语法含义与“,”等同。比如：Python构造字典数据“{key1:value1,key2:value2}”，CSE也支持这种书写格式，另外还可以写成：“{key1,value1,key2,value2}”，再如： 
 
tt = (1,2,3); 
print(tt); 
 
将上面两行CSE脚本的逗号与分号互换，写成如下样子也是可以的： 
 
tt = (1;2;3), print(tt), 
 
接下来我们看看CSE与Python的数据类型差异，CSE中的int、float、string、buff、dict类型与python中相关数据类型一一对应，其中Python中的list在CSE中改叫buff了，个人揣测：“l”前缀比较难看，容易与数字1弄混，CSE干脆改称list为buff，用“b”作前缀了。CSE与Python主要数据类型差异如下： 
 
1.         CSE放弃Python中的tuple类型，而增加了Tier类型 
 
Python中的tuple与buff都能保存任意类型的数据，两者功能重复了，至少表面上如此（实际上tuple在Python中还来表达immutable数据、函数调用参数等）。CSE认为tuple类型并非必须，而且，用户面对tuple与list，到底选择哪一个常有困扰，这个类型毫无悬念的被喀嚓掉了。 
 
同时，Python中的string实际上是字符数组，list实际上是任意类型的数组，int数据最常用，却没有int数组，只能用list去构造。CSE认为这是不充分的，尤其在增加编译支持后，应尽量用int数组代替list数据，int数组直译为数据块，无论加快运行速度还是节约内存空间，都是很有益的，所以CSE语言新增设了Tier类型。 
 
2.         CSE的WideInt对应Python的long，但CSE的WideInt宽度限定于int的2倍，而Python的long是不限宽度的 
 
3.         CSE新增了ID与Notator数据类型 
 
一个变量名或函数名在表达式中计算时，它是变量或函数，但它在描述一种指示体时，是ID类型，ID被计算1次就是变量或函数，或者这么认为，ID是“域名查找”计算0次时的值，而变量或函数是“域名查找”计算1次的值。 
 
CSE还使用Notator类型表达操作运算，比如“3+5”被描述成<+:3,5>，“print(3+5)”被描述成：<print:<+:3,5>>，当“<+:3,5>”被计算0次时，它是Notator数据，而被计算1次时，就得到计算结果8了。 
 
Notator与ID反映了程序代码的静态特性，把常见的表达式也描述成一种数据，所CSE的表达式是可以自由传递的。Python也提供类似机制，CodeType就是这种运行代码的数据形式表达，不同的是，Python封装这种“执行体数据”仅让用户可以从中读取一些简单信息，并没有很好的抽象其组成要素并开放出去，即，Python的CodeType还不是完整意义上的可读写的数据类型。 
 
有了ID与Notator类型，CSE更象一个可以自我成长的有机体了。下面举一个例子，先定义TRemoteModule： 
 
uses: 
  'duality.cse'; 
 
  'bases.cse'; 
 
  'rpc.cse'; 
end; 
 
 
class TRemoteModule: 
 
  sPeer_ := ''; 
 
  iWait_ := 5000; # 5 seconds 
 
 
 
  func __init__(me,sPeer,iWait=5000): 
 
    me.sPeer_ = sPeer; 
 
    me.iWait_ = iWait; 
 
  end; 
 
 
 
  func __get__: 
 
    declare(me,$var); 
 
    if str($var)[-1] == '_': 
 
      setRet(me.$var@1); 
 
    end else setRet(rpc.evalEx(local.(bArg_[0]),[$var], 
 
                                      me.iWait_,me.sPeer_)); 
 
  end; 
 
 
 
  func __set__: 
 
    declare(me,$var,value); 
 
    setRet(value); 
 
    
 
    if str($var)[-1] == '_': 
      me.$var@1 = value; 
 
    end else rpc.evalEx(local.(bArg_[0])=bArg_[1],[$var,value], 
 
                                      me.iWait_,me.sPeer_); 
 
  end; 
 
end; 
 
TRemoteModule用于将本机其它CSE进程映射为本程序的一个类对象。比如当前程注册RPC端口为CseWin，启动本机另一个进程，注册RPC端口为CseClient，假定CseClient程序已定义一个变量sValue，其值为“I am at CseClient.”，之后我们在当前CseWin程序中远读写CseClient中变量sValue： 
 
>>> CseClient = TRemoteModule('CseClient') 
 
<instance of TRemoteModule:15423226> 
 
>>> CseClient.sValue 
 
I am at CseClient. 
 
>>> CseClient.sValue = 'Yes, I know.' 
 
Yes, I know. 
 
>>> CseClient.sValue  # the value should changed 
 
Yes, I know. 
 
这个例子中，读写对端变量的表达式很方便的透传到另一个程序执行了，而且，应用接口封装可以不留痕迹，就象读写远程变量就像操作本地的变量一样。 
 
4.         CSE未支持unicode字串 
 
准确来讲，CSE内核未支持针对unicode字串的相关操作。因为unicode直接面向应用，CSE仅将它理解为字串的特定应用，比如取字串长度调用函数“len(s)”，如果支持unicode或许应增加一个函数“uniStrLen(s)”，应该在扩展库中实现这些定义。Python则是另一思路，把unicode支持合到内核去了。基于相同理由，CSE也没象Python那样支持复数类型。 
 
从中我们不难看出，CSE与Python遵循了两种行事风格，CSE尽力维持精简的内核，把内核当成DNA，然后在外围将DNA组装成细胞，根据不同功能制造不同细胞，比方能运载氧气的红细脑，能抵御外敌的白细胞，具有记忆功能的脑细胞等，最后才组合各类细胞制造有机体。所以，CSE内核之上可以封装新语言，不只形成CSE，完全可以仿真C、Python等语言。 
 
Python内核处于更高一个层面，它已经是细胞了，库模块type.py记录了Python内嵌的数据类型，除了int、float、string、tuple、list、dict等基本类型外，还有Unicode、函数、类、类实例、类方法、lambda对象、文件对象、产生式等30多种类型，这已经是种类齐全的细胞库了。 
 
5.         Python用中括号（[]）操作字典，CSE用花括号（{}）操作字典，如： 
 
Python字典操作： 
 
>>> dd = {1:'One',2:'Two'} 
>>> dd[2] 
 
'One' 
 
>>> dd[3] = 'Three' 
 
CSE字典操作： 
 
>>> dd = {1:'One',2:'Two'} 
 
{1:'One',2:'Two'} 
 
>>> dd{2} 
 
One 
 
>>> dd{3} = 'Three' 
 
Three 
 
>>> dd{4:'Unknow'}  # if key(4) not exist, return default value('Unknow') 
 
Unknow 
 
CSE的函数定义要比Python复杂，因为CSE函数还同时承担Iter迭代功能，Python的迭代器是后期版本追加的，如果算上迭代功能，CSE函数定义附加的规则与Python相当。这两者都支持缺省参数与变长参数，他们主要差别如下： 
 
1.         调用CSE固定格式函数时，可用“:=”赋值指示函数返回，Python无类似功能 
 
该功能可心让代码书写更加紧凑，比如： 
 
s = 'Coverage:%s, rate:%d'; 
 
strJoin(s,',Test passed.');  # return new string length 
 
print(s % ['LICC',95]); 
 
可以改写为： 
 
print(strJoin(s := 'Coverage:%s, rate:%d',',Test passed.') % ['LICC',95]); 
 
2.         Python支持Documentation Strings，CSE无此功能 
 
Python中Documentation Strings常用于函数接口提示，如： 
 
def my_function(): 
 
    """Do nothing, but document it.""" 
 
    pass 
 
 
 
>>> print my_function.__doc__ 
 
Do nothing, but document it. 
 
3.         CSE的IterScript函数可以传递表达式的原始数据，Python无此功能 
 
比如： 
 
func showVar: 
 
 
 
  declare($var); 
 
  print($var, ":", $var @ -1); 
 
end; 
 
 
 
>>> iValue = 55; 
 
55 
 
>>> showVar(iValue) 
 
iValue : 55 
 
4.         产生式定义 
 
CSE与Python的产生式都按无堆栈计算方式实现，两者都以yield与return指定产生值，用法也相同，两者都支持在异常处理语句中（try..except..finally）返回产生值。两者也都支持在for语句及迭代器对象（CSE是TIter类，Python中是generator对象）中调用产生函数。 
 
CSE中函数未尾的yield并非最后一次返回，而在python中是最后一次返回，如CSE中： 
 
func test: 
 
  declare(i); 
 
  yield i; 
 
  i = i + 1; 
 
  setRet(i); 
 
  yield i + 1; 
 
end; 
 
 
 
>>> for i in test(3): print(i); end; 
 
3 
 
5 
 
4 
 
在Python中： 
 
def test(i): 
 
  yield i 
 
  i = i + 1 
 
  yield i + 1 
 
end; 
 
 
 
>>> for i in test(3): print(i) 
 
3 
 
5 
 
在for语句之外取产生值的书写方式两者有差异，在CSE中： 
 
>>> test(3) 
 
[3,5,4] 
 
>>> IterObj = TIter(test,3) 
<instance of TIter:15512334> 
 
>>> IterObj.next() 
 
3 
 
>>> IterObj.next() 
 
5 
 
>>> IterObj.next() 
 
4 
 
>>> assert( dummy(IterObj.next()) ) 
 
1 
 
CSE中以TIter类实例包装迭代器，而Python采用一次调用赋值得到迭代器，CSE中一次调用产生式函数得到产生值列表，在Python中要用list函数调用得到产生值列表。另外，CSE的迭代器对象在迭代调用结束后，再取产生值得到的始终是dummy，Python在迭代结束后再取产生值引发StopIteration异常。如： 
 
>>> list(test(3)) 
 
[3,5] 
 
>>> IterObj = test(3) 
 
>>> IterObj.next() 
 
3 
 
>>> IterObj.next() 
 
5 
 
>>> IterObj.next() 
 
Traceback (most recent call last): 
  File "<stdin>", line 1, in ? 
StopIteration 
 
5.         操作符与保留字定义 
 
在CSE中定义一个函数后，可以将该函数注册为一元、二元或多元操作，也可以注册该函数为编程语言的保留字（如if、else、return等），Python没有这种动态定义新语法的功能。我们取duality.cse中的代码作说明： 
 
func `%`(v1,v2): 
  iType1 = type(v1); 
  if equal(iType1,iIntType): 
    setRet(intMod(v1,v2)); 
  end else if equal(iType1,iStrType): 
    setRet(strFormat(v1,v2)); 
  end else raise(ETypeError,'Type mismatch in operator:%'); 
end; 
 
 
 
registDuality('%',65); 
 
这里按常规语法义定义一个取余函数，再将“%”注册为二元操作符，其优先级为65。然后，下面语句就可以正常执行了： 
 
>>> 5 % 3 
 
2 
 
>>> 'Coverage:%s, rate:%d' % ['LICC',95] 
 
Coverage:LICC, rate:95 
 
定义一元操作符，如： 
 
>>> registUnary('print',1) 
 
0 
 
>>> print 'Coverage:%s, rate:%d' % ['LICC',95] 
 
Coverage:LICC, rate:95 
 
0 
 
上面将print注册为一元操作，设为优先级为1，因print函数已存在，这里不须重复定义它。之后，我们就可以象Python的print语句一样使用了，不必非得按函数方式。 
 
定义Notator命令字，如： 
 
>>> registVariety('lambda',0) 
 
0 
 
>>> i1 = 3; i2 = 4 
 
4 
 
>>> lambda: i1,i2; (i1 < 3) or i2; end 
 
4 
 
前面例子我们演示的lambda是普通函数调用，这里，将lambda注册为变元操作符后，我们既可以象普通函数一样调用它，也可以用类似if、else、while等句式，即，以“:”开启语句块、以end结束语句块的方式调用它，lambda成为编程语言的关键字了。 
 
介绍过函数定义的差别后，我们再来分析两门语言在类与模块方面的差异。尽管Python支持类与类继承，但对完整的类封装概念来说，是不够完整的。CSE尝试提供完整的类封装与继承，对比这两者，除了Python支持多重继承，CSE只支持单继承外，Python在类特性可以说只是CSE的子集，下面我们罗列主要差异： 
 
1.         CSE解决了Python中“可见性倒置”问题。 
 
如下Python代码： 
 
class T1: 
 
  def getName(self): 
 
    return 'George' 
 
   
 
  def test(self): 
 
    return self.getName() + ' is wonderful.' 
 
   
 
class T2(T1): 
 
  def getName(self): 
 
    return 'Peter' 
 
   
 
  def show(self): 
 
    print self.test() 
 
   
 
>>> v1 = T1() 
 
>>> v1.test() 
 
'George is wonderful.' 
 
>>> v2 = T2() 
 
>>> v2.show() 
 
'Peter is wonderful.' 
 
所谓可见性倒置，是指基类中函数定义被继承类下同名函数定义覆盖，如上例，基类T1下的方法test调用后打印“George is wonderful.”，该方法被T2继承后再调用，打印结果却不幸被篡改成“Peter is wonderful.”。也就是说，设计T1的test函数时，设计师并不假定他当前调用T1.getName方法会发生意外，而事实上T2类定义时因不小心因同名将基类中函数屏蔽了。 
 
可见性倒置破坏了类对象封装性，基类已固化的函数不应看到（或调用）继承类中的函数。如果程序逻辑需要这么做，那是回调函数的设计思路，规划基类时就应预留接口了，比如： 
 
class T1: 
 
  def __init__(self): 
 
    self.getName = self.getBaseName; 
 
   
 
  def getBaseName(self): 
 
    return 'George' 
 
 
 
  def test(self): 
 
    return self.getName() + ' is wonderful.' 
 
   
 
class T2(T1): 
 
  def __init__(self): 
 
    self.getName = self.getNewName; 
 
 
 
  def getNewName(self): 
 
    return 'Peter' 
 
   
 
  def show(self): 
 
    print self.test() 
 
CSE的类方法域名查找总与定义它的class类相关联，解决了这个问题。 
 
2.         CSE支持可持久化的类属性，Python无此内容 
 
CSE提供一种函数化的属性操作，类似于Pascal中的“property xxx read getXX write setXX”，如下： 
 
class TT: 
 
  iValue_ = 0; 
  sValue_ = 'example'; 
 
 
 
  prop iValue(me,value=nil): 
 
    if nil(iValue): 
 
      setRet(me.iValue_); 
 
    end else: 
      me.iValue_ = value; 
      setRet(value); 
 
    end; 
 
  end; 
 
 
 
  prop sValue(me): 
    setRet(me.sValue_); 
  end; 
 
end; 
 
>>> v = TT() 
<instance of TT:15002786> 
>>> v.iValue 
0 
>>> v.iValue = 3 
3 
>>> v.sValue 
example 
>>> v.sValue = 'abc'  # TT.sValue is readonly 
EArgsError:sValue expect 1 arguments, but 2 passed. 
 
把类属性定义成函数调用方式，可以方便的为属性存取过程添加特定控制，同时，也便于操作接口变得持久，维护的需求可反映在prop函数定义上，接口能一直维持稳定，JAVA持久化技术也采用类似方案，JAVA持久化类包含特定的getXX与setXX方法，用于属性读写控制。 
 
从上面例子还看出，CSE的prop定义可用于只读属性控制。 
 
3.         CSE提供protected方法继承，Python未支持，如： 
 
class T1: 
  intValue_ := 95; 
  strValue_ := ''; 
 
  prop showMsg_(me,sName): 
    print('%s got score:%d' % [sName,me.intValue_]); 
  end; 
 
  prop sValue_(me): 
    setRet(me.strValue_); 
  end; 
 
end; 
 
class T2(T1): 
  func test(me): 
    me.showMsg_('George'); 
  end; 
end; 
 
>>> v = T2() 
<instance of T2:15423662> 
>>> v.test() 
George got score:95 
>>> v.showMsg_('george') # should raise error 
EAttrError:Attribute not exist:showMsg_ 
 
上面showMsg_函数在T1及其继承类T2类定义中可见，但在外部不可见。大家或许会问，私有命名的prop函数在继承类可见，是不是破坏了封装原则，如上例sValue_希望在继承类不可见，遇到这种情况只需将prop函数改成常规函数，丝毫不影响其功能实现。 
 
4.         CSE解决了Python中保留方法__get__、__set__嵌套循环的问题 
 
拿前面TRemoteModule的例子，__get__函数定义如下： 
 
class TRemoteModule: 
 
  sPeer_ := ''; 
 
  iWait_ := 5000; # 5 seconds 
 
 
 
  func __init__(me,sPeer,iWait=5000): 
 
    me.sPeer_ = sPeer; 
 
    me.iWait_ = iWait; 
 
  end; 
 
 
 
  func __get__: 
 
    declare(me,$var); 
 
 
 
    s = str($var) 
 
 
 
 
 
    if s == 'sPeer_': 
 
      setRet(me.sPeer_); 
 
    end else if s == 'iWait_': 
 
      setRet(me.iWait_); 
 
    end else setRet(rpc.evalEx(local.(bArg_[0]),[$var], 
 
                                     me.iWait_,me.sPeer_)); 
 
  end; 
end; 
 
__get__函数截获TRemoteModule类对象取成员的操作，但如果__get__函数中也有取自身成员的操作呢？如上面脚本中，“me.sPeer_”与“me.iValue_”属于这种情况。是不是再次调用__get__函数呢？若是，就进入无限递归了，Python是按无限递归处理的，CSE附加特别控制，__get__函数尚在运行中是不会重复进入__get__递归调用的。 
 
Python的__set__调用也存在类似问题，CSE规避了此情况。 
 
5.         模块与类之间的关系 
 
Python中的模块与类是按两套机制实现的，两者之间不能自由转换，CSE中的类与模块按同一机制实现，如： 
 
class TT: 
  ValueInTT = 100; 
 
  func testFunc(): 
    print('function testFunc() in TT'); 
  end; 
end; 
 
 
 
>>> uses TT 
{ValueInTT:100,testFunc:<FrmtScript:>} 
>>> testFunc() 
function testFunc() in TT 
 
一个类定义可以改用作模块，这一特性使CSE具备更优良的可组合特性，比方打包编译，多个脚本模块可以无歧义的并成成一个模块，原模块定义归并到新模块的一个类定义下。 
 
最后，我们再介绍CSE与Python的扩展接口差异。CSE也像Python一样，提供多种语言扩展接口，既可以用C/C++实现API扩展，也可以用Delphi或其它高级语言做扩展（CSE有计划要支持C#与VBA的接口扩展），CSE与Python都既可以将扩展命令嵌入到脚本系统中使用，也可以将脚本系统内嵌到其它由C/C++/Delphi等开发的系统中。总体而言，CSE的可扩展性要优于Python，表现在如下方面： 
 
1.         CSE扩展函数中多线程处理比Python要简单 
 
CSE与Python都使用全局锁保证同一时刻仅一个脚本线程在执行，比如在C语言程序开发中，创建一个新线程要调用脚本解释器，Python要求初始化该解释器的线程控制块，比较复杂。而在CSE，只须调用一个API函数，如： 
 
Cse_lock(1); 
// do something call script system 
Cse_lock(-1); 
 
在这两个Cse_lock之间的语句运算CSE脚本都是线程安全的。CSE释放解释器控制权也用到这个API，比如： 
 
i = Cse_leave(); 
// do something out of script system 
Cse_lock(i); 
 
Cse_leave用于释放当前线程对脚本解释器的占用，Cse_lock用于重新获得对解释器的控制权。 
 
2.         使用C/C++扩展一个Python内嵌模块非常复杂，而CSE简单多了 
 
这是两门语言采用了不同机制决定的，Python抽象出不少操作在基础类型定义（PyTypeObject）必须处理，而且Python的模块结构与类结构是两套机制，用户要深入了解其类型格式才能胜任扩展工作。CSE的类与模块使用同一套机制，而且都以字典类型保存，定义一个类对象并不附加特别类型结构。所以，在CSE中用编译语言扩展一个模块非常容易，根据实际经验估算，开发一个规模不大的扩展模块，在CSE中要比Python中快出四、五倍。 
 
举个例子，如下脚本类定义： 
 
class TTest: 
  func test(me): 
 
    print('OK'); 
  end; 
 
end; 
 
若改用Delphi定义它，框架代码如下： 
 
function TTest_test(me:PCseObj):integer; stdcall; 
begin 
 
  // to do: define TTest.test 
end; 
 
 
Class_TTest := Cse_NewClass('TTest',CseNilValue); // class TTest: end; 
 
Cse_RegistApi(Class_TTest,'test(me)',@TTest_test,ctFrmtStdcall); 
 
再把TTest类定义放到某模块下（比如MyModule.csb）： 
 
MyModule := Cse_NewClass('MyModule.csb',CseNilValue); 
 
Cse_SetRefSpace(Class_TTest,CseBltinModule); // uses '__bltin__.csb' 
 
key := Class_TTest.entry^[1].value; 
 
CseDict_set(_CompilerClass,key,Class_TTest,key.count); 
 
大家感觉一下，是不是很简单。 
 
到这里，CSE与Python核心语法的主要差异已介绍完毕，需要强调的是，CSE相对Python，对语言要素的改良多过创新，除了类封装与继承有较多改进外，其余基本上是对Python做优化。毕竞Python产生于上世纪80年代，其体系架构成形后就很难推倒重来了，CSE没有历史负担，可以站在更高起点大胆往前走出一步。实际上，就编程语言的表现形式而言，很难再有多少创新了，C#是一门伟大的语言，也只是将现有数种语言的优点揉合一起而已。 
 
CSE最大亮点应在内核架构上，从词法分析到语法分析，再到语义分析，在常规编程语言中是不可分隔的整体，牵一发而动全身，很少有语言新增关键字而不重写语法分析的。毫无疑问CSE做到了，其内核具有化腐朽为神奇的力量----所有CSE控制结构，包括if、else、while、for、try、except等，都是外部扩展的API，立体式的语法分析过程被改造成平面式条条块块，各个语法要素可以象积木一样组装。大家不妨阅读CseCompiler的源码，所有控制语句都在BltinFlow.pas中定义，区区数百行代码就搞掂了。 
 
CSE似乎理顺了“鸡生蛋，蛋生鸡”自我进化的最佳路径，常规编程语言是看管着长大的，在外力作用下，可以推倒重来。但如果改成自我进化，就是另一种要求了，首要一点是：进化的演变过程不能中断。1.5亿年前的始祖鸟只能在树间跳跃滑翔，而现在的北极燕鸥来回迁徙一次，飞行4万公里，能绕地球一周了。进化的力量如此强大，但我们不能因为始祖鸟的羽翼比较原始，把它杀了重造一个，或者，把蛋拿过来改一改让它变凤凰。破坏性重构不是有机体的生存之道，CSE最大的创新主是：她很好的解构了编程基本要素，把语言重构需求限定在局部范围。 
 
CSE与Python的版权与商业运作模式差异 
Python从2.1版本开始完全采用与GPL相兼容的开源协议，这是近乎公共域的授权许可，允许免费修改、免费二次发布，而且对商业应用比较友好。CSE除解释器内核（CseKernel.csd）外采用MPL授权，也允许自由获取源码，允许免费修改、免费二次发布，但要求修改后的代码版权归CSE共享软件基金会，CSE的授权形式对商业应用是友好的，甚至，CSF基金组织鼓励商业机构使用CSE。 
 
MPL中对“发布”的定义是“以源代码方式发布的文件”，意味着MPL允许一个企业在自己现有的代码库上追加一个接口，以这个接口作阻隔引入开源代码，除了接口程序的源代码要以MPL形式对外授权外，产品自身代码就不必按MPL要求强制对外开放。所以，商业应用CSE软件是安全的，即便是CSE内核，由《CSF软件最终用户许可协议（ELUA）》规定，内核模块是免费使用、可自由传播的，因为CseKernel.csd在REDIST列表之中。 
 
Python的版权形式比CSE要宽松，CSE采取多种授权的策略，为开发者保留了更多权益。其中，CSE内核以共享软件形式提供，用户得不到源码，按作者的话来说，这是为了维护CSE核心语义纯粹性，我们不妨解读为：作者保障大家自由使用CSE的权利，但不希望商业机构重写内核，掺和搅局。 
 
业界开源组织采用MPL授权的，许多情况是因为还没想清楚以后如何发展，CSE似乎有此考虑，她没打算从CSE语言（包括内核）获得收益，但不排除要从CSE的附属产品（比方相关工具软件）获取回报。另外，CSF全称是“CSE Shareware Foundation”，而不是“CSE Opensource Foundation”，也喻示着CSF组织对依赖社会捐赠的模式并不抱十足信心，一方面因为国内开源氛围没法乐观，另一方面，CSE是一个庞大的系统工程，没有充足资金支持是很难发展的。 
 
与Python不同，Python完全依赖社会捐赠，CSE走的是一条“具有中国特色”的开源之路，目前CSE扩展模块还很匮乏，CSF并不急着把应用库丰富起来，而是采取稳扎稳打的策略，在良好规划系统框架的前提下，由实实在在的商业应用带动内容建设，用到什么就先开发什么。WAYNE工作室作为CSE发展策略的载体，不只自己开发一些基于CSE的应用，也协助业界开发上层应用，借此方式逐步丰富CSE的内涵。 
 
 
本文来自CSDN博客，转载请标明出处：http://blog.csdn.net/wayne_chan/archive/2006/09/24/1271780.aspx

赞回复

vfdff的博客

vfdff

浏览1970406次