用Python实现简易可拓展的规则引擎
做这个规则引擎的初衷是用来实现一个可序列号为json，容易拓展的条件执行引擎，用在类似工作流的场景中，最终实现的效果希望是这样的：
![]
简单整理下需求
- 执行结果最终返回=true= or
false - 支持四则运算，逻辑运算以及自定义函数等
- 支持多级规则组合，级别理论上无限（Python递归调用深度限制）
- 序列化成json
实现
json没有条件判断和流程控制，且不可引用对象，是不好序列化规则的，除非用树来保存，但这样又过于臃肿不好阅读。
在苦苦思索的时候，突然灵光一闪~曾经我用过一个自动装机系统--razor,
它使用一种tag语法来匹配机器并打标签，他的语法是这样的：
["or",
["=", ["fact", "macaddress"], "de:ea:db:ee:f0:00"]
["=", ["fact", "macaddress"], "de:ea:db:ee:f0:01"]]
这表示匹配目标机器的Mac地址等于=de:ea:db:ee:f0:00=或=de:ea:db:ee:f0:00=，这种表达既简洁，又足够灵活这种灵活体现在理论上可以无限嵌套，也可以随意自定义操作函数（这里的=、fact）
这灵感来自于古老的=Lisp=，完全可以实现我们的想法~并且简单、好用，还非常非常灵活！就它了！
因此我就使用这种基于=Json Array=的语法来实现我们的规则引擎。
最后实现的语法规则是这样的：
规则语法 基本语法： ["操作符", "参数1", "参数2", ...]
多条判断语句可组合，如:
["操作符",
["操作符1", "参数1", "参数2", ...],["操作符2", "参数1", "参数2", ...]
]
["and",
[">", 0 , 0.05],
[">", 3, 2]
]
支持的操作符： 比较运算符：
=, !=, >, <, >=, <=
逻辑运算符：
and, or, not, in
四则运算：
+, -, *, /
数据转换：
int, str, upper, lower
其他特殊操作符：
可自定义操作符，例如get，从某http服务获取数据
代码
class RuleParser(object):
def __init__(self, rule):
if isinstance(rule, basestring):
self.rule = json.loads(rule)
else:
self.rule = rule
self.validate(self.rule)
class Functions(object):
ALIAS = {
'=': 'eq',
'!=': 'neq',
'>': 'gt',
'>=': 'gte',
'<': 'lt',
'<=': 'lte',
'and': 'and_',
'in': 'in_',
'or': 'or_',
'not': 'not_',
'str': 'str_',
'int': 'int_',
'+': 'plus',
'-': 'minus',
'*': 'multiply',
'/': 'divide'
}
def eq(self, *args):
return args[0] == args[1]
def neq(self, *args):
return args[0] != args[1]
def in_(self, *args):
return args[0] in args[1:]
def gt(self, *args):
return args[0] > args[1]
def gte(self, *args):
return args[0] >= args[1]
def lt(self, *args):
return args[0] < args[1]
def lte(self, *args):
return args[0] <= args[1]
def not_(self, *args):
return not args[0]
def or_(self, *args):
return any(args)
def and_(self, *args):
return all(args)
def int_(self, *args):
return int(args[0])
def str_(self, *args):
return unicode(args[0])
def upper(self, *args):
return args[0].upper()
def lower(self, *args):
return args[0].lower()
def plus(self, *args):
return sum(args)
def minus(self, *args):
return args[0] - args[1]
def multiply(self, *args):
return args[0] * args[1]
def divide(self, *args):
return float(args[0]) / float(args[1])
def abs(self, *args):
return abs(args[0])
@staticmethod
def validate(rule):
if not isinstance(rule, list):
raise RuleEvaluationError('Rule must be a list, got {}'.format(type(rule)))
if len(rule) < 2:
raise RuleEvaluationError('Must have at least one argument.')
def _evaluate(self, rule, fns):
"""
递归执行list内容
"""
def _recurse_eval(arg):
if isinstance(arg, list):
return self._evaluate(arg, fns)
else:
return arg
r = map(_recurse_eval, rule)
r[0] = self.Functions.ALIAS.get(r[0]) or r[0]
func = getattr(fns, r[0])
return func(*r[1:])
def evaluate(self):
fns = self.Functions()
ret = self._evaluate(self.rule, fns)
if not isinstance(ret, bool):
logger.warn('In common usage, a rule must return a bool value,'
'but get {}, please check the rule to ensure it is true' )
return ret
解析
这里Functions这个类，就是用来存放操作符方法的，由于有些操作符不是合法的Python变量名，所以需要用ALIAS做一次转换。
当需要添加新的操作，只需在Functions中添加方法即可。由于始终使用array来存储，所以方法接收的参数始终可以用args[n]来访问到，这里没有做异常处理，如果想要更健壮的话可以拓展validate方法，以及在每次调用前检查参数。
整个规则引擎的核心代码其实就是=~evaluate~=这个10行不到的方法，在这里会递归遍历列表，从最里层的列表开始执行，然后层层往外执行，最后执行完毕返回一个Boolean值，当然这里也可以拓展改成允许返回任何值，然后根据返回值来决定后续走向，这便可以成为一个工作流中的条件节点了。
结束语
东西简单粗陋，希望能给大家带来一些帮助或者一些启发~