当前本身开发的 Android 项目是一个智能推荐系统,用到 drools 规则引擎,于我来讲是一个新知识点,之前都没据说过的东东,不过用起来也不算太难,通过一段时间学习,基本掌握。关于 drools 规则引擎的内容,后面再整理JBoss 官网上面有详细的文档,网上资料也比较多。学习 drools 规则引擎的传送门:html
Drools 官网首页: https://www.drools.org/
Drools 官方文档: https://docs.jboss.org/drools/release/7.12.0.Final/drools-docs/html_single/index.htmljava
这里主要是由于本身使用 Android Studio 在编写 drools 文件时,没有了智能提示,IDE 不对语法进行检查了,出现了两次多写 )
的错误。这就跟用记事本写东西程序同样,慌的不行,因此本身写一个简单的语法检查的脚本。对 drools 文件进行一个初步的判断。python
对于某些企业级应用,常常会有大量的、错综复杂的业务规则配置,用程序语言来描述,就形如:if-else
或者 switch-case
等。像这种不一样的条件,作不一样的处理就是一种规则。用通俗易懂的结构来表示:当 XXX 的时候,作 XXX 的事。理论上这样的问题均可以用规则引擎来解决。可是咱们也不是说为了使用规则引擎去使用它,咱们视具体业务逻辑而定,通常来讲,条件(规则)比较复杂,状况种类比较多,条件可能会常常变化等,这时候,选择规则引擎去解决问题是比较明智的。
譬如随着企业管理者的决策变化,某些业务规则也会随之发生更改。对于咱们开发人员来讲,咱们不得不一直处理软件中的各类复杂问题,须要将全部数据进行关联,还要尽量快地一次性处理更多的数据,甚至还须要以快速的方式更新相关机制。正则表达式
Drools 规则引擎实现了将业务决策从应用程序中分离出来。
优势:
一、简化系统架构,优化应用
二、方便系统的整合,它们是独立的,容许不一样背景的人进行合做
三、减小编写“硬代码”业务规则的成本和风险,每一个规则控制所需的最小信息量
四、它们很容易更新,提升系统的可维护性,减少维护成本数据结构
咱们须要传递进去数据,用于规则的检查,调用外部接口,同时还可能获取规则执行完毕以后获得的结果架构
指传递给drools脚本的对象,是一个普通的javabean,原来javaBean对象的引用,能够对该对象进行读写操做,并调用该对象的方法。当一个java bean插入到working Memory(内存存储)中,规则使用的是原有对象的引用,规则经过对fact对象的读写,实现对应用数据的读写,对其中的属性,须要提供get和set方法,规则中能够动态的前往working memory中插入删除新的fact对象app
例子:
hello.drl文件以下:ide
package rules.testword rule "test001" when //这里若是为空,则表示eval(true) then System.out.println("hello word"); end
包路径,引用,规则体 (其中包路径和规则体是必须的)
package:
包路径,该路径是逻辑路径(能够随便写,可是不能不写,最好和文件目录同名,以(.)的方式隔开),规则文件中永远是第一行。
rule:
规则体,以rule开头,以end结尾,每一个文件能够包含多个rule ,规则体分为3个部分:LHS,RHS,属性 三大部分。
LHS:
(Left Hand Side),条件部分,在一个规则当中“when”和“then”中间的部分就是LHS部分,在LHS当中,能够包含0~N个条件,若是 LHS 为空的话,那么引擎会自动添加一个eval(true)的条件,因为该条件老是返回true,因此LHS为空的规则老是返回true。
RHS:
(Right Hand Side),在一个规则中“then”后面的部分就是RHS,只有在LHS的全部条件都知足的状况下,RHS部分才会执行。RHS部分是规则真正作事情的部分,知足条件触发动做的操做部分,在RHS可使用LHS部分当中的定义的绑定变量名,设置的全局变量、或者是直接编写的java代码,可使用import的类。不建议有条件判断。工具
Drools是一款基于Java的开源规则引擎,因此 Drools 文件语法彻底兼容 java 语法,以 .drl
为后缀。大体形式以下:学习
package droolsexample // list any import classes here. import com.sample.ItemCity; import java.math.BigDecimal; // declare any global variables here dialect "java" /* 规则1 */ rule "Pune Medicine Item" when item : ItemCity (purchaseCity == ItemCity.City.PUNE, typeofItem == ItemCity.Type.MEDICINES) then BigDecimal tax = new BigDecimal(0.0); item.setLocalTax(tax.multiply(item.getSellPrice())); end /** 规则2 */ rule "Pune Groceries Item" when item : ItemCity(purchaseCity == ItemCity.City.PUNE, typeofItem == ItemCity.Type.GROCERIES) then BigDecimal tax = new BigDecimal(2.0); item.setLocalTax(tax.multiply(item.getSellPrice())); end
和 java 文件相似,先声明包名,而后导入相关的类。一个规则由:
rule "xxx" when xxx then xxx end
这样的形式构成。其中单行注释以 //
开头,多行注释形如 /* */
。
检测 .drl 文件中 ( )
、 { }
、 " "
是否成对出现。若是出现错误,指出错误行数。
利用 栈 的数据结构来进行检测。
首先咱们须要给出一个空栈,而后把待检测的代码中的字符一一入栈,在入栈的过程当中,若是字符是一个开放符号a(也就是咱们的左括号),则把它压入栈中,若是是一个封闭符号(右括号)b,则此时先判断一下栈是否为空,若是为空的话,则报错(也就是待检测的代码中的括号不一一对应),若是栈不为空,则比较b和栈顶元素a,若是该封闭字符b和a字符匹配(也就是他们的括号可以匹配),则弹出栈顶元素,若是不匹配,则报错。当吧全部待检测的代码所有迭代完后,此时若是栈不为空,则报错。
上面的思路中,咱们还要将注释中的符号排除在外。
一、读取 drl 文件内容为字符串。
二、经过正则匹配,将 ://
替换为其它不受影响的字符或者字符串 ,避免误判断。
三、经过正则匹配,将 //
单行注释替换为空格。正则表达式为 //.*
四、经过正则匹配,将 /*
和 */
替换为不受影响的字符,如 #
。(纯粹是为了计算出错行数)
五、借助栈的数据结构,进行判断。
# coding=utf-8 import re def remove_annotation(file_path): with open(file_path, "r", encoding="UTF-8") as f: text = f.read() re_uri = "://" text1 = re.sub(re_uri, "_____", text) re_single = "//.*" text2 = re.sub(re_single, " ", text1) re_multi1 = "/\*" text3 = re.sub(re_multi1, "#", text2) re_multi2 = "\*/" result = re.sub(re_multi2, "#", text3) return result def check_syntax(text): try: clist = [] row_num = 1 for c in text: if c == '\n': row_num = row_num + 1 if not clist or (clist[-2] != '\"' and clist[-2] != '#'): if c == '\"': clist.append(c) clist.append(row_num) if c == '#': clist.append(c) clist.append(row_num) if c == '(': clist.append(c) clist.append(row_num) if c == '{': clist.append(c) clist.append(row_num) if c == ')': if clist[-2] == '(': clist.pop() clist.pop() else: print("多余的 ) , 可能错误行数为 " + str(row_num)) return -1 if c == '}': if clist[-2] == '{': clist.pop() clist.pop() else: print("多余的 } , 可能错误行数为 " + str(row_num)) return -1 else: if c == '\"': if clist[-2] == '\"': clist.pop() clist.pop() if c == '#': if clist[-2] == '#': clist.pop() clist.pop() if clist: print("存在多余的 ( 或者 { 或者 \" 可能的错误行数为:" + str(clist[-1])) return -2 else: print("语法检查初步正确!") return 0 except IndexError: print("存在多余的 ) 或者 } 或者 \" 可能的错误行数为: " + str(row_num)) return -1 except Exception as e: print(e) print("其它错误!") drl_path = input("请输入 drools 文件路径,可拖拽:") content = remove_annotation(drl_path) check_syntax(content)
drools 文件就取用上面的例子,命名为 test.drl
,如图:
上面的脚本保存为 check_drl.py
文件。
结果以下:
下面将故意将 drools 文件第 40 行增长一个 )
,以下图:
再次测试以下图:
本文简单介绍了一下 Drools 规则引擎的使用场景以及 drool 文件的简单语法检测,主要是利用了栈数据结构后进先出的思想。原本是计划用 java 来写这个工具的,后来想了一下,仍是以为 python 比较实在,有不少优点,列举一二:
python 的列表 list 直接能够代替 java 的 Stack<E>
;
python 结合正则表达式,处理字符串更方便;
python 获取 list 倒数第二个元素,能够直接使用 list[-2]
,java 可能须要 stack.get(stack.size()-2)
; ...