C# 动态编程新特性与DLR剖析

Posted 2023-03-22

参考技术A

　　近几年来 在TIOBE公司每个月发布的编程语言排行榜[ ]中 总是能挤进前 名 而在近 年的编程语言排行榜中 C#总体上呈现上升的趋势 C#能取得这样的成绩 有很多因素在起作用 其中 它在语言特性上的锐意进取让人印象深刻（图 ）

　　

　　图 C#各版本的创新点

　　 年发布的C# 最大的创新点是拥有了动态编程语言的特性

　　 动态编程语言的中兴

　　动态编程语言并非什么新鲜事物 早在面向对象编程语言成为主流之前 人们就已经使用动态编程语言来开发了 即使在 C# 等面向对象编程语言繁荣兴旺 大行于世的年代 动态编程语言也在 悄悄 地攻城掠地 占据了相当的开发领域 比如 业已成为客户端事实上的主流语言

　　最近这几年 动态编程语言变得日益流行 比如Python Ruby都非常活跃 使用者众多

　　这里有一个问题 为什么我们需要在开发中应用动态编程语言？与C#和Java这类已经非常成熟且功能强大的静态类型编程语言相比 动态编程语言有何优势？

　　简单地说 使用动态编程语言开发拥有以下的特性

  

　　（ ）支持REPL（Read evaluate print Loop 读入à执行à输出 循环迭代）的开发模式 整个过程简洁明了 直指问题的核心

　　举个简单的例子 图 所示为使用IronPython[ ]编程计算 + +……+ 的屏幕截图 我们可以快速地输入一段完成累加求和的代码 然后马上就可以看到结果

　　

　　图 使用IronPython编程

　　如果使用开发就麻烦多了 您得先用Visual Studio创建一个项目 然后向其中添加一个类 在类中写一个方法完成求和的功能 再编写调用这一方法的代码 编译 排错 最后才能得到所需的结果……

　　很明显 对于那些短小的工作任务而言 动态编程语言所具备的这种REPL开发模式具有很大的吸引力

　　（ ）扩展方便 用户可以随时对代码进行调整 需要什么功能直接往动态对象上 加 就是了 不要时又可以移除它们 而且这种修改可以马上生效 并不需要像C#那样必须先修改类型的定义和声明 编译之后新方法才可用

　　换句话说 使用动态语言编程 不需要 重量级 的OOAD 整个开发过程迭代迅速而从不拖泥带水

　　（ ）动态编程语言的类型解析是在运行时完成的 可以省去许多不必要的类型转换代码 因此 与静态编程语相比 动态编程语言写的代码往往更紧凑 量更少

　　动态编程语言主要的弱点有两个

  

　　（ ）代码中的许多错误要等到运行时才能发现 而且需要特定的运行环境支持 对其进行测试不太方便 也不支持许多用于提升代码质量的各种工具 因此不太适合于开发规模较大的 包容复杂处理逻辑的应用系统

　　（ ）与静态编程语言相比 动态编程语言编写的程序性能较低 不过随着计算机软技术的不断进步 比如多核的广泛应用 动态编程语言引擎和运行环境不断地优化 动态编程语言编写的程序性能在不断地提升 在特定的应用场景下 甚至可以逼近静态语言编写的程序

　　 拥抱 动态编程 特性的

　　为了让C# Visual Basic等编程语言能具备动态编程语言的特性 NET 引入了一个 DLR（Dynamic Language Runtime 动态语言运行时） （图 ）

　　

　　图 DLR 动态语言运行时

　　DLR运行于CLR之上 提供了一个动态语言的运行环境 从而允许Python Ruby等动态语言编写的程序在 NET平台上运行 同时 现有的 NET静态类型编程语言 比如C#和Visual Basic 也可以利用DLR而拥有一些动态编程语言的特性

　　（ ）使用C# 编写动态的代码

　　C# 新增了一个dynamic关键字 可以用它来编写 动态 的代码

　　例如 以下代码创建了一个ExpandoObject对象（注意必须定义为dynamic）

  

　　dynamic dynamicObj = new ExpandoObject();

　　这一对象的奇特之处在于 我们可以随时给它增加新成员

　　 　　　　dynamicObj Value　=　 ;　//添加字段　　　　dynamicObj Increment　=　new　Action(()　=>　dynamicObj Value++);　//添加方法

　　这些动态添加的成员与普通的类成员用法一样

　　 　　　　for　(int　i　=　 ;　i　<　 ;　i++)　　　　　　　　dynamicObj Increment();//调用方法　　　　Console WriteLine( dynamicObj Value= dynamicObj Value);//访问字段

　　ExpandoObject对象实现了IDictionary<string object>接口 可看成是一个字典对象 所有动态添加的成员都是这个字典对象中的元素 这意味我们不仅可以添加新成员 还可以随时移除不再需要的成员

　　 　　　　//移除Increment方法　　　　(dynamicObj　as　IDictionary<string 　object>) Remove( Increment );

　　方法移除之后 再尝试访问此方法将引发RuntimeBinderException异常

　　（ ）使用dynamic关键字简化与组件交互的代码

　　要在这个 托管世界 里调用 非托管世界 中的组件 我们必须通过 互操作程序集（Interop Assembly） 作为桥梁 互操作程序集 定义了CLR类型与类型之间的对应关系

　　只要给 NET项目添加对 互操作程序集 的引用 就可以在 NET应用程序中创建这一程序集所包容的各种类型的实例（即包装器对象） 对这些对象的方法调用（或对其属性的存取）将会被转发给组件

　　以调用Word为例 在 之前您可能经常需要编写这样的代码

  

　　 　　　　Object　wordapp　=　new　Word Application();　　　//创建Word对象　　　　Object　fileName　=　 MyDoc docx 　;//指定Word文档　　　　Object　argu　=　System Reflection Missing Value;　　　　Word Document　doc　=　wordapp Documents Open(ref　fileName 　ref　argu 　　　　　　　　　　　　　　　　　ref　argu 　ref　argu 　ref　argu 　ref　argu 　ref　argu 　ref　argu 　　　　　　　　　　　　　　　　ref　argu 　ref　argu 　ref　argu 　ref　argu 　ref　argu 　ref　argu 　　　　　　　　　　　　　　　　　ref　argu 　ref　argu);

　　上述对Open()方法的调用语句只能用 恐怖 一词来形容 其原因是Word组件中的Open()方法定义了太多的参数

　　 使用dynamic关键字 配合从Visual Basic中学来的 命名参数与可选参数 这两个新语法特性 可以写出更简洁的代码

　　 　　　　dynamic　wordapp　=　new　Word Application();　　　　dynamic　doc　=　wordapp Documents Open(FileName:　 MyDoc docx );

　　上述代码中省去了用不着的参数 并且可以去掉参数前的ref关键字

　　当上述代码运行时 DLR会使用反射技术将dynamic表达式 绑定（bind） 到互操作程序集中所包容的Word Application代理对象

　　（ ）C# 动态编程技术内幕

　　C# 中所定义的dynamic变量可以引用以下类型的对象

　　l　传统的 静态 的CLR对象

　　l　包装器对象 前面已经介绍了这方面的内容

　　l　实现了IDynamicMetaObjectProvider接口的 动态对象 ExpandoObject就是这种类型对象的实例

  

　　l　基于DLR实现的动态语言（比如IronRuby和IronPython）所创建的对象

　　从程序员角度来看 所有这四种对象都是一样的 都可用一个dynamic变量引用之 而DLR在程序运行时动态地将方法调用和字段存取请求 绑定 到真正的对象上

　　dynamic的功能是由DLR所支撑的 是C#编译器与DLR分工合作的成果

　　请看以下示例代码

　　 　　　　dynamic　d　=　 ;　　　　d++;

　　C#编译器在处理上述代码时 它并不去检查变量d是否可以支持自增操作 而是为其创建了一个CallSite<T>对象（<>p__Site ）

　　 　　　　private　static　class　<Main>o__SiteContainer 　　　　　　　　　public　static　CallSite<Func<CallSite 　object 　object>>　<>p__Site ;　　　　

　　中文MSDN将CallSite<T>译为 动态（调用）站点 它是DLR中的核心组件之一

　　动态站点对象通过CallSite<T> Create()方法创建 C#编译器会为其指定一个派生自CallSiteBinder的对象（称为 动态站点绑定对象 ）作为其参数

　　动态站点绑定对象是与具体语言相关的 比如IronPython和C#都有各自的动态站点绑定对象

　　动态站点绑定对象的主要工作是将代码中的动态表达式（本例中为d++）转换为一棵 抽象语法树（AST Abstract Syntax Tree） 这棵语法树被称为 DLR Tree 是在 所引入的LINQ表达式树的基础上扩充而来的 因此 有时又称其为 表达式树（Expression Tree）

　　DLR在内部调用此表达式树的Compile()方法生成IL指令 得到一个可以被CLR所执行的委托（在本例中其类型就是Func<CallSite object object>）

  

　　动态调用站点对象（本例中为<>p__Site ）有一个Target属性 它负责引用这一生成好的委托

　　委托生成之后 动态表达式的执行就体现为委托的执行 其实参由编译器直接 写死 在IL代码中

　　简化的代码示意如下（通过Reflector得到 为便于阅读 修改了变量名）

　　 　　　　object　d　=　 ;　　　　object　CS$ $ 　=　d;　　　　if　(<>p__Site 　==　null)　　　　　　　　<>p__Site 　=　CallSite<Func<CallSite 　object 　object>> Create(……);　　　　d　=　<>p__Site Target(<>p__Site 　CS$ $ );

　　上述类型推断 方法绑定及IL代码生成的工作都是在程序运行时完成的

　　（ ）动态代码很慢吗？

　　动态编程语言易学易用 代码紧凑 开发灵活 但性能则一直是它的 软肋 为了提升性能 DLR设计了一个三级缓存策略

　　动态站点绑定对象会为动态调用表达式转换而成的语法树加上相应的测试条件（称为 test ） 构成一个 规则（Rule） 这个规则可以用于判断某个语法树是否可用于特定的动态调用表达式

　　举个例子 请看以下这个动态表达式

　　d + d

　　如果在程序运行时d 和d 都是int类型的整数 则DLR生成的规则为

　　 　　　　if(　d 　is　int　&&　d 　is　int)　//测试条件　　　　　　　　return　(int)d +(int)d ;　//语法树

　　DLR通过检查规则中的 测试条件 就可以知道某个动态表达式是否可以使用此规则所包容的语法树

　　 规则 是DLR缓存的主要对象

  

　　前面介绍过的动态站点对象Target属性所引用的委托是第一级缓存 它实现的处理逻辑是这样的

　　 　　　　//当前处理规则 属于第 级缓存　　　　if(　d 　is　int　&&　d 　is　int)　//测试条件　　　　　　　　return　(int)d +(int)d ;　//满足测试条件 直接返回一个表达式树　　　　//未命中 则在第 级 第 级缓存中查找 如果找到了 用找到的结果更新第 级缓存　　　　return　site Update(site d d );　

　　如果 级缓存中都没有命中的规则 则此动态站点所关联的调用站点绑定对象会尝试创建一个新的规则 如果创建新规则失败 则由当前编程语言（比如）所提供的默认调用站点绑定对象决定如何处理 通常的作法是抛出一个异常

　　当前版本的DLR第 级缓存了 条规则 第 级则缓存了 条规则

　　由于DLR自身设计了一个 规则 缓存系统 又充分利用了CLR所提供的JIT缓存（因为所有动态调用代码最终都会转换为CLR可以执行的IL指令 而CLR可以缓存这些代码） 使得动态代码仅仅在第一次执行时性能较差 后续的连续调用其性能可以逼近静态代码

　　 C# 与动态语言的集成

　　由于几乎所有的编程语言都可以使用抽象语法树来表达 因此 在理论上DLR支持无限多种编程语言间的互操作 在当前版本中 可以实现C#/Visual Basic与IronPython和IronRuby的互操作 相信很快会出现其他动态编程语言的DLR实现

　　一个有趣的地方是当前基于DLR实现的动态编程语言都以 Iron 开头 比如IronRuby和IronPython IronPython的设计者 DLR的架构设计师Jim Hugunin曾经在微软PDC 大会上解释说主要是为了避免起一个 Python 或 Python for NET 之类 微软味十足 的名字 才有了 IronPython 他强调 Iron 系列动态语言将严格遵循动态语言自身的标准和规范 尊重这些动态语言已有的历史和积累 不会引入一些仅限于 NET平台的新语言特性 并且这些语言的 NET实现保持开源 与此同时 Jim Hugunin指出 Iron 系列语言能很好地与 NET现有类库 编程语言和工具集成 并且能 嵌入 到 NET宿主程序中

  

　　（ ）动态对象通讯协议

　　由于各种动态编程语言之间的特性相差极大 实现各语言间的互操作是个难题 为此DLR采取了一个聪明的策略 它不去尝试设计一个 通用的类型系统 （CLR就是这么干的） 而是设计了一个 通用的对象通讯协议 规定所有需要互操作的动态对象必须实现IDynamicMetaObjectProvider接口 此接口定义了一个GetMetaObject()方法 接收一个语法树对象作为参数 向外界返回一个 动态元数据（DynamicMetaObject） 对象

　　DynamicMetaObject GetMetaObject(Expression parameter);

　　DynamicMetaObject对象向外界提供了两个重要属性 Restrictions引用一组测试条件 Expression属性则引用一个语法树 这两个属性组合起来就是可供动态站点对象缓存的 规则（Rule）

　　DLR中的 动态站点绑定对象（CallSiteBinder） 获取了DynamicMetaObject对象之后 它调用此对象所提供的各个方法创建 规则 让 动态站点对象（CallSite<T>） 的Target属性引用它 完成动态绑定的工作

　　（ ）动态语言集成环境

　　为了方便地实现静态编程语言与各种动态编程语言间的相互集成 DLR提供了一整套称为 通用寄宿（Common Hosting） 的组件 其中包容ScriptRuntime ScriptScope等类型

　　下面我们以IronPython为例 介绍如何在 开发的程序中集成动态编程语言代码

　　首先需要创建一个ScriptRuntime对象 它是一个最顶层的对象 用于在一个应用程序域中 嵌入 一个特定动态语言的运行环境

　　ScriptRuntime pythonRuntime = Python CreateRuntime();

  

　　接着需要创建一个ScriptEngine对象 它是动态语言代码的执行引擎

　　ScriptEngine engine = pythonRuntime GetEngine( py );

　　ScriptScope对象类似于中的命名空间 其中可以通过定义一些变量向动态代码传入数据 比如下述代码将一个C# 创建的ExpandoObject对象传给Python代码

　　 　　　　ScriptScope　scope　=　pythonRuntime CreateScope();　　　　//C#创建动态对象　　　　　dynamic　expando　=　new　ExpandoObject();　　　　expando Name　=　 JinXuLiang ;　//动态添加一个字段　　　　　//让IronPython接收C#创建的Expando对象　　　　scope SetVariable( ExpandoObject 　expando);　　　　string　pythonCode　=　 print　ExpandoObject Name ;　　　　　//IronPython引擎执行Python语句　　　　engine CreateScriptSourceFromString(pythonCode) Execute(scope);　　　　　　

　　上述示例代码是直接执行Python代码 在实际开发中 更常见的是直接执行Python文件中的代码 假设有一个Calculator py文件 其中定义了一个Add函数

　　 　　　　def　Add(a b):　　　　　　　　return　a+b

　　则以下C#代码可以直接执行之

　　 　　　　ScriptRuntime　pythonRuntime　=　Python CreateRuntime();　　　　dynamic　pythonFile　=　pythonRuntime UseFile( Calculator py );　　　　Console WriteLine(pythonFile Add( 　 ));

　　上述示例说明在DLR的支持之下 可以让静态编程语言使用动态语言所开发的库 反过来 基于DLR实现的动态编程语言也能使用为静态语言所设计的库 比如标准的基类库

　　这意味着两点

　　（ ）我们现在可以将 静态 和 动态 编程语言组合起来 开发出一些具有高度交互性的应用程序 使用静态编程语言搭建系统框架 使用动态编程语言实现交互性 这是一个很值得注意的应用领域

　　（ ）将来会出现一些 静态 动态 编程语言同时适用的库 向实现 无所不在的复用 目标又前进了一步

　　Visual Studio 为新的 NET编程语言F#提供了专门的项目模板 但没有为IronPython和IronRuby之类动态语言的开发提供支持 相信随着动态语言在 NET平台之上的应用日趋广泛 后继版本的Visual Studio会直接支持动态语言的开发

　　从C# ~ 所走过的路 可以很清晰地看到它的发展轨迹 得到这样的一个结论

　　未来的编程语言应该是多范式的 具有高度的可组合性 在一个项目或产品中组合多个编程语言 使用多种编程范式会变得越来越普遍

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