为打印过程的子优先惰性求值器设计数据结构答案

【问题标题】：Designing data structures for a child-first lazy evaluator which prints procedure为打印过程的子优先惰性求值器设计数据结构
【发布时间】：2017-04-26 20:57:38
【问题描述】：

我正在使用编译器插件构建一个惰性表达式评估器like Python's。

我想打印如下日志：

assert ( left == vec![1, 2, 3, 4] )
assert ( vec![1, 2, 3, 4] == vec![1, 2, 3, 4] );

并尝试过：

// crate rt
pub struct Expr<T, F: FnMut() -> T> {
    // I noticed that this must be changed to fn with format!() call, to
    // support updating child.
    src: &'static str, // holds value
}
pub trait EvalTo: Display {
    /// Type of expression
    type Type;

    /// Returns Some(val) when done
    /// Accepts &mut self as it might be called many time.
    fn eval_one_level(&mut self) -> Some<T>;
}

impl<T, F> EvalTo for Expr<T, F> {
    type Type = T;
}
/// Prints source before evaluation, (it must be changed)
/// and value after evaluation.
impl<T, F> Display for Expr<T, F> {}

使用编译器插件在编译时创建它们。但是当我这样做时

let left = vec![1, 2, 3, 4];
lazy_expr!(left == vec![1, 2, 3, 4]);

它扩展到

::rt::binary({
   ::rt::Expr::wrap(::rt::Source{ expr: "left" }, || Some(left))
}, { 
   ::rt::Expr::wrap(::rt::Source{ expr: "vec!(1, 2, 3, 4)" },
   || vec![1, 2, 3, 4])
}).eq()

并且编译器不喜欢它。上面写着cannot move out of captured outer variable in an `FnMut` closure。

所以我不能使用FnMut，但是需要多次调用，并且需要能够修改子表达式。

是否有允许捕获局部变量但可以使用&mut self 多次调用的数据结构？我应该使用FnOnce(&mut Context)吗？

【问题讨论】：

请生成minimal reproducible example。不太可能有人会创建一个编译器插件来尝试重现您的错误。理想情况下，制作可以run on the playground 的东西。更好的是，review the 7 other questions with the same error message在询问之前。然后，解释为什么这个问题与那些问题不同。
我决定做类似pybites.blogspot.kr/2011/07/… 的事情，因为我不能用泛型表示 ast，这个问题对我来说毫无用处。
@Shepmaster 这是关于设计的问题，这些问题是关于使用 FnMut 的。我不是试图将价值转移到关闭。相反，我想做一些事情，比如同时允许 FnOnce 和 FnMut。我发现这可以通过futures-rs

标签： rust lazy-evaluation

【解决方案1】：

我不再需要这个了，因为我使用了另一种方法。但为了完整起见，您可以使用 (&mut self) 定义一个特征并使用 [std::mem::replace][] 获取拥有的值，Option 有一个名为 .take() 的辅助方法。

想用编译器插件构建惰性可评估引擎，我did some more on compile time。

它调用

fn capture<T :?Sized>(&mut self, expr: &'static str, val: &T)

来自生成的代码，如

ctx.capture("f()", &_var_of_expr)

所以上下文可以用它写表达式和值。

【讨论】：