概要

本篇文章会介绍为什么需要控制流图，现存的一些开源实现和自己写的实现，以及实现中遇到的问题和解决方案。

为什么需要控制流图

控制流图清晰地表示了程序执行时的可能路径。它有很多应用，比如数据流分析。因为数据流分析的第一步是建立一个与之对应的控制流图。另外，它可以帮助程序初学者理解程序逻辑。本文基于Python讲述如何生成对应的控制流图。

开源的控制流生成器

如下列举了几款搜索到的控制流图生成器，一些是专门用来生成控制流的，一些是作为一个模块嵌套的并可以取出来单独用到的。

pycfghttps://github.com/vrthra/pycfgstaticfghttps://github.com/coetaur0/staticfgCFG-Generatorhttps://github.com/Tiankai-Jiang/CFG-Generatorpythttps://github.com/python-security/pytpy2cfghttps://gitlab.com/classroomcode/py2cfg以上这些是针对Python抽象语法树来生成控制流的。

pytypehttps://github.com/google/pytypepython-control-flowhttps://github.com/rocky/python-control-flow以上这些是针对Python字节码来生成控制流的。

本人正在开发的控制流图生成器

py2flowshttps://github.com/LayneInNL/py2flows

因为本人随后的论文要用到基于抽象语法书生成的控制流图，但是现有实现都存在一些问题，比如他们只是大致生成控制流图，缺少对某些语言特性的支持。还有图中每个节点的粒度可能很粗，这导致数据流分析会非常困难。所以本人另外开发了一款针对Python的控制流图生成器。当前这个程序还不是特别完善，因为里面存在一些缺陷和我打算支持所有Python抽象语法节点类型。

实现中遇到的问题

1. Python的ast.NodeTransformer的局限性

根据文档，NodeTransformer只能修改一个节点并返回一个节点。这就导致如果你有一个Node n1，想生成两个Node n2，n3是不可能的。前几天我在stackoverflow发了一个问题，有兴趣可以看下。

我当前的实现是在遍历树的同时另外维护一套抽象语法树。

How to use ast.NodeTransformer to transform List Comprehensions to For Loops?https://stackoverflow.com/questions/71374504/how-to-use-ast-nodetransformer-to-transform-list-comprehensions-to-for-loops

2. 解构复杂语句为简单语句

给个例子，比如我们遇到了一个表达式

# Attribute(expr value, identifier attr, expr_context ctx)
a.b.c.d

如果不解构此语句，数据流分析会非常复杂。怎么办呢？利用递归把此语句分成简单语句。

x = a.b
y = x.c
y.d

3. 表达式（Expression）和语句（Statement）的细微差别

举个例子

a = test(a+1, b+1)the control flow graph is:tmp1 = a+1
-> tmp2 = b+1
-> # spurious test(tmp1, tmp2)
-> a = test(tmp1, tmp2)test(a+1, b+1)the control flow graph is:tmp1 = a+1
-> tmp2 = b+1
-> test(tmp1, tmp2)

如果按照表达式的方式处理语句，那么会导致多生成一个节点：spurious test(tmp1, tmp2). 这个节点没有任何作用，我当前的处理方式是吧表达式转换成语句比如赋值语句（赋给一个临时变量），然后利用语句的特性处理表达式。

进一步思考

表达式和语句的区别是什么？
因为我针对Python 3.7开发，如何支持多种版本的抽象语法树？
如何使用临时变量，才能保证不和原始程序内的变量名称冲突？

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