Depset là một cấu trúc dữ liệu chuyên biệt để thu thập dữ liệu một cách hiệu quả trên các phần phụ thuộc bắc cầu của một mục tiêu. Đây là một phần tử thiết yếu trong quá trình xử lý quy tắc.
Đặc điểm xác định của depset là thao tác hợp nhất hiệu quả về thời gian và không gian. Hàm khởi tạo depset chấp nhận danh sách các phần tử ("trực tiếp") và danh sách các depset khác ("chuyển tiếp") và trả về một depset đại diện cho một tập hợp chứa tất cả các phần tử trực tiếp và tập hợp của tất cả các tập hợp bắc cầu. Về mặt khái niệm, hàm khởi tạo tạo một nút biểu đồ mới có các nút trực tiếp và bắc cầu làm phần tử kế tiếp. Depset có ngữ nghĩa thứ tự được xác định rõ ràng, dựa trên việc duyệt qua biểu đồ này.
Sau đây là ví dụ về cách sử dụng depset:
Lưu trữ đường dẫn của tất cả tệp đối tượng cho thư viện của một chương trình, sau đó có thể được chuyển đến thao tác trình liên kết thông qua một trình cung cấp.
Đối với ngôn ngữ được diễn giải, hãy lưu trữ các tệp nguồn bắc cầu có trong tệp chạy của tệp thực thi.
Nội dung mô tả và thao tác
Về mặt khái niệm, depset là một biểu đồ không tuần hoàn có hướng (DAG) thường trông giống như biểu đồ mục tiêu. Nó được tạo từ các lá lên đến gốc. Mỗi mục tiêu trong một chuỗi phần phụ thuộc có thể thêm nội dung riêng lên trên mục tiêu trước đó mà không cần đọc hoặc sao chép nội dung đó.
Mỗi nút trong DAG chứa một danh sách các phần tử trực tiếp và một danh sách các nút con. Nội dung của depset là các phần tử bắc cầu, chẳng hạn như các phần tử trực tiếp của tất cả các nút. Bạn có thể tạo một depset mới bằng cách sử dụng hàm khởi tạo depset: hàm này chấp nhận danh sách các phần tử trực tiếp và một danh sách khác gồm các nút con.
s = depset(["a", "b", "c"])
t = depset(["d", "e"], transitive = [s])
print(s) # depset(["a", "b", "c"])
print(t) # depset(["d", "e", "a", "b", "c"])
Để truy xuất nội dung của một depset, hãy sử dụng phương thức to_list(). Hàm này trả về danh sách tất cả các phần tử bắc cầu, không bao gồm các phần tử trùng lặp. Không có cách nào để trực tiếp kiểm tra cấu trúc chính xác của DAG, mặc dù cấu trúc này ảnh hưởng đến thứ tự trả về các phần tử.
s = depset(["a", "b", "c"])
print("c" in s.to_list()) # True
print(s.to_list() == ["a", "b", "c"]) # True
Các mục được phép trong một depset bị hạn chế, giống như các khoá được phép trong từ điển bị hạn chế. Cụ thể, nội dung depset không thể thay đổi được.
Nhóm phần phụ thuộc sử dụng tính chất bằng nhau của tham chiếu: một nhóm phần phụ thuộc bằng với chính nó, nhưng không bằng với bất kỳ nhóm phần phụ thuộc nào khác, ngay cả khi các nhóm phần phụ thuộc đó có cùng nội dung và cùng cấu trúc nội bộ.
s = depset(["a", "b", "c"])
t = s
print(s == t) # True
t = depset(["a", "b", "c"])
print(s == t) # False
d = {}
d[s] = None
d[t] = None
print(len(d)) # 2
Để so sánh các depset theo nội dung, hãy chuyển đổi các depset đó thành danh sách đã sắp xếp.
s = depset(["a", "b", "c"])
t = depset(["c", "b", "a"])
print(sorted(s.to_list()) == sorted(t.to_list())) # True
Không thể xoá các phần tử khỏi một depset. Nếu cần, bạn phải đọc toàn bộ nội dung của depset, lọc các phần tử bạn muốn xoá và tạo lại một depset mới. Cách này không đặc biệt hiệu quả.
s = depset(["a", "b", "c"])
t = depset(["b", "c"])
# Compute set difference s - t. Precompute t.to_list() so it's not done
# in a loop, and convert it to a dictionary for fast membership tests.
t_items = {e: None for e in t.to_list()}
diff_items = [x for x in s.to_list() if x not in t_items]
# Convert back to depset if it's still going to be used for union operations.
s = depset(diff_items)
print(s) # depset(["a"])
Đặt
Toán tử to_list thực hiện một lượt truy cập trên DAG. Loại truy cập phụ thuộc vào thứ tự được chỉ định tại thời điểm tạo nhóm phần phụ thuộc. Việc Bazel hỗ trợ nhiều thứ tự sẽ rất hữu ích vì đôi khi các công cụ quan tâm đến thứ tự đầu vào của chúng. Ví dụ: một thao tác liên kết có thể cần đảm bảo rằng nếu B phụ thuộc vào A, thì A.o sẽ đứng trước B.o trên dòng lệnh của trình liên kết. Các công cụ khác có thể có yêu cầu ngược lại.
Hỗ trợ 3 thứ tự duyệt qua: postorder, preorder và topological. Hai phương thức đầu tiên hoạt động giống hệt như tìm đường đi qua cây ngoại trừ việc chúng hoạt động trên DAG và bỏ qua các nút đã truy cập. Thứ tự thứ ba hoạt động như một thứ tự tôpô từ gốc đến lá, về cơ bản giống như thứ tự đặt hàng trước, ngoại trừ việc các phần tử con được chia sẻ chỉ được liệt kê sau tất cả phần tử mẹ.
Lệnh gọi trước và lệnh gọi sau hoạt động như các lượt truy cập từ trái sang phải, nhưng lưu ý rằng trong mỗi nút, các phần tử trực tiếp không có thứ tự tương ứng với các phần tử con. Đối với thứ tự topo, không có đảm bảo từ trái sang phải và thậm chí là đảm bảo tất cả phần tử mẹ trước phần tử con cũng không áp dụng trong trường hợp có các phần tử trùng lặp trong các nút khác nhau của DAG.
# This demonstrates different traversal orders.
def create(order):
cd = depset(["c", "d"], order = order)
gh = depset(["g", "h"], order = order)
return depset(["a", "b", "e", "f"], transitive = [cd, gh], order = order)
print(create("postorder").to_list()) # ["c", "d", "g", "h", "a", "b", "e", "f"]
print(create("preorder").to_list()) # ["a", "b", "e", "f", "c", "d", "g", "h"]
# This demonstrates different orders on a diamond graph.
def create(order):
a = depset(["a"], order=order)
b = depset(["b"], transitive = [a], order = order)
c = depset(["c"], transitive = [a], order = order)
d = depset(["d"], transitive = [b, c], order = order)
return d
print(create("postorder").to_list()) # ["a", "b", "c", "d"]
print(create("preorder").to_list()) # ["d", "b", "a", "c"]
print(create("topological").to_list()) # ["d", "b", "c", "a"]
Do cách triển khai hoạt động duyệt qua, bạn phải chỉ định thứ tự tại thời điểm tạo nhóm phần phụ thuộc bằng đối số từ khoá order của hàm khởi tạo. Nếu bạn bỏ qua đối số này, depset sẽ có thứ tự default đặc biệt, trong trường hợp này, không có gì đảm bảo về thứ tự của bất kỳ phần tử nào (ngoại trừ việc thứ tự này là xác định).
Ví dụ đầy đủ
Bạn có thể xem ví dụ này tại https://github.com/bazelbuild/examples/tree/main/rules/depsets.
Giả sử có một ngôn ngữ được diễn giải giả định là Foo. Để tạo từng foo_binary, bạn cần biết tất cả các tệp *.foo mà tệp đó phụ thuộc trực tiếp hoặc gián tiếp.
# //depsets:BUILD
load(":foo.bzl", "foo_library", "foo_binary")
# Our hypothetical Foo compiler.
py_binary(
name = "foocc",
srcs = ["foocc.py"],
)
foo_library(
name = "a",
srcs = ["a.foo", "a_impl.foo"],
)
foo_library(
name = "b",
srcs = ["b.foo", "b_impl.foo"],
deps = [":a"],
)
foo_library(
name = "c",
srcs = ["c.foo", "c_impl.foo"],
deps = [":a"],
)
foo_binary(
name = "d",
srcs = ["d.foo"],
deps = [":b", ":c"],
)
# //depsets:foocc.py
# "Foo compiler" that just concatenates its inputs to form its output.
import sys
if __name__ == "__main__":
assert len(sys.argv) >= 1
output = open(sys.argv[1], "wt")
for path in sys.argv[2:]:
input = open(path, "rt")
output.write(input.read())
Tại đây, các nguồn bắc cầu của tệp nhị phân d là tất cả các tệp *.foo trong trường srcs của a, b, c và d. Để mục tiêu foo_binary biết về bất kỳ tệp nào ngoài d.foo, các mục tiêu foo_library cần truyền các tệp đó trong một trình cung cấp. Mỗi thư viện nhận các nhà cung cấp từ các phần phụ thuộc riêng, thêm các nguồn ngay lập tức của riêng mình và chuyển cho một nhà cung cấp mới với nội dung tăng cường. Quy tắc foo_binary cũng làm như vậy, ngoại trừ việc thay vì trả về một nhà cung cấp, quy tắc này sử dụng danh sách đầy đủ các nguồn để tạo một dòng lệnh cho một hành động.
Dưới đây là cách triển khai đầy đủ các quy tắc foo_library và foo_binary.
# //depsets/foo.bzl
# A provider with one field, transitive_sources.
FooFiles = provider(fields = ["transitive_sources"])
def get_transitive_srcs(srcs, deps):
"""Obtain the source files for a target and its transitive dependencies.
Args:
srcs: a list of source files
deps: a list of targets that are direct dependencies
Returns:
a collection of the transitive sources
"""
return depset(
srcs,
transitive = [dep[FooFiles].transitive_sources for dep in deps])
def _foo_library_impl(ctx):
trans_srcs = get_transitive_srcs(ctx.files.srcs, ctx.attr.deps)
return [FooFiles(transitive_sources=trans_srcs)]
foo_library = rule(
implementation = _foo_library_impl,
attrs = {
"srcs": attr.label_list(allow_files=True),
"deps": attr.label_list(),
},
)
def _foo_binary_impl(ctx):
foocc = ctx.executable._foocc
out = ctx.outputs.out
trans_srcs = get_transitive_srcs(ctx.files.srcs, ctx.attr.deps)
srcs_list = trans_srcs.to_list()
ctx.actions.run(executable = foocc,
arguments = [out.path] + [src.path for src in srcs_list],
inputs = srcs_list + [foocc],
outputs = [out])
foo_binary = rule(
implementation = _foo_binary_impl,
attrs = {
"srcs": attr.label_list(allow_files=True),
"deps": attr.label_list(),
"_foocc": attr.label(default=Label("//depsets:foocc"),
allow_files=True, executable=True, cfg="host")
},
outputs = {"out": "%{name}.out"},
)
Bạn có thể kiểm thử điều này bằng cách sao chép các tệp này vào một gói mới, đổi tên nhãn sao cho phù hợp, tạo tệp *.foo nguồn có nội dung giả và tạo mục tiêu d.
Hiệu suất
Để xem động lực sử dụng depset, hãy cân nhắc điều gì sẽ xảy ra nếu get_transitive_srcs() thu thập các nguồn của nó trong một danh sách.
def get_transitive_srcs(srcs, deps):
trans_srcs = []
for dep in deps:
trans_srcs += dep[FooFiles].transitive_sources
trans_srcs += srcs
return trans_srcs
Lệnh này không tính đến các tệp trùng lặp, vì vậy, các tệp nguồn cho a sẽ xuất hiện hai lần trên dòng lệnh và hai lần trong nội dung của tệp đầu ra.
Một giải pháp thay thế là sử dụng tập hợp chung, có thể được mô phỏng bằng một từ điển trong đó các khoá là các phần tử và tất cả các khoá ánh xạ đến True.
def get_transitive_srcs(srcs, deps):
trans_srcs = {}
for dep in deps:
for file in dep[FooFiles].transitive_sources:
trans_srcs[file] = True
for file in srcs:
trans_srcs[file] = True
return trans_srcs
Thao tác này giúp loại bỏ các nội dung trùng lặp, nhưng làm cho thứ tự của các đối số dòng lệnh (và do đó là nội dung của các tệp) không được chỉ định, mặc dù vẫn có tính xác định.
Hơn nữa, cả hai phương pháp này đều có tốc độ tăng dần kém hơn so với phương pháp dựa trên depset. Hãy xem xét trường hợp có một chuỗi dài các phần phụ thuộc trên thư viện Foo. Để xử lý mọi quy tắc, bạn cần sao chép tất cả các nguồn bắc cầu trước đó vào một cấu trúc dữ liệu mới. Điều này có nghĩa là chi phí thời gian và không gian để phân tích một thư viện hoặc mục tiêu tệp nhị phân riêng lẻ sẽ tỷ lệ thuận với chiều cao của thư viện hoặc mục tiêu tệp nhị phân đó trong chuỗi. Đối với một chuỗi có độ dài n, foolib_1 ← foolib_2 ← … ← foolib_n, chi phí tổng thể hiệu quả là O(n^2).
Nói chung, bạn nên sử dụng depset bất cứ khi nào bạn tích luỹ thông tin thông qua các phần phụ thuộc bắc cầu. Điều này giúp đảm bảo rằng bản dựng của bạn sẽ mở rộng tốt khi biểu đồ mục tiêu của bạn phát triển sâu hơn.
Cuối cùng, điều quan trọng là không truy xuất nội dung của depset một cách không cần thiết trong quá trình triển khai quy tắc. Một lệnh gọi đến to_list() ở cuối trong quy tắc nhị phân là ổn, vì chi phí tổng thể chỉ là O(n). Đó là khi nhiều mục tiêu không phải là đích cuối cố gắng gọi to_list(), hành vi bậc hai sẽ xảy ra.
Để biết thêm thông tin về cách sử dụng depset một cách hiệu quả, hãy xem trang hiệu suất.
Tài liệu tham khảo API
Vui lòng xem tại đây để biết thêm thông tin chi tiết.