java fel_Fel是轻量级的高效的表达式计算引擎
Fel有多快?
通常情况下,Fel-0.7每秒可以执行千万次表达式(不包含编译时间)。速度是Jexl-2.0的20倍以上。
目前还没有发现开源的表达式引擎比Fel快。
为何要使用Fel?
Fel语法和API非常简单,语法与Java基本相同,几乎没有学习成本。
Fel非常快,上面已经做了简单说明。
Fel整个包只有200多KB。
Fel可以非常方便的访问数组、集合、Map的元素和对象的属性。
Fel可以非常方便的调用对象的方法和类方法(如果这些还不够,可以添加自定义函数)。
Fel支持大数值高精度计算
Fel有良好的安全管理功能
如果Fel不能满足你的要求,扩展和修改Fel很简单。
Fel不能做什么?
Fel只支持表达式,不支持脚本。
Fel适用场景:
Fel适合处理海量数据,Fel良好的扩展性可以更好的帮助用户处理数据。
Fel同样适用于其他需要使用表达式引擎的地方(如果工作流、公式计算、数据有效性校验等等)
安装
1:获取Fel
Fel使用例子:
1:算术表达式:
FelEngine fel = new FelEngineImpl();
Object result = fel.eval("5000*12+7500");
System.out.println(result);
输出结果:67500
2:变量
使用变量,其代码如下所示:
FelContext ctx = fel.getContext();
ctx.set("单价", 5000);
ctx.set("数量", 12);
ctx.set("运费", 7500);
Object result = fel.eval("单价*数量+运费");
System.out.println(result);
输出结果:67500
3:访问对象属性
在Fel中,可能非常方便的访问对象属性,示例代码如下所示
FelEngine fel = new FelEngineImpl();
FelContext ctx = fel.getContext();
Foo foo = new Foo();
ctx.set("foo", foo);
Map m = new HashMap();
m.put("ElName", "fel");
ctx.set("m",m);
//调用foo.getSize()方法。
Object result = fel.eval("foo.size");
//调用foo.isSample()方法。
result = fel.eval("foo.sample");
//foo没有name、getName、isName方法
//foo.name会调用foo.get("name")方法。
result = fel.eval("foo.name");
//m.ElName会调用m.get("ElName");
result = fel.eval("m.ElName");
4:访问数组、集合、Map
FelEngine fel = new FelEngineImpl();
FelContext ctx = fel.getContext();
//数组
int[] intArray = {1,2,3};
ctx.set("intArray",intArray);
//获取intArray[0]
String exp = "intArray[0]";
System.out.println(exp+"->"+fel.eval(exp));
//List
List list = Arrays.asList(1,2,3);
ctx.set("list",list);
//获取list.get(0)
exp = "list[0]";
System.out.println(exp+"->"+fel.eval(exp));
//集合
Collection coll = Arrays.asList("a","b","c");
ctx.set("coll",coll);
//获取集合最前面的元素。执行结果为"a"
exp = "coll[0]";
System.out.println(exp+"->"+fel.eval(exp));
//迭代器
Iterator iterator = coll.iterator();
ctx.set("iterator", iterator);
//获取迭代器最前面的元素。执行结果为"a"
exp = "iterator[0]";
System.out.println(exp+"->"+fel.eval(exp));
//Map
Map m = new HashMap();
m.put("name", "HashMap");
ctx.set("map",m);
exp = "map.name";
System.out.println(exp+"->"+fel.eval(exp));
//多维数组
int[][] intArrays= {{11,12},{21,22}};
ctx.set("intArrays",intArrays);
exp = "intArrays[0][0]";
System.out.println(exp+"->"+fel.eval(exp));
//多维综合体,支持数组、集合的任意组合。
List listArray = new ArrayList();
listArray.add(new int[]{1,2,3});
listArray.add(new int[]{4,5,6});
ctx.set("listArray",listArray);
exp = "listArray[0][0]";
System.out.println(exp+"->"+fel.eval(exp));
5:调用JAVA方法
FelEngine fel = new FelEngineImpl();
FelContext ctx = fel.getContext();
ctx.set("out", System.out);
fel.eval("out.println('Hello Everybody'.substring(6))");
输出结果:Everybody
6:自定义上下文环境
//负责提供气象服务的上下文环境
FelContext ctx = new AbstractConetxt() {
public Object get(Object name) {
if("天气".equals(name)){
return "晴";
}
if("温度".equals(name)){
return 25;
}
return null;
}
};
FelEngine fel = new FelEngineImpl(ctx);
Object eval = fel.eval("'天气:'+天气+';温度:'+温度");
System.out.println(eval);
输出结果:天气:晴;温度:25
7:多层上下文环境(命名空间)
FelEngine fel = new FelEngineImpl();
String costStr = "成本";
String priceStr="价格";
FelContext baseCtx = fel.getContext();
//父级上下文中设置成本和价格
baseCtx.set(costStr, 50);
baseCtx.set(priceStr,100);
String exp = priceStr+"-"+costStr;
Object baseCost = fel.eval(exp);
System.out.println("期望利润:" + baseCost);
FelContext ctx = new ContextChain(baseCtx, new MapContext());
//通货膨胀导致成本增加(子级上下文 中设置成本,会覆盖父级上下文中的成本)
ctx.set(costStr,50+20 );
Object allCost = fel.eval(exp, ctx);
System.out.println("实际利润:" + allCost);
输出结果:
期望利润:50
实际利润:30
8:编译执行
FelEngine fel = new FelEngineImpl();
FelContext ctx = fel.getContext();
ctx.set("单价", 5000);
ctx.set("数量", 12);
ctx.set("运费", 7500);
Expression exp = fel.compile("单价*数量+运费",ctx);
Object result = exp.eval(ctx);
System.out.println(result);
执行结果:67500
备注:适合处理海量数据,编译执行的速度基本与Java字节码执行速度一样快。
9:自定义函数
//定义hello函数
Function fun = new CommonFunction() {
public String getName() {
return "hello";
}
/*
* 调用hello("xxx")时执行的代码
*/
@Override
public Object call(Object[] arguments) {
Object msg = null;
if(arguments!= null && arguments.length>0){
msg = arguments[0];
}
return ObjectUtils.toString(msg);
}
};
FelEngine e = new FelEngineImpl();
//添加函数到引擎中。
e.addFun(fun);
String exp = "hello('fel')";
//解释执行
Object eval = e.eval(exp);
System.out.println("hello "+eval);
//编译执行
Expression compile = e.compile(exp, null);
eval = compile.eval(null);
System.out.println("hello "+eval);
执行结果:
hello fel hello fel
10:调用静态方法
如果你觉得上面的自定义函数也麻烦,Fel提供的 $函数可以方便的调用工具类的方法 熟悉jQuery的朋友肯定知道"$"函数的威力。Fel东施效颦,也实现了一个"$"函数,其作用是获取class和创建对象。结合点操作符,可以轻易的调用工具类或对象的方法。
//调用Math.min(1,2)
FelEngine.instance.eval("$('Math').min(1,2)");
//调用new Foo().toString();
FelEngine.instance.eval("$('com.greenpineyu.test.Foo.new').toString());
通过" $('class').method"形式的语法,就可以调用任何等三方类包(commons lang等)及自定义工具类的方法,也可以创建对象,调用对象的方法。如果有需要,还可以直接注册Java Method到函数管理器中。
11 大数值计算(始于0.9版本)
Fel发布后,有些网友希望提供大数值计算功能,于是,大数值计算功能就有了。例子如下:
FelEngine fel = FelBuilder.bigNumberEngine();
String input = "111111111111111111111111111111+22222222222222222222222222222222";
Object value = fel.eval(input);
Object compileValue = fel.compile(input, fel.getContext()).eval(fel.getContext());
System.out.println("大数值计算(解释执行):" + value);
System.out.println("大数值计算(编译执行):" + compileValue);
由上例子可以看出,大数值计算引擎和常规计算引擎在使用方法是相同的。如果表达式数值比较大,要求精度高,可使用大数值计算引擎。不足之处是效率没有常规计算引擎高。
安全(始于0.8版本)
为了防止出现“${'System'}.exit(1)”这样的表达式导致系统崩溃。Fel加入了安全管理器,主要是对方法访问进行控制。安全管理器中通过允许访问的方法列表(白名单)和禁止访问的方法列表(黑名单)来控制方法访问。将 "java.lang.System. *"加入到黑名单,表示System类的所有方法都不能访问。将 "java.lang.Math. *"加入白名单,表示只能访问Math类中的方法。如果你不喜欢这个安全管理器,可以自己开发一个,非常简单,只需要实现一个方法就可以了。
java fel_Fel是轻量级的高效的表达式计算引擎相关推荐
- Fel是轻量级的高效的表达式计算引擎学习(一)
Fel在源自于企业项目,设计目标是为了满足不断变化的功能需求和性能需求. Fel是开放的,引擎执行中的多个模块都可以扩展或替换.Fel的执行主要是通过函数实现,运算符(+.-等都是Fel函数),所有这 ...
- Fel轻量高效的表达式计算引擎
Fel是轻量级的高效的表达式计算引擎 Fel在源自于企业项目,设计目标是为了满足不断变化的功能需求和性能需求. Fel是开放的,引擎执行中的多个模块都可以扩展或替换.Fel的执行主要是通过函数实现,运 ...
- 史上最为高效的表达式计算引擎Fel
花满天的季节 盼望着,盼望着,三月悄然来了. 一切都像刚睡醒的样子,犹如婴儿缓缓睁眼. 粉粉嫩嫩的花儿开始羞涩起来, 沉闷程序猿小哥哥开始躁动起来 小E也带着小妹妹悠悠公园深处. 万物生长 桃花运来了 ...
- Fel表达式计算引擎学习 侵删
Fel的问题 Fel的问题 Fel是轻量级的高效的表达式计算引擎 Fel在源自于企业项目,设计目标是为了满足不断变化的功能需求和性能需求. Fel是开放的,引擎执行中的多个模块都可以扩展或替换.Fel ...
- Fel表达式计算引擎学习
载原文地址:Fel是轻量级的高效的表达式计算引擎 Fel的问题 Fel的问题 Fel是轻量级的高效的表达式计算引擎 Fel在源自于企业项目,设计目标是为了满足不断变化的功能需求和性能需求. Fel是开 ...
- 【Fel】Fel表达式计算引擎
1.概述 Fel是轻量级的高效的表达式计算引擎. Fel在源自于企业项目,设计目标是为了满足不断变化的功能需求和性能需求. Fel是开放的,引擎执行中的多个模块都可以扩展或替换.Fel的执行主要是通过 ...
- Fel表达式计算引擎
一.Fel表达式计算引擎介绍 Fel在源自于企业项目,设计目标是为了满足不断变化的功能需求和性能需求. Fel是开放的,引擎执行中的多个模块都可以扩展或替换.Fel的执行主要是通过函数实现,运算符(+ ...
- 【Janino】Janino Java表达式计算引擎 案例
文章目录 1.官方介绍 2.代码示例 1.官方介绍 当Apache Spark.Apache Flink.Presto为了加速数据处理速度,而使用"代码生成"技术时,都不约而同的选 ...
- 【Java】Fel计算引擎学习
一.前言 最近的项目中,有一个这种需求,系统中配置很多的公式,每个公式中都会有因子.比如:本金*利息,计算的时候,把这两个因子替换掉,如,100*0.01,然后通过java来计算出结果. 二.实现的方 ...
最新文章
- Django模型 Q对象实现复杂查找
- 安卓okhttp连接mysql_android中okhttp实现断点上传示例
- 性能测试篇 :Jmeter监控服务器性能
- HandlerInterceptorAdapter或HandlerInterceptor的使用
- [攻防世界 pwn]——Mary_Morton
- hive外部表改为内部表_hive内部表外部表介绍
- element更改表格表头、行、指定单元格样式
- (转)CString工作原理和常见问题分析
- 基于 Kata Containers 与 iSulad 的云容器实践解析
- 分段函数怎么用神经网络进行拟合_Tensoflow简单神经网络实现非线性拟合
- jfinal后台获取权限树,以供前台展示
- hdu 动态规划46题
- %%%%%%%%123564
- Mybatis Configuration.xml中properties属性定义
- pycharm更换python版本
- Cisco防火墙概述和产品线
- 微信又因夜间模式上热搜,我们又成为了谣言的传播者
- Matlab:查找命令行窗口或历史记录中的文本
- Allegro通过宏录制设置快捷键
- 第二章、application.properties文件的配置
热门文章
- 无接触体征监测的技术和应用
- 撸“快手”-这次用模拟器来薅
- vue-element-admin模板,由英文如何改为中文
- 网宿PHP工资应届生,IT 毕业生工资
- 统计学习:夏皮罗-威尔克检验(Shapiro–Wilk test)
- STC15W4K48S4 它有6通道高精度PWM发生器
- ART登场,Android要和核心虚拟机Dalvik说再见了
- Golang 1.10 获取Windows上的硬件数据信息
- 极客日报:豆瓣回应删除用户相册图片:低概率bug;传阿里平头哥校招IC岗在成都开出50万天价薪资;Qt 6.2.1正式发布
- 从国企到阿里的面试经历(二)