De ASTs a RakuAST a ASTQuery: una guía práctica para búsqueda y transformación precisa de código

Un AST es un árbol tipado y estructurado que representa el código después del análisis sintáctico, con nodos como llamada, aplicación de operador o variable. Trabajar sobre ASTs permite a compiladores, linters y herramientas de refactorización entender la semántica del código y no solo el texto, lo que hace posibles búsquedas robustas y transformaciones seguras.

RakuAST es la representación estructurada de código Raku que expone tipos de nodo como RakuAST::Call, RakuAST::ApplyInfix o RakuAST::Var. Se puede acceder al AST de una cadena con la propiedad AST o al AST del unit de compilación actual desde un phaser CHECK. RakuAST sigue siendo experimental y algunos campos pueden no ser mutables en todas las versiones de Rakudo, por lo que a veces es necesario reconstruir o reemplazar nodos contenedores para aplicar cambios.

ASTQuery añade una capa de consulta compacta y expresiva sobre RakuAST para localizar nodos por forma, atributos y relaciones, capturarlos y, si se desea, impulsar reescrituras en tiempo de compilación. Sus casos de uso van desde búsquedas precisas tipo codemod hasta pases estilo macro que modifican el AST antes de la ejecución.

Flujo típico para pases macro en tiempo de compilación: activar experimental RakuAST en un phaser CHECK, obtener el unit de compilación, ejecutar consultas con ASTQuery y mutar o reconstruir nodos según sea necesario. Un ejemplo típico consiste en localizar todas las llamadas say y añadir texto al final de sus argumentos mediante una pasada CHECK que modifica el AST antes de runtime.

Lenguaje de selectores de ASTQuery: cada parte describe tipo de nodo opcionalmente con su nombre de clase, alias de grupo, comparación por id, filtros de atributos, capturas nombradas y funciones reutilizables. Las relaciones entre partes usan operadores de recorrido que suelen resumirse como mayor que simple, mayor que doble o triple para hijos y descendientes, y las versiones inversas para padres y ancestros. También existen reglas para saltar nodos ignorables como bloques o listas de sentencias cuando se usan los recorridos que omiten solo nodos ignorable.

Los filtros de atributo permiten iniciar la comparación desde el valor del atributo cuando es otro nodo AST y usar operadores como contiene, empieza con, termina con o coincidencia mediante expresiones regulares. ASTQuery conoce para cada tipo de nodo cuál es su campo id que se usa en comparaciones cortas por id, y en declaraciones de variables las id desnudas quitan el sigil para facilitar la coincidencia.

Capturas y funciones: se pueden nombrar partes de la consulta para recuperar nodos específicos y registrar funciones reutilizables que actúan como predicados compuestos. ASTQuery ofrece una API programática para compilar selectores, registrar funciones, ampliar grupos de nodos y ajustar qué campo actúa como id para cada clase. También dispone de una herramienta de línea de comandos para escanear proyectos y exportar coincidencias.

Ejemplos prácticos resumidos: localizar aplicaciones infix con operando izquierdo igual a 1 y derecho igual a 3, capturar un ancestro condicional y un literal entero, o encontrar llamadas que bajo su lista de argumentos contienen alguna expresión entera. Todo esto se describe con selectores compactos que combinan grupos, filtros y operadores de relación.

Depuración: activar la variable de entorno de depuración de ASTQuery imprime un árbol coloreado de decisiones del matcher con fragmentos de nodo descompilados y el paso a paso de validadores para entender por qué coincidió o no un nodo.

Limitaciones y recomendaciones: RakuAST es experimental y su grado de mutabilidad sigue en discusión. Algunos literales de expresiones regulares en filtros de atributo no soportan aún todas las banderas. Además, conviene preferir los operadores explícitos de relación en lugar del antiguo operador espacio.

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Conclusión: ASTQuery ofrece una forma compacta y poderosa de describir formas relevantes en RakuAST, capturar nodos y utilizarlos para búsquedas precisas o refactorizaciones automáticas. Integrar estas técnicas en soluciones de software a medida permite automatizar migraciones, garantizar cambios seguros y extraer conocimiento del código. En Q2BSTUDIO combinamos estas capacidades con experiencia en ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, inteligencia artificial y business intelligence para entregar proyectos end to end adaptados a sus necesidades.

Recursos y seguimiento: el proyecto ASTQuery y su documentación de referencia publican el catálogo completo de grupos, funciones y campos id, ideal para quien quiera profundizar en consultas avanzadas y optimizar procesos de transformación de código.