# Fast-EL **Repository Path**: mirrors/Fast-EL ## Basic Information - **Project Name**: Fast-EL - **Description**: fast-el 是轻量级的高效的表达式计算引擎，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 - **Primary Language**: Java - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 23 - **Forks**: 6 - **Created**: 2018-03-13 - **Last Updated**: 2025-09-20 ## Categories & Tags **Categories**: utils **Tags**: None ## README # fast-el Automatically exported from code.google.com/p/fast-el 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,运算符(+、-等都是Fel函数），所有这些函数都是可以替换的，扩展函数也非常简单。 Fel有双引擎，同时支持解释执行和编译执行。可以根据性能要求选择执行方式。编译执行就是将表达式编译成字节码（生成java代码和编译模块都是可以扩展和替换的） Fel基于Java1.5开发，适用于Java1.5及以上版本。 表达式引擎QQ群：75055831，欢迎交流。 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。 具体的测试数据请参见http://code.google.com/p/fast-el/wiki/Performance。 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 项目主页：http://code.google.com/p/fast-el/ 下载地址：http://code.google.com/p/fast-el/downloads/list 2：Jdk1.6环境 使用：将fel.jar加入classpath即可。 构建Fel：下载fel-all.tar.gz，解压后将src作为源码文件夹，并且将lib/antlr-min.jar加入classpath即可。 3：Jdk1.5环境： 与jdk1.6环境下的区别在于，需要添加jdk内置的tools.jar到classpath。 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。