Python中的有限状态自动机

有限状态自动机（finite state automaton）是计算机科学领域的经典问题。在Python中，有许多库可以方便地实现这一功能。本文将介绍Python中的有限状态自动机（FSM）及其使用方法。

什么是有限状态自动机？

有限状态自动机是一种抽象的数学模型，它包含一组状态以及在这些状态之间转移的规则。通常用于识别和分析文本、编译程序和分析算法等。

在有限状态自动机中，不同的输入会使其进入到不同的状态。其中一些状态被指定为“接受状态”，即当状态机进入这些状态时，将被视为“接受”输入。

Python中的有限状态自动机库

Python中有多个库可用于构建有限状态自动机。以下是其中几个较为流行的库：

• pyfinite
• Automat
• fang

在本文中，我们将使用Automat来构建有限状态自动机。

Automat简介

Automat是一个为Python编写的有限状态自动机库，支持根据输入进行状态转换，并且可以将状态机转换图导出为.dot或.svg格式。

与Python中的许多其他库不同，Automat专注于构建和使用状态机本身，而不是处理调度或其他有关状态机的操作。

使用Automat

在使用Automat之前，需要先安装该库：

pip install Automat

在安装好Automat之后，可以开始构建状态机。

构建有限状态自动机

构建状态机需要定义一个状态机类，并在其中定义状态以及状态之间的转移规则。以下是一个简单状态机的例子：

from __future__ import annotations
from functools import partial
from typing import Any, Callable
from automat import MethodicalMachine

class MyFSM:
    def __init__(self):
        self.machine = MethodicalMachine(self, initial_state="A")

    @staticmethod
    def on_A(self:MyFSM):
        print("In state: A")

    @staticmethod
    def on_B(self:MyFSM):
        print("In state: B")

在上面的例子中，我们使用了Automat提供的MethodicalMachine来构建状态机。initial_state变量设置了状态机的初始状态。在状态机中定义状态的方法需要以静态方式定义。以上代码只定义了两个状态，它们的名称为"A"和"B"。

定义状态转移

在上一步骤中，我们定义了状态，但是状态之间没有连接。我们需要定义一些规则来使状态机可以转移到不同的状态。

    def advance(self, event_name: str):
        self.machine.trigger(self, event_name)

    advance_to_B = advance.partial(event_name="to_B")

    self.machine.transitions = [
        ("A", "to_B", "B"),
        ("B", "to_A", "A"),
    ]

在上面的代码中，我们定义了状态机中的一些状态转换。每个转换都需要三个元素：起始状态、触发该转换的事件和目标状态。事件是一个字符串类型的名称，其对应状态转换操作。当事件被触发时，状态机将从当前状态转移到新状态。

测试状态机

现在我们已经构建了一个状态机，但我们需要测试它是否能正常工作。

 fsm = MyFSM()
 fsm.advance_to_B()
 fsm.advance_to_A()

输出：

In state: A
In state: B
In state: A

结论：

我们已经成功地构建了一个简单状态机，并完成了状态之间的切换操作。这只是有限状态自动机的一个最基本的例子。在实际应用中，你可以使用状态机来创建具有复杂行为的应用程序。