如何按需生成evalexpr上下文以匹配自定义结构体规则？

• 先解析表达式提取目标字段
  利用evalexpr的AST解析能力，先对用户编写的规则表达式做静态分析，提取其中引用的所有字段名。通过evalexpr::build_operator_tree生成抽象语法树后，递归遍历AST节点收集所有标识符（即结构体字段），这样就能精准定位规则用到的字段，不用处理全部60个。

• 动态生成精简版上下文
  基于提取到的字段名，通过反射工具（比如serde或reflect crate）从CustomStruct实例中动态取出对应字段的值，转换为evalexpr兼容的Value类型后，再放入HashMapContext。示例代码如下：

  use evalexpr::{Value, HashMapContext};
  use serde::Serialize;
  use std::collections::HashMap;
  
  #[derive(Serialize)]
  struct CustomStruct {
      // 模拟60个字段
      field_x: i32,
      field_y: f64,
      nested_field: NestedStruct,
      // ...其他字段
  }
  
  #[derive(Serialize)]
  struct NestedStruct {
      sub_field: String,
  }
  
  // 解析表达式提取字段名
  fn extract_used_fields(expr: &str) -> Vec<String> {
      let tree = evalexpr::build_operator_tree(expr).unwrap();
      let mut fields = Vec::new();
      // 递归遍历AST收集标识符
      fn traverse(node: &evalexpr::Node, fields: &mut Vec<String>) {
          match node {
              evalexpr::Node::Identifier(id) => fields.push(id.to_string()),
              evalexpr::Node::Operator(_, children) => {
                  for child in children {
                      traverse(child, fields);
                  }
              }
              _ => {}
          }
      }
      traverse(&tree, &mut fields);
      fields.dedup();
      fields
  }
  
  // 构建仅包含目标字段的上下文
  fn build_target_context(inst: &CustomStruct, fields: &[String]) -> HashMapContext {
      let mut context = HashMapContext::new();
      // 用serde将结构体转为通用JSON对象，按需提取字段
      let obj = serde_json::to_value(inst).unwrap().as_object().unwrap();
      for field in fields {
          if let Some(val) = obj.get(field) {
              let eval_val = Value::from_json(val).unwrap();
              context.set_value(field.clone(), eval_val).unwrap();
          }
      }
      context
  }
  

• 适配复杂类型转换
  针对嵌套结构体、枚举等复杂类型，提前定义好对应的Value转换逻辑——比如嵌套结构体转为Value::Object，枚举转为字符串或数值表示，确保evalexpr能正确解析这些类型的字段值。

• 缓存优化性能
  若同一条规则会重复执行，缓存提取到的字段名列表，避免每次都重新解析表达式，减少不必要的开销。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JoL