组合与性能

predylogic 提供两种把原子规则拼成谓词树的写法，语义完全相同，差别在构建开销与可读性。沿用快速开始里的规则。

两种组合写法

• 运算符重载 &（与）、|（或）、~（非）
• all_of(...) / any_of(...)：接收一个谓词序列，一次性构建扁平的 N-ary 节点。

两者语义等价，对任意输入结果相同：

op = is_safe() & (is_high_value(2000) | in_regions(["US", "EU"]))
fn = all_of([is_safe(), any_of([is_high_value(2000), in_regions(["US", "EU"])])])

差别在构建：a & b & c ... 是左结合的二叉链，每个 & 生成一个二叉节点(各为 O（1），整条链 O(N))；all_of([...]) 则按列表批量分配。组合大量同构（纯 AND 或纯 OR）的规则时， 尤其从配置批量加载。all_of / any_of 构建更省、意图更清晰。少量规则随意选，可读性优先。

N-ary 展平

AND / OR 满足结合律（构成幺半群），嵌套因此可以在编译期压平：all_of([a, all_of([b, c])]) 与 all_of([a, b, c]) 等价，编译后都是一个扁平的 N-ary 节点，而非二叉嵌套。& 写出的左结合二叉链也会被编译器同样地收集成扁平 N-ary。

这既避免了深树递归，也让运行时退化成线性的一遍 and / or。原理与基准见 ADR 002。

快路径：编译到 bytecode

谓词树不是逐节点解释执行的。首次调用时（默认场景：开启短路、不开 trace），它被编译成 Python 字节码，并按 (trace, short_circuit, fail_skip) 缓存；之后的调用直接走缓存的字节码，跑原生 opcode（JUMP_IF_FALSE 等），开销接近手写的 and / or。

据 ADR 002 的 CodSpeed 基准，默认模式的运行时在原生 Python（def）的约 7% 以内，而深链（depth 1000）下的构建甚至快于手写。开启 trace 或关闭短路会走另一条慢路径。所以不要把它们加在快路径上。

什么时候该关心

大多数场景不必操心。业务规则通常只有十几条，且真实执行往往是 I/O 密集（查库、取用户画像），引擎本身的微秒级开销相对网络延迟可忽略。

一次性组合大量同构规则（尤其批量加载配置）时，优先选 all_of / any_of，构建成本更低、意图更清晰。成百上千层是压力测试而非常态，引擎能处理任意深度（迭代编译，无递归上限），把这当作可靠性保证而非日常需求即可。