使用具备语义分析的完整编译器流水线，将 COBOL 程序转换为干净、地道的 Python 3。面向 Windows、macOS 和 Linux 的桌面工具，并为大规模项目提供专业迁移服务。
凭借其可读性、庞大的生态系统，以及在数据分析和自动化领域的强势地位，Python 是 COBOL 迁移 中增长最快的目标。我们的 COBOL 到 Python 迁移工具使用一条会构建 AST、运行语义分析并生成地道 Python 的完整编译器流水线，将 COBOL 源代码转换为干净的 Python 3，其中包含面向压缩十进制字段的 Decimal、snake_case 命名以及结构化模块。其输出是可读的 Python，你的团队无需 COBOL 知识即可维护、测试和扩展。
COBOL 强制采用基于部的严格结构，并带有显式的数据定义。幼稚的 COBOL 到 Python 翻译器会产出模仿这种僵硬性的 Python 代码，导致数百个全局变量和过程式意大利面条代码，从而背离了迁移到 Python 的初衷。
Python 默认的 float 类型使用 IEEE 754 双精度，会在财务计算中引入舍入误差。COBOL 的 PIC 9 压缩十进制字段必须以正确的精度映射到 Python 的 Decimal 类型，否则每一笔涉及金钱的计算都是错的。
COBOL 应用依赖定宽记录、VSAM 文件和 EBCDIC 编码。Python 使用动态数据结构、UTF-8 和现代文件格式。弥合这一差距所需的不仅仅是代码翻译；它需要一套数据迁移策略。
工具构建出包含 36 种语句类型和 220 多个可识别关键字的完整 AST。Python 生成器从语义模型出发，产出结构稳健的 Python，而不是对 COBOL 的逐行音译。
生成的代码使用 Python 的约定：snake_case 命名、面向压缩十进制类型的 Decimal、结构化函数以及清晰的模块组织。输出看起来就像开发者会写的 Python。
每次转换都会生成一份迁移报告，标记 EXEC SQL 块、CICS 交互、动态 CALL 目标和对精度敏感的算术。在审查任何一行之前，你就确切知道哪些需要人工关注。
预处理器在解析前解析所有 COPY 和 REPLACE 指令，包括最多 10 层的嵌套 copybook。无需手动展平 copybook 层次结构。
左侧为 COBOL 源代码，右侧为生成的 Python。对两种语言的语法高亮、即时转换，以及一个用于将输出与原始代码并排审查的简洁界面。
一旦你的业务逻辑进入 Python，你就可以与 pandas、NumPy、scikit-learn 及其他数据科学库集成。曾经需要定制 COBOL 的传统报表可以直接利用 Python 的分析生态系统。
在双窗格编辑器中打开任意 COBOL 程序。工具会自动检测固定格式或自由格式源代码，并解析所有 COPY/REPLACE 指令。
在目标语言选择器中选择 Python。代码生成器会针对 Python 3 输出进行配置，带有 Decimal 处理和 snake_case 命名。
编译器流水线通过词法分析、解析、语义分析和 Python 代码生成处理你的源代码。输出会即时显示在右窗格中。
检查被标记的项目：需要 SQLAlchemy 或数据库适配器实现的 EXEC SQL 块、精度备注、平台特定调用，以及需要人工审查的区域。
处理被标记的项目，实现数据访问层，添加测试，并集成到你的 Python 项目结构中。对于全程托管项目，我们会负责这整个阶段。
干净、可读的 Python 模块，包含面向压缩十进制字段的 Decimal、结构化函数和 snake_case 命名约定。
按程序划分的诊断：EXEC SQL/CICS/DLI 标记、精度警告、动态 CALL 目标，以及所有需要人工审查的项目。
每个 COBOL PIC 子句都映射到合适的 Python 类型：str、int、Decimal 或 bytes，并记录精度与标度。
将 COBOL 的 SECTION 和 PARAGRAPH 分解为具有清晰控制流的 Python 函数。PERFORM 范围转换为函数调用和循环。
所有 COPY/REPLACE 指令均已解析并包含在内，并附一张依赖图，显示每个程序导入了哪些 copybook。
用于将 Python 输出与原始 COBOL 结果进行比对的指导，并为关键业务逻辑提供基于 pytest 的测试覆盖建议。
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所有 COMP-3 和十进制字段都会被转换为来自 decimal 模块的 Python Decimal 类型，其精度与原始 PIC 子句相匹配。例如，PIC S9(5)V99 COMP-3 会变成保留 2 位小数的 Decimal。这避免了 Python float 类型会产生的浮点舍入误差，对财务计算而言至关重要。
对于大多数业务逻辑，是的。Python 的原始循环性能比 COBOL 慢，但配合像 pandas 这样的数据处理库和优化过的 I/O，现代 Python 能够高效处理批处理负载。对于真正性能关键的路径，工具也支持转换为 C++、Rust 或 Go。许多组织出于可维护性考虑，将其大部分 COBOL 转换为 Python，仅将性能关键模块定向到编译型语言。
生成的 Python 模块以独立的函数和类的形式包含你的业务逻辑。你可以将它们直接导入 Django、Flask、FastAPI 或任何其他 Python 框架。数据访问层（替代 EXEC SQL）通常会使用 Django ORM、SQLAlchemy 或你框架偏好的数据库适配器，可在精修阶段或作为全程托管迁移项目的一部分来实现。
工具生成 Python 3 代码，使用 Decimal 模块来保证压缩十进制精度、采用 snake_case 命名约定，并从 COBOL 段落和节进行结构化的函数分解。
对于需要专家处理的企业代码库，我们提供全程托管的 COBOL 到 Python 迁移，包括评估、数据层设计、转换、测试和部署支持。
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