Po po téměř roce vývoje od vydání verze 5.38 byla vydána nová stabilní verze 5.40 programovacího jazyka Perl (Wikipedie). Do vývoje se zapojilo 75 vývojářů. Změněno bylo přibližně 160 tisíc řádků v 1 500 souborech. Přehled novinek a změn v podrobném seznamu.
Uroš Popović popisuje, jak si nastavit Linux na desce jako Raspberry Pi Zero, aby je šlo používat jako USB „flešku“.
Andreas Kling oznámil, že jelikož už se nevěnuje nezávislému operačnímu systému SerenityOS, ale výhradně jeho webovému prohlížeči Ladybird, přičemž vyvíjí primárně na Linuxu, SerenityOS opustí a Ladybird bude nově samostatný projekt (nový web, repozitář na GitHubu).
Po dvou měsících vývoje byla vydána nová verze 0.13.0 programovacího jazyka Zig (GitHub, Wikipedie). Přispělo 73 vývojářů. Přehled novinek v poznámkách k vydání.
Na čem aktuálně pracují vývojáři GNOME a KDE? Pravidelný přehled novinek v Týden v GNOME a Týden v KDE.
Před 70 lety, 7. června 1954, ve věku 41 let, zemřel Alan Turing, britský matematik, logik, kryptoanalytik a zakladatel moderní informatiky.
NiceGUI umožňuje používat webový prohlížeč jako frontend pro kód v Pythonu. Zdrojové kódy jsou k dispozici na GitHubu pod licencí MIT.
Open source platforma Home Assistant (Demo, GitHub, Wikipedie) pro monitorování a řízení inteligentní domácnosti byla vydána ve verzi 2024.6. Z novinek lze vypíchnout lepší integraci LLM (OpenAI, Google AI, Ollama) nebo podporu Matter 1.3.
IKEA ve Spojeném království hledá zaměstnance do své nové pobočky. Do pobočky v počítačové hře Roblox. Nástupní mzda je 13,15 liber na hodinu.
Alyssa Rosenzweig se v příspěvku na svém blogu Vulkan 1.3 na M1 za 1 měsíc rozepsala o novém Vulkan 1.3 ovladači Honeykrisp pro Apple M1 splňujícím specifikaci Khronosu. Vychází z ovladače NVK pro GPU od Nvidie. V plánu je dále rozchodit DXVK a vkd3d-proton a tím pádem Direct3D, aby na Apple M1 s Asahi Linuxem běžely hry pro Microsoft Windows.
potom co jsme poresili gramatiky a takove ty veci a mame hezky derivacni strom. muzeme prejit k vyhodnocovani, resp. k samotnemu vypoctu. takze vsechno doted byly jenom takove pomocne plky a ted si drzte klobouky, protoze jedeme z kopce
jak jsem psal v predchozi kapitole, po rozparsovani mame jenom nejaky seznam, ktery obsahuje symboly po pripade nejake dalsi seznamy symbolu. proste nic uzasneho. k jednotlivym symbolum musime priradit nejake skutecne hodnoty. to se ve schemu deje pomoci tzv. prostredi (nekde jsem videl oznaceni ramce), coz jsou zkratka a dobre asociativni pole, kde jako klic slouzi symbol a jako hodnota realne prirazena hodnota. prostredi maji jeste jednu vlastnost -- jsou hierarchicky usporadany. pokud se hledany symbol v danem prostredi nenachazi prohleda se nadrazene a pokud ani tam neni, je bud vyhodnocen na svou prirozenou vazbu (napriklad cislo se vyhodnoti na cislo) a pokud takovou vazbu nema, je vracena chyba.
v praxi se osvedcilo mit dva typy prostredi, jeden typ schopny pojmout velke pocty symbolu (radove desitky, stovky, tisice) a druhy zase male (radove jednotky). ty velke jsou urceny pro pocatecni prostredi a ty mensi pro prostredi jednotlivych funkci. v praxi se pak pro prostredi s velkym poctem symbolu pouzivaji hash-tabulky a pro male bud spojove seznamy nebo pole. (zajimavych vysledku jde dosahnout v obou pripadech i pomoci binarnich stromu, s tim ze pro velka prostredi je potreba je nejakym zpusobem, nejlepe narazove vyvazovat)
z r5rs plyne, ze az na pocatecni prostredi, maji jednotliva prostredi konstantni velikost. ale rada implementaci to umi prehlizet.
otazka zni: jak vyhodnotit treba? (+ 1 (+ 2 3))
mohl bych zde uvest trivialni model na bazi stromove rekurze, kdy se overi, jestli je na vstupu seznam, tak se vyhodnoti prvni prvek a kdyz je to funkce tak se vyhodnoti i ostatni casti seznamu, ktere se funkci predaji jako parametry a vraci se vysledek. ale to sebou nese neprijemne dusledky typu, jak resit call/cc nebo koncova volani.
existuje rada sofistikovanych vyhodnocovacich modelu, at uz na bazi registrovych ci zasobnikovych procesoru. ja jsem prevzal model doc. vychodila, ktery tento model prednasi prvakum na katedre informatiky univerzity palackeho v olomouci a mirne jej modifikoval. (ty odkazy jsou proto, ze jsem slibil, nejake "kredity" pro katedru ;-]) jedna se o zasobnikovy model, pravda neni z nejrychlejsich, ale ma nektere prijemne rysy, napr. snadne rozsireni na implicitne paralelni vyhodnocovani, ale o tom az nekdy jindy, kdyby vas to zajimalo.
takze predstavme si vyhodnocovani jako virtualni procesor, ktery ma dva zasobniky -- jeden na zpracovani ukolu (exct) a druhy na ukladani mezivysledku (rslt). na zasobnik s ukoly (execution stack) se budou ukladat jednotlive instrukce, vcetne argumentu a prostredi, ve kterem ma byt dana instrukce vyhodnocena. v momente kdy zasobnik s ukoly je prazdny. mel by byt na zasobniku s mezivysledky prave jeden prvek. ktery je vysledkem.
pro zacatek zavedeme nasledujici instrukce:
[eval arg env (tail-priznak)]
-- po jejim odebrani z vrcholu zasobniku se vyhodnoti argument arg v danem prostredi. tzn. pokud je argument symbol. vyhodnoti se na vazbu v danem prostredi a hodnota se zapise na zasobnik s vysledky. (tail-priznak slouzi k vyhodnoceni vyrazu v tail-pozici, coz zatim nebudeme resit a budeme jej s naprostym klidem ignorovat) pokud je argument arg seznam, nachysta se vyhodnoceni prvniho prvku a dalsi casti seznamu cakaji na zpracovani pomoci instrukce "inspect".
napr. ("|" znaci dno zasobniku)
exct: [eval #<symbol 158> #env] | rslt: | => exct: | rslt: #<int 158> nebo exct: [eval (+ 1 2) #env] | rslt: | => exct: [eval #<symbol +> #env] [inspect (1 2) #env] | rslt: |
pokud je na vrcholu zasobniku s mezivysledky (rslt) funkce, provede se vyhodnoceni jednotlivych argumentu a aplikace jako argument dane funkce. (specialni formy se vyhodnocuji trochu jinak, ale o tom az v pristi kapitole)
napr.exct: [eval #<symbol +> #env] [inspect (1 2) #env] | rslt: | => exct: [inspect (1 2) #env] | rslt: #<func +> | => exct: [eval #<symbol 1> #env] [eval #<symbol 2> #env] [run 2 #env] | rslt: #<func +> | =>....=> exct: [run 2 #env] | rslt: #<int 2> #<int 1> #<func +> |
odebere z vrcholu zasobniku dany pocet prvku a aplikuje je na funkci na vrcholu, kterou taky odebere. vysledek volani pak umisti opet na zasobnik.
napr.exct: [run 2 #env] | rslt: #<int 2> #<int 1> #<func +> | => exct: | rslt: #<int 3> |
no, v predchozi casti, operuju s hodnotou typu func, kterou jsem zatim nikde nedefinoval. jedna se o ukazatel na funkci, ktera prijima pocet parametru a po le parametru a vysledek operace vraci. zavedeme tedy typ scm_func jako ukazatel na funkci.
typedef struct scm_value * (*scm_func)(int cnt, struct scm_value **);
a union v scm_value rozsirime o tento typ. jako argument by sel pouzit i jeden seznam -- na druhou stranu jsem si rikal, ze pristup k poli bude rychlejsi, navic aserce na pocet vstupu muze byt dost casta, tak se oplati mit predem spocitany pocet argumentu pred volanim funkce.
dalsi veci, ktera vyrazne zrychli beh, je agresivni inlinovani vetsiny funkci. operace se zasobnikem (fyzickeho procesoru) jsou sice rychle, ale kdyz se vo laji mooooockrat jde to poznat.
samozrejme kompilace s -O3 udela taky hodne.
u beznych funkci se predpoklada, ze argumnety budou vyhodnocovany naraz v libovolnem poradi i kdyz r5rs rika, ze by to melo byt v jednom nebo druhem smeru a poporade. u specialnich forem uz to poradi specifikovane je a treba v pripade kosntrukce (define foo bar)
by vyhodnoceni hodnoty foo vedlo k chybe.
exct: [eval (if condition result1 result2) #env] | rslt: | => exct: [inspect (condition result1 result2) #env] | rslt: #<specform if> | => exct: [eval condition #env] [if #env] | rslt: result1 result2 | => exct: [if #env] | rslt: #<bool #t> result1 result2 | => exct: [eval result1 #env] | rslt: |
exct: [eval (define foo bar) #env] | rslt: | => exct: [inspect (foo bar) #env] | rslt: #<specform define> | => exct: [eval bar #env] [define #env] | rstl: #<symbol foo> | => exct: [define #env] | rslt: bar #<symbol foo> | => exct: | rslt: bar
dalsi specialni formy se daji definovat obdobne, ale to je mimo rozsah tohoto textu. asi nikomu neuniklo, ze sice umime vyhodnocovat spoustu vyrazu, ale diky chybejici abstrakci ne vsechny, ale o dalsich hezkych konstruktech jako lambda nebo call/cc bude rec v dalsi kapitole.
zaverem, doufam ze to bylo aspon trochu srozumitelne a nekdo to docetl az na konec.Tiskni Sdílej:
(define (make-closure x) (lambda () (set! x (+ x 1)) x)) (define closure1 (make-closure 10)) (define closure2 (make-closure 20))nedokazu si to nejak moc dobre pomoci toho listu predstavit. minimalne by to mel byt strom...
(eval '(make-closure 10) env) => (eval '(lambda () (set! x (+ x 1)) x)) (cons '(x . 10) env)) (eval '(make-closure 20) env) => (eval '(lambda () (set! x (+ x 1)) x)) (cons '(x . 20) env))Každá closure má svoji vlastní verzi x. Tedy pro interpreter, pro kompilátor by bylo potřeba mít v alistu ne hodnotu, ale nějaký odkaz na skutečné místo kde ta data budou. Co přehlížím?
(define closure1 (make-closure 10)) (define closure2 (make-closure 20))diky lexikalnimu rozsahu musi byt prostredi z (make-closure) zachovane... a nemuzu prijit na to, jak by v tom seznamu byly usporadane, aby fungovalo vyhledavani... nicmene toto by fungovalo moc dobre pri dynamickem rozsahu...
(cons '(x 10/20) env)
.
No, vlastně je výsledné prostředí, nazíráno globálně, opravdu strom. :) Ale v každém určitém místě je z něj vidět jen seznam.