Рубрика «абстрактное синтаксическое дерево»

В прошлом году я написал статью для Smashing Magazine о Houdini и назвал его «самым потрясающим проектом CSS, о котором вы никогда не слышали». В этой статье я объясню, что набор Houdini API позволит (среди прочего) расширить функции CSS через полифиллы таким способом, какой просто невозможен сегодня.

Хотя та статья была в целом хорошо принята, один и тот же вопрос постоянно задавали мне в письмах и твиттере. Основная суть вопроса:

Что такого сложного в полифиллах CSS? Я использую много полифиллов CSS, и они у меня нормально работают.

И я понял — конечно же, у людей возникают такие вопросы. Если вы никогда не пробовали сами написать полифилл CSS, то, вероятно, никогда не испытывали эту боль.
Читать полностью »

Любой, кто изучал устройство языков программирования, примерно представляет, как они работают: парсер в соответствии с формальной грамматикой ЯП превращает входной текст в некоторое древовидное представление, с которой работают последующие этапы (семантический анализ, различные трансформации, и генерация кода).

КДПВ

В Python всё немного сложнее: парсеров два. Первый парсер руководствуется грамматикой, заданной в файле Grammar/Grammar в виде регулярных выражений (с не совсем обычным синтаксисом). По этой грамматике при помощи Parser/pgen во время компиляции python генерируется целый набор конечных автоматов, распознающих заданные регулярные выражения — по одному КА для каждого нетерминала. Формат получающегося набора КА описан в Include/grammar.h, а сами КА задаются в Python/graminit.c, в виде глобальной структуры _PyParser_Grammar. Терминальные символы определены в Include/token.h, и им соответствуют номера 0..56; номера нетерминалов начинаются с 256.

Проиллюстрировать работу первого парсера проще всего на примере.
Пусть у нас есть программа if 42: print("Hello world")Читать полностью »

GHC (Glasgow Haskell Compiler) — стандартный компилятор Хаскеля. GHC — один из самых крутых компиляторов в мире, но к сожалению без дополнительных телодвижений скомпилированные им программы по скорости больше напоминают интерпретируемые, т. е. работают очень медленно. Однако если раскрыть весь потенциал компилятора, Хаскель приближается по производительности к аналогичному коду на C.

В этой статье я обобщаю опыт выжимания максимума из GHC при создании dataflow-фреймворка Yarr.
Читать полностью »

Yarr — dataflow фреймворк (обработки изображений) на Хаскеле

Зондирование обстановки на Реддите показало, что едва ли хоть кто-то всерьез занимается обработкой изображений на Хаскеле, несмотря на то, что достаточно популярная библиотека Repa предполагает работу с изображениями как одно из основных приложений. Надеюсь, ситуацию сможет изменить библиотека Yarr (документация, гитхаб).

Я называю библиотеку dataflow-фреймворком, потому что она обобщена для обработки массивов (от одномерных до трехмерных) элементов любых типов, в том числе векторов чисел, например координат, комплексных чисел. Но основное предполагаемое применение — обработка двумерных массивов из векторов цветовых компонент, т. е. изображений. Фреймворк непосредственно не содержит алгоритмов обработки изображений, а предоставляет мощную инфраструктуру для их написания.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js