Не так давно на Хабре появилась отличная и вдохновляющая статья про компиляторы и стековые машины. В ней показывается путь от простой реализации исполнителя байт-кода ко всё более и более эффективным версиям. Мне захотелось показать на примере разработки стековой машины, как это можно сделать Haskell-way.

На примере интерпретации языка для стековой машины мы увидим, как математическая концепция полугрупп и моноидов помогает разрабатывать и расширять архитектуру программы, как можно использовать алгебру моноидов и каким образом можно строить программы в форме набора гомоморфизмов между алгебраическими системами. В качестве рабочих примеров мы сначала построим интерпретатор, неотделимый от кода в виде EDSL, а потом научим его разным штукам: вести запись произвольной отладочной информации, отделять код программы от самой программы, проводить простой статический анализ и вычислять с различными эффектами.

Статья рассчитана на тех, кто владеет языком Haskell на среднем уровне и выше, на тех, кто его уже использует в работе или исследованиях и на всех любопытных, заглянувших поглядеть чего это функциональщики ещё понаворотили. Ну, и для тех, конечно, кого не испугал предыдущий абзац.

Может ли студент второго курса написать JIT - компилятор Питона, конкурирующий по производительности с промышленным решением? С учётом того, что он это сделает за две недели за зачёт по программированию.

Как оказалось, может, но с нюансами.

В программировании микроконтроллеров часто приходится в UART консоли вводить в прошивку какие-то калибровочные коэффициенты: значения токов, пороговых напряжений, уровней освещений и прочего. Как правило это действительные числа с плавающий запятой в разных форматах.

Потом часто надо анализировать текстовые логи с SD-карты. Надо выхватывать вещественные числа из CSV файлов для дальнейших расчетов.

Для всего этого нужен какой-то надежный переносимый прозрачный и простой алгоритм, чтобы распознавать вещественные числа из строчек.

В этом тексте я представил решение этой задачи.

Повинуясь всеобщей тенденции и следуя духу времени, мы в Норникеле переводим расчёты нашего хранилища на уровень БД. Так мы ускоряем обработку данных и формирование отчётности, да и система работает стабильнее.

Но пока мы оптимизируем и переносим "классический" код в базу, запрашиваемые заказчиком алгоритмы усложняются, а обрабатываемых данных становится больше. Чтобы склонить чашу весов на нашу сторону в этом извечном противостоянии мы решили применить новый метод!

Весной 2020 года я впервые попробовал себя в разработке сайтов бэкенд я писал на питоне а на фронте пришлось использовать js и он вызвал у меня отторжение(тут надо уточнить, что я не считаю js ужасным языком, просто он мне не понравился). Не долго думая я начал писать транслятор с питона в явускрипт(а если бы погуглил то нашел бы это https://brython.info/, https://www.transcrypt.org/). об этом трансляторе и пойдет речь.