Eval和Apply

Before we apply a function we must first evaluate its arguments.
这一点常常是编程语言的神秘所在。在SICP的封面，EvalApply是被画作一个阴阳的图案。AlanKay说他可以在一页纸上写出最强大的编程语言，主要说的也是Eval和Apply。

如果你觉得简单就是美，你完全可以定义一个图灵完备的语言，仅仅通过一个数组和“减1，然后跳转”这点东西。但是我们的目标是做一个有用的语言。
SmallTalk是有用的，跟Kay想的差不多。Lisp也是一样。

当然，使用惰性求值，你可以在参数用到的时候才去计算他。
下面是著名的那一对了

可以用一句话来描述：表达式在环境中的求值被归约到过程对实际参数的应用，而这种应用又被归约到新的表达式在新的环境中求值，如此下去，直至我们下降到符号（其值可以在环境中找到）或者基本过程（我们可以直接应用）。

define eval(expr, environment):
   if is_literal(expr): return literal_value(expr)
   if is_symbol(expr):  return lookup_symbol(expr, environment)
   ;; other similar cases here
   ;; remaining (and commonest) case: function application
   function  = extract_function(expr)
   arguments = extract_arguments(expr)
   apply(eval(function, environment), eval_list(arguments, environment))

 define apply(function, arguments):
   if is_primitive(function): return apply_primitive(function, arguments)
   environment = augment(function_environment(function),
                         formal_args(function), arguments)
   return eval(function_body(function), environment)

 def eval_list(items, environment):
   return map( { x -> eval(x, environment) }, items)

有一点比较有意思，上面的代码实现了词法作用域哦。