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litongke:
类比的方式总是能帮助我们快速的理解一个晦涩的理念。楼主的很厉害 ...
从面向对象到面向切面 -
snowflate_summer:
这是从数学上来论证面向对象和面向切面吗?很深奥
从面向对象到面向切面 -
奥义之舞:
我好像更迷茫了。、、、
从面向对象到面向切面 -
canonical:
很遗憾,从现在已知的物理学来看,所谓能量也只是一种偏移量而已。 ...
逆元:不存在的真实存在 -
suifeng:
关于最后一段:我也有类似的思考信息是能量的动态呈现, 也就相当 ...
逆元:不存在的真实存在
软件开发作为一种工程技术,它所研究的一个重点就是如何才能有效降低软件产品的研发成本。在这一方向上,组件技术取得了空前的成功。它所提供的基本图景是像搭积木一样从无到有的组装出最终的产品。在某种意义上,这是对现代建筑工业的模仿和致敬。新材料,预制件,框架结构,这些建筑学的进展在软件领域被一一复制,建筑工地上的民工自然也成为了程序员们学习的楷模。毕竟,在组件的世界中码代码,基本上也是一种“搬砖”的行为。
值得庆幸的是,软件开发作为一种智力活动,它天生具有一种“去民工化”的倾向。信息产品有着与物质世界产品完全不同的抽象本质。在物理空间中,建造100栋房屋,必须付出100倍的努力,老老实实的干上100遍。而在概念空间中建造100栋房屋,我们却可以说其他房屋与第一栋一模一样,加点平移旋转变换即可。一块砖填了地基就不能用来盖屋顶,而一段写好的代码却可以在任何可用的场合无损耗的被使用。一栋建好的房屋发现水管漏水要大动干戈,而在完成的软件中补个局部bug却是小菜一碟。在抽象的世界中有效的进行生产,所依赖的不应该是大干,苦干的堆砌,而应该是发现某种可用于推导的原理,基于这些原理,输入信息可以立刻转换为最终的结果,而不需要一个逐步构造的过程。即我们有可能超越组装性生产,实现某种类似于数学的原理性生产。http://canonical.iteye.com/blog/325051
代码复用是目前软件业中鼓吹降低生产成本的主要口号之一。但是在组件技术的指向下,一般所复用的只是用于构建的砖块,而并不是某种构造原理。即使在所有信息已经确定的情况下,我们仍然不可能从需求立刻得到可执行的产品。很多代码即使我们在想象中已经历历在目,却仍然需要一行行把它们誊写下来。当我们发现系统中已经没有任何组件值得抽象的时候,仍然留下来众多的工作需要机械化的执行。代码复用的理想国距离我们仍然非常的遥远。
子例程(subroutine)是最早的代码重用机制。这就像是将昨天已经完成的工作录制下来,在需要的时候重新播放。函数(function)相对于子例程更加强大。很多代码看起来并不一样,但是如果把其中的差异部分看作是变量,那么它们的结构就可以统一了。再加上一些判断和循环,很多面目迥异的东西其实是存在着大量共享信息的。面向对象技术是一次飞跃性的发展。众多相关信息被打包到一个名称(类型)中,复用的粒度和复杂度都大大提升。派生类从基类继承,可以通过重载实现对原有代码的细致调整。不过,这种方式仍然无法满足日益增长的复用需求。很多时候,一个名称并不足以标定我们最终需要的代码结构,在实际使用的时候还需要补充更多的信息。类型参数化,即泛型技术,从事后的角度看其实是一种明显的解决方案。根据参数动态的生成基类自然可以吸纳更多的变化。经历了所谓Modern C++的发展之后,我们现在已经非常明确,泛型并非仅仅能够实现类型共变,而是可以从类型参数中引入更丰富的结构信息,它的本质是一种代码生成的过程。http://canonical.iteye.com/blog/57244
认清了这一点,它的扩展就非常明显了
BaseClass<ArgClass> --> CodeGenerator<DSL>
DSL(或者某种模型对象)相对于普通的类型(Class),信息密度要大很多,它可以提供更丰富也更完整的输入信息。而CodeGenerator也不必拘泥于基础语言本身提供的各种编译机制,而是可以灵活应用各种文本生成技术。http://canonical.iteye.com/blog/309395 CodeGenerator在这里所提供的正是根据输入模型推导出完整实现代码的构造原理。
现在很多人热衷于开发自己的简易代码生成工具,这些工具也许可以在简单的情形下减轻一些体力工作,但是生成的代码一般不能直接满足需求,仍然需要手工执行大量的删改工作。当代码生成之后,它成为一种固化的物质产品,不再能够随着代码生成工具的改进而同步改进,在长期的系统演化过程中,这些工具并不一定能够减少累积的工作量。
修正过程 ==> CodeGenerator<DSL>
为了改进以上代码生产过程,一些人试图在CodeGenerator中引入越来越多的可配置性,将各种变化的可能内置在构造原理中。显然这会造成CodeGenerator的不正常的肿胀。当更多的偶然性被包含在原理中的时候,必然会破坏原理的简单性和普适性。
输入信息 + 一段用于推导的原理 + 修正补充 = 真实模型
必须存在[修正补充]这一项才能维持以上方程的持久平衡。
为了摆脱人工修正过程,将模型调整纳入到概念世界中,我们需要超越继承机制的,更加强大的,新的技术手段。其实在当前的技术背景下,这一技术已经是呼之欲出了。这就是AOP, Aspect Oriented Programming。http://canonical.iteye.com/blog/34941
Biz ==[AOP extends]==> CodeGenerator<DSL>
继承仅仅能够实现同名方法之间的简单覆盖,而AOP所代表的技术原理却是在代码结构空间中进行任意复杂的删改操作,它潜在的能力等价于人工调整。
为了实现上述生产模式,需要对编程语言,组件模型,框架设计等方面进行一系列改造。目前通用的AOP实现和元编程技术其实并不足以支持以上模式。http://canonical.iteye.com/blog/275015
这一生产模式将会如何演化,也是一个有趣的问题。按照级列理论,我们立刻可以得到如下发展方向:
Context0 + DSL1 + EXT0 = DSL0 Context1 + DSL2 + EXT1 = DSL1 ...
http://canonical.iteye.com/blog/33824
Witrix平台中BizFlow可以看作是对DaoWebAction的修正模型,但是它本身具有完整的意义,可以直观的被理解。在BizFlow的基础上可以逐步建立SeqFlow,StateFlow等模型。http://canonical.iteye.com/blog/126467
现在有些人试图深挖函数式语言,利用模式匹配之类的概念,做符号空间的全局优化。但是我们需要认识到通用的机制是很少的,能够在通用语言背景下被明确提出的问题更是很少的。只有在特定领域中,在掌握更多局部信息的情况下,我们才能提出丰富的问题,并作出一定背景下的解答。DSL的世界中待做的和可做的工作很多。http://canonical.iteye.com/blog/147065
对于程序员而言,未来将变得越来越丰富而复杂,它将持续拷问我们的洞察力。我们不是一行行的编写代码,把需求一条条的翻译到某种实现上,而是不断发明局部的生产原理,依靠自己制定的规则在抽象的空间中不断的创造新的表象。
评论
nighthawk 写道还是很欣赏canonical看待问题的视角。
我的简单理解来就是代码复用是没有问题的,路远点就远点了,得看复用到什么程度。
现在流行的框架以及你的Witrix平台不也是复用的一种体现吗。
想到个通俗的比喻:框架像是地基,他不需要我们重复劳动了,领域模型是柱子,他决定了房屋的形状。剩下的就是搬砖了。当然,搬砖砌砖也是个技术活,如果搬砖工人会点诀窍,比如AOP之类的,那会搬的更轻松。
另外,我并不看好什么CodeGenerator。那生成出来的代码与复用,是两码事。也许有CodeGenerator适合的场景,比如一些很简单通用的增删改查。但是,既然提到了简单通用,那我干吗还去用CodeGenerator,啥工具语言的上来不都是三下五除二搞定?
现有的AOP框架基本都是通过CodeGenerator实现的。
工具的本质也是代码检查器和生成器。譬如可视化编辑器定义了一个鼠标DSL,于是可以通过这个DSL产生程序代码。可是现在的工具包装得太好了,以至于人们很容易忘记它本来是什么东西……
前面我也说过,复用的第一原则是充分利用本语言的能力,其次才是CodeGenerator。
但是静态语言的缺点就是:某时候很难复用一个结构(可以是可以的,但是做出来别人看不懂),于是便衍生出各种各样的复用的通用语言——设计模式和框架。
可是回头想一想:为什么事情变得这么复杂? 走这么远是否忘记了本来的意思? 有时一个static if胜过千言万语。
而且,语言和框架只有语法检查的能力,逻辑检查还得靠自己,完成自己的CodeGenerator就更有意义了。
nighthawk你对代码生成的理解有误。CodeGenerator还有一个名字,叫做编译器。
http://en.wikipedia.org/wiki/Code_generation_(compiler)
在我看来,如果一个代码生成器,生成完代码就不管了,只着眼于“生成”,那绝对不能够令人满意。真正有用的代码生成器,要对所生成代码实现有效的管理,这种可管理性要体现在:
1 程序员无需接触到所生成的代码,各种修改都在代码生成器所提供的DSL语言中进行。
2 调试的时候,跟踪,断点等设置也主要在高级的DSL语言中进行,而不是一定要深入到所生成的代码内部。
在现代的各种程序语言中,有一个少有人注意的问题,那就是把声明式和命令式混淆在了一起,它们之间的关系也没有得到很好的清理。声明式是关于概念世界的,回答“是什么”的问题,而命令式是关于现实世界的,回答“如何做”的问题。
类是属于概念世界,具体的对象实例属于现实世界(内存)。类之间的关系,类与对象的关系,用声明式语言才适合,而对象具体的行动,却需要用命令式的语言表达。
只有在程序设计语言中融合声明式和命令式到一个整体框架中,才能够更符合程序员的需要。
我的简单理解来就是代码复用是没有问题的,路远点就远点了,得看复用到什么程度。
现在流行的框架以及你的Witrix平台不也是复用的一种体现吗。
想到个通俗的比喻:框架像是地基,他不需要我们重复劳动了,领域模型是柱子,他决定了房屋的形状。剩下的就是搬砖了。当然,搬砖砌砖也是个技术活,如果搬砖工人会点诀窍,比如AOP之类的,那会搬的更轻松。
另外,我并不看好什么CodeGenerator。那生成出来的代码与复用,是两码事。也许有CodeGenerator适合的场景,比如一些很简单通用的增删改查。但是,既然提到了简单通用,那我干吗还去用CodeGenerator,啥工具语言的上来不都是三下五除二搞定?
现有的AOP框架基本都是通过CodeGenerator实现的。
工具的本质也是代码检查器和生成器。譬如可视化编辑器定义了一个鼠标DSL,于是可以通过这个DSL产生程序代码。可是现在的工具包装得太好了,以至于人们很容易忘记它本来是什么东西……
前面我也说过,复用的第一原则是充分利用本语言的能力,其次才是CodeGenerator。
但是静态语言的缺点就是:某时候很难复用一个结构(可以是可以的,但是做出来别人看不懂),于是便衍生出各种各样的复用的通用语言——设计模式和框架。
可是回头想一想:为什么事情变得这么复杂? 走这么远是否忘记了本来的意思? 有时一个static if胜过千言万语。
而且,语言和框架只有语法检查的能力,逻辑检查还得靠自己,完成自己的CodeGenerator就更有意义了。
nighthawk你对代码生成的理解有误。CodeGenerator还有一个名字,叫做编译器。
http://en.wikipedia.org/wiki/Code_generation_(compiler)
我的简单理解来就是代码复用是没有问题的,路远点就远点了,得看复用到什么程度。
现在流行的框架以及你的Witrix平台不也是复用的一种体现吗。
想到个通俗的比喻:框架像是地基,他不需要我们重复劳动了,领域模型是柱子,他决定了房屋的形状。剩下的就是搬砖了。当然,搬砖砌砖也是个技术活,如果搬砖工人会点诀窍,比如AOP之类的,那会搬的更轻松。
另外,我并不看好什么CodeGenerator。那生成出来的代码与复用,是两码事。也许有CodeGenerator适合的场景,比如一些很简单通用的增删改查。但是,既然提到了简单通用,那我干吗还去用CodeGenerator,啥工具语言的上来不都是三下五除二搞定?
加在概念上是简单的加,非常直白。但是具体操作的时候,要找到合适的地方,具体加的时候要做的操作就需要有复杂的实现约束了。这个很难理解了吗。因为从概念上说,我手里有现成的一些代码,现在有一些增量修改,它们放在一起要合成最终我们需要的代码,这个不是很简单的吗,但是你能很简单的定义出规则来实现这个过程吗。
template可以改,没有问题啊。这说明你没有AOP的需要。而我们在大规模使用代码生成技术的时候就不能一句“非要AOP它吗”就可以解决问题的了。这就如同说所有的开发不都是写代码吗,我要抽象干吗呢。源代码当然是要重用抽象,有了AOP你才能做到更好的重用,这个很难理解吗。
手工copy当然不是CodeGenerator了。 你为什么会有这种误解呢。CodeGenerator在我的文章中外延并不大啊, 用某种技术生成的才是generate的,直接用原生语言手写的当然不是了。
A你看做一个AST就可以。
抽象重用的第一考虑应该是充分利用本语言的结构,然后才是代码生成,我玩玩动态语言生成就满足了,的确没有AOP的需要 。
btw:Template是我手写的,不是生成的。
老实说你写的东西码那么长字,看不下去……好意心领了。
不要怒啊,一定会有理解你支持你的人的。
加在概念上是简单的加,非常直白。但是具体操作的时候,要找到合适的地方,具体加的时候要做的操作就需要有复杂的实现约束了。这个很难理解了吗。因为从概念上说,我手里有现成的一些代码,现在有一些增量修改,它们放在一起要合成最终我们需要的代码,这个不是很简单的吗,但是你能很简单的定义出规则来实现这个过程吗。
template可以改,没有问题啊。这说明你没有AOP的需要。而我们在大规模使用代码生成技术的时候就不能一句“非要AOP它吗”就可以解决问题的了。这就如同说所有的开发不都是写代码吗,我要抽象干吗呢。源代码当然是要重用抽象,有了AOP你才能做到更好的重用,这个很难理解吗。
手工copy当然不是CodeGenerator了。 你为什么会有这种误解呢。CodeGenerator在我的文章中外延并不大啊, 用某种技术生成的才是generate的,直接用原生语言手写的当然不是了。
A你看做一个AST就可以。
Aspect本身当然也是可以由生成器生成的。
A不是函数,它是一个具体的程序结构。我们的工作本身就是这样实现,不是什么理论问题。加是一个非常复杂的操作,具体是哪个位置当然是有一系列规则确定的。
"结果不还是CodeGenerator". 这个怎么是呢? 其中有手写的部分,有生成的部分。 有重用的通用的部分, 有特殊的针对特定应用的部分。它们之间是以复杂的方式合成的。不是显得高深,而是你是否能够真正的为这些概念找到实际的应用。
请给一个应用的例子,大家都明白的那种。
老实说我不明白template犯了什么错,我就不能改它吗? 非要AOP它吗? 我就不能用对待别的源代码相同的方式对待它吗? 源代码就不能抽象重用吗?
"加是个非常复杂的操作"……你刚才还说"加就是加上"……不吐你槽了
如果你把CodeGenerator的外延定得这么宽,整个程序都是CodeGenerator了,手工copy也是CodeGenerator了……
如果你说这个A是个AST或者字符串或者一群蚂蚁,我明白。你说“一个具体的程序结构”,我就搞不懂你要表达的意思了。
Aspect本身当然也是可以由生成器生成的。
A不是函数,它是一个具体的程序结构。我们的工作本身就是这样实现,不是什么理论问题。加是一个非常复杂的操作,具体是哪个位置当然是有一系列规则确定的。
"结果不还是CodeGenerator". 这个怎么是呢? 其中有手写的部分,有生成的部分。 有重用的通用的部分, 有特殊的针对特定应用的部分。它们之间是以复杂的方式合成的。不是显得高深,而是你是否能够真正的为这些概念找到实际的应用。
你的回答其实都是要修改原先生成器本身的代码的,这是对原有抽象的破坏。
那要看你对生成器的定义范畴了,我觉得Template只是源代码的一部分,并不是生成器的一部分,输入数据更加是源代码的一部分了。
而且照你这么说,AOP也是生成器代码了。
当我们还在思考这是不是破坏了某抽象的时候,别人的伟大产品已经出炉了。
Biz =[AOP extends]=> CodeGenerator<DSL>
合成? 你的第一个式子"A=O+(A-O)" 问题就出来了:
如果A定义了一个函数f,A-O删除了f,那么g(f)是改成g(0)还是直接删掉呢?
假设改成g(0),那O+(A-O)是否要把所有0替换成f呢?
假设删掉,那么O+(A-O)如何知道要在哪个位置补上g(f)呢?
接着第二个式子,看了好一会才明白……这些符号是你自创的还是借用的?
AOP*CodeGenerator, 结果不还是CodeGenerator?
如果要给CodeGenerator分层次,我还可以定义一个级数,每次CG都更接近Biz,这样也能显得很高深。
你的回答其实都是要修改原先生成器本身的代码的,这是对原有抽象的破坏。
AOP是必要的一种技术,这一点对大多数人来说都是意识不到的。因为对大多数人来说,AOP只是偶尔使用的调剂,代码生成代码也只是系统中可有可无的部分。但是对于我们而言,代码生成是系统运行的核心,绝大多数代码都是基于生成概念的情况下,对于AOP概念的依赖就成为必然了。
“而且AOP也不能保证你修改了生成的代码之后不出任何问题吧”。AOP当然无法保证,而且事实上因为AOP技术的强大能力伴随着对系统结构的巨大破坏性,因此我们必须发展一系列的技术来规范,限制AOP的处理方式。这个其实是需要做工作的地方。
现在很多利用模板语言进行的代码生成是没有任何规范约束的,而C++和D语言中的元编程则是在严格的规范中进行的。
“问一个问题: O是任何结构? 你这里的+是什么? 证明了+运算的交换律没? ”。 这里并不是算数运算中的+, 只是合成操作的简写。加就是加上,这个很容易理解。在我的文章中有一个更加准确的公式
Biz =[AOP extends]=> CodeGenerator<DSL>
A = O + ( A - O) = O + Aspect , 这里O可以是任何结构。 Aspect仅仅是说相对于基础结构它是一个补充而已。 Aspect本身当然可以用代码生成技术等进行构造。 对于构造最终我们需要的A而言,直接用代码生成或者是使用AOP构造, 或者是代码生成结合AOP, 它们的能力都是一样的, 只是不同的策略的灵活程度,方便程度不一样而已。
问一个问题: O是任何结构? 你这里的+是什么? 证明了+运算的交换律没?
假设现在我已经写好了一段代码生成器的实现,可以生成我需要的代码,例如你上面_wnd_proc的实现。 我在几个常见的应用中也用到了,可是突然有一天有一个需求,要对一个特定的msg='my_message'的时候做一个特殊处理。现在应该如何处理呢? 是重写代码生成器,或者为代码生成器增加一个配置选项,还是利用某种AOP技术直接操作生成的代码做一点修正?
“最终的结构”和“精细的调节”不只是某种空泛的概念区别,而是对应着不同的实现策略。
“分离好生成代码和非生成代码即可”这种分离到底能做到多大的程度?是简单的代码交错,还是复杂的如同C++模板那种非常深入的编译期的递归交织。一个信息表达A到底能够以哪些方式传播到系统中的哪些部分?
第一个问题:这就体现了代码生成器用动态语言实现的好处。
如果要做一个特殊处理,做一些项目特定的微调时,不需要重写生成器,也不需要重新配置(本来这个东西就是0配置……),动态语言的元编程能力提供了强大的灵活性。
方案A:msg_listeners是分析其他文档产生的,listener函数体也在分析数据中,迭代修改msg='my_message'函数体即可(甚至连动态性都没用上……)。
方案B:修改这个模版,增加一个if(${msg}==my_message),由于编译期两者都是常量,自动被优化掉。
第二个问题:依实际情况而定了。
而且AOP也不能保证你修改了生成的代码之后不出任何问题吧。
你问的问题很好,虽然我没有这样的疑惑……我所有给编译器的源文件都是生成的……也没遇到过要改那些东西的需求。
最后,由于只对#做了手脚,代码编辑器还是认账的。
A = O + ( A - O) = O + Aspect , 这里O可以是任何结构。 Aspect仅仅是说相对于基础结构它是一个补充而已。 Aspect本身当然可以用代码生成技术等进行构造。 对于构造最终我们需要的A而言,直接用代码生成或者是使用AOP构造, 或者是代码生成结合AOP, 它们的能力都是一样的, 只是不同的策略的灵活程度,方便程度不一样而已。
假设现在我已经写好了一段代码生成器的实现,可以生成我需要的代码,例如你上面_wnd_proc的实现。 我在几个常见的应用中也用到了,可是突然有一天有一个需求,要对一个特定的msg='my_message'的时候做一个特殊处理。现在应该如何处理呢? 是重写代码生成器,或者为代码生成器增加一个配置选项,还是利用某种AOP技术直接操作生成的代码做一点修正?
“最终的结构”和“精细的调节”不只是某种空泛的概念区别,而是对应着不同的实现策略。
“分离好生成代码和非生成代码即可”这种分离到底能做到多大的程度?是简单的代码交错,还是复杂的如同C++模板那种非常深入的编译期的递归交织。一个信息表达A到底能够以哪些方式传播到系统中的哪些部分?
我的想法是不必要在“最终的结构”和“精细的调节”上面纠结,
代码生成就是编译过程,只要分离好生成代码和非生成代码即可。
新建太多概念意义也不大。
"我想基于parse tree的东西已经把事情弄得很清晰了"
确实,从概念上这些东西都是非常清楚的. AOP就是一种定位组装技术,元编程就是一种代码生成. 但是概念上很清楚不代表你找到了新的应用方式. 除了别人已经做好的例子, 你能否想出什么复杂的应用实例? 如何具体应用这些概念?
举几个自己应用代码生成的例子,虽然写得不怎么样,但是觉得比用AOP容易得多
下面是一个消息处理函数的生成模版,msg_listeners通过解析其他文件得到。
(写这段函数的初衷是不需要Thunk Hack也能避免产生庞大的虚函数表)
在VC里设置了Prebuild event,每次build之前先Generate一趟(用ant,make,rake也差不多)。
一点说明:C的宏就是一种元编程,这里扩展了macro的语法,'#'开始的行除了原有的C macro之外,都被当做是ruby代码处理。这种处理方式也非常容易重用。
'${}'为嵌入相应对象的值。
#static: LRESULT CALLBACK _wnd_proc(HWND hwnd, UINT message, WPARAM wparam, LPARAM lparam) { LRESULT result = 0; switch(message) { #msg_listeners.each do |msg,listeners| case ${msg}: #listeners.each do |listener| if(${fname_base}.${listener}) return result; #end break; #end //generate mouseover and leave events case WM_NCHITTEST: if(window_base::h_mouseover != hwnd) { SendMessage(window_base::h_mouseover, WM_MOUSELEAVE, 0, 0); SendMessage(hwnd, WM_MOUSEHOVER, 0, 0); window_base::h_mouseover = hwnd; return 0; } break; } //reflect unprocessed notify if (message == WM_NOTIFY) { return SendMessage(((LPNMHDR)lparam)->hwndFrom, WM_RNOTIFY, wparam, lparam); } #if child_window return CallWindowProc( _old_proc, hwnd, message, wparam, lparam ); #else return DefWindowProc( hwnd, message, wparam, lparam ); #end }
下面是根据Scintilla.iface生成Ruby extension接口的Erb模版的一部分
(Scintilla的接口太多了,一个个写肯定累死人,有些细节还是不能依赖swig完成,只好自己写了)
Can AOP do this ?
<% strres_funs.each do |f| %> static VALUE _x_<%= f[:fun] %>(<%= proto(f[:p1],f[:p2]) %>) { VALUE v; int len = _SEND(<%= f[:code] %>, <%= cval(f[:p1]) || '0' %>, 0); char* buf = _x_arena_alloc(len); _SEND(<%= f[:code] %>, <%= cval(f[:p1]) || 'len' %>, buf); v = rb_str_new(buf, (len>0 ? len-1 : 0)); rb_funcall(v, id_force_encoding, 1, string_utf_8); return v; } <% end %>
动态类型,动态方法的好处是:它们都非常直观。
而AOP?什么是advice?什么是pointcut?我需要学习这些才能修改它们么?
举个例子,升级到ruby1.9,很多gem都报错:找不到"xxx".each方法。那么很简单:
class String alias each each_byte end
打开类修改,定义一个别名,问题解决
可能我举的例子过于简单,但是问题没办法变得更复杂……
或者设想一个庞大的工程,需要大量补镬的场景? 那么应用AST做点剪枝工作吧,我觉得ANTLR官网上很多文章都不错的。
这样生成也有缺点:不能改生成的目标代码。
但是,代码生成就是一个编译的过程,正如人们应该修改.java文件,而不是去修改.class文件,如果要改,就应该改源文件。
"我想基于parse tree的东西已经把事情弄得很清晰了"
确实,从概念上这些东西都是非常清楚的. AOP就是一种定位组装技术,元编程就是一种代码生成. 但是概念上很清楚不代表你找到了新的应用方式. 除了别人已经做好的例子, 你能否想出什么复杂的应用实例? 如何具体应用这些概念?
但是不好意思,当我提到AOP的时候,我所指的就是像AspectXXX那样的东西……
对于你说的AOP,再次不好意思,我抽象思维能力比较弱……不是很明白为什么这么多东西都被AOP(如果我没记错,面向方面编程?)覆盖了?
现有的元编程技术已经非常强大了吧?
像boost.spirit,就可以动态添加语法规则;
动态语言实现的DSL也可以玩一个无穷序列,甚至还可以用DSL生成DSL生成DSL……
至于如何划分边界,我想基于parse tree的东西已经把事情弄得很清晰了。
如果要说谁更牛逼一点,我想可以证明它们是等价的……
动态语言代码生成最后所提供的效果也在AOP所涵盖的范畴之内。 AOP就是对程序代码结构的一种动态修正技术.
代码生成决不仅是代码生成工具,或者是动态脚本代码生成,或者是动态字节码代码生成,或者是JIT代码生成. 我对代码生成的关注重点在于生成的过程中如何保持概念边界,如何将它作为模型定义和转换的手段.
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在实际应用中,G代码的灵活性使得CNC系统能够处理各种任务,从简单的切割和钻孔到复杂的三维雕刻和精密零件制造。为了优化效率和精度,程序员需要根据工件材料、刀具类型和设备性能来调整G代码参数。 G代码的解析和...
- **定义**: 源代码不仅包括自行编写的程序代码,还包括相关的开发设计文档、第三方软件、控件及其他支持文件。 - **计算机处理**: 涉及源代码的计算机在转作他用或离开研发部门前,必须彻底清除硬盘中的源代码数据...
将G代码解释程序用C++ Builder编写,意味着开发者利用了C++的强大功能以及C++ Builder的便利性,构建了一个能够读取、解析和执行G代码的程序。这样的程序通常包含以下几个关键部分: 1. **输入解析**:程序需要能够...
辉达自动化编写的DXF转G代码工具是专为此目的设计的软件,它可以帮助用户将设计的DXF图形转换为适合CNC机床执行的G代码序列。该软件可能具备以下功能: 1. **DXF文件导入**:支持导入标准的DXF格式文件,读取其中的...
掌握G代码意味着能够理解和创建自定义的数控程序,这对于制造业,特别是精密零件制造,具有极高的价值。通过研究压缩包中的G代码示例,学习者可以深入了解3轴数控机床的工作原理,提高自身的编程技能。
"编写Downloader制造机VC源代码"这一标题揭示了我们即将探讨的是一个使用Visual C++(VC)和MFC(Microsoft Foundation Classes)框架编写的下载器(Downloader)程序的源代码。下载器通常是一个软件工具,用于从...
学习G代码通常从理解基本指令开始,然后逐步深入到更复杂的应用,如循环、子程序和宏编程。资料中的G代码程序可能是实际的CNC加工案例,通过分析和模仿这些程序,学习者可以提升自己的编程能力。 此外,资料可能还...
在数控加工中,程序员会编写一系列的G代码指令,这些指令详细描述了工件的加工路径和参数。 源码是程序的基础,包含了所有实现特定功能的代码行。对于“G代码查看器源码”而言,它可能包含以下几个关键部分: 1. *...
FANUC是日本FANUC公司的简称,该公司是全球最大的数控系统制造商,其编写的代码标准在工业界被广泛应用。FANUC代码基于ISO 6983标准,它使用一系列的字母和数字(G代码和M代码)来指示机器执行不同的动作。 G代码是...
在工业控制中,G代码不仅是CNC编程的基础,还涉及到PLC(可编程逻辑控制器)、SCADA(监控与数据采集系统)等自动化系统的交互。了解并掌握G代码的编写和解析对于操作和维护这些设备至关重要。 压缩包内的"NC转换器...