User
Вам когда-нибудь приходилось задаваться вопросом, как работает компилятор, но так руки и не дошли разобраться? Тогда этот текст для вас. Мне тоже не доводилось заглядывать под капот, но тут так случилось, что мне нужно прочитать курс лекций о компиляторах местным третьекурсникам. Кто встречался с некомпетентными преподавателями? Здравствуйте, это я :)
Итак, чтобы самому разобраться в теме, я собираюсь написать транслятор с эзотерического языка программирования wend (сокращение от week-end), который я только что сам придумал, в обычный ассемблер. Задача уложиться в несколько сотен строк питоновского кода. Основной репозиторий живёт на гитхабе (не забудьте заглянуть в мой профиль и посмотреть другие tiny* репозитории).
Задавались ли вы когда-нибудь вопросом, можно ли полноценно программировать при помощи директивы #define в языке C? Полнота по Тьюрингу шаблонов C++ известна весьма широко, например, люди пишут трассировщики лучей, делающие все вычисления во время компиляции (вместо времени исполнения). А как обстоят дела с препроцессором C? Вопрос оказался сильно нетривиальнее, и эта история является, на мой вкус, отличным анекдотом для курса лекций по теории компиляторов, что я готовлю в данный момент. В частности, для лучшего понимания происходящего здесь, рекомендую ознакомиться со второй статьёй, которую я опубликовал параллельно этой: лексер и парсер.
Чтобы не было обманутых впечатлений, предупрежу сразу, что рейтрейсера не будет, но про́клятый код будет очень даже! Итак, поехали. Для начала, почему я вообще задался этим вопросом? Если обычный код компьютерной графики вам скучен, следующий раздел можно пропустить, перематывайте до последней картинки.
Продолжаем разговор. На прошлой неделе я пообещал за выходные написать компилятор из простенького мной придуманного языка в ассемблер. В назначенное время уложился, и компилятор даже вроде работает, см. заглавную картинку. Теперь дело за малым, потихоньку причесать и стройно изложить. В прошлый раз я рассказал про синтаксические деревья и показал простейший транслятор в питон (по факту, обычный pretty print дерева). Но если в предыдущей статье я синтаксическое дерево строил вручную, то сегодня всё же будем автоматизировать процесс.
Сегодня я публикую две статьи разом, поскольку по дороге меня довольно круто занесло, и получился небольшой спин-офф. Очень рекомендую к прочтению :)
Ну а тема этой статьи - автоматическое построение синтаксического дерева aka лексер и парсер.
Как водится воскресным вечером, снова я с моим компилятором. На этот раз я расскажу, как работают области видимости переменных и как перегружать функции. Это позволит нам скомпилировать демку про́клятого огня, а также я накидал фантазию на тему игрушки арканоид (скриншот на КПДВ, видео в конце статьи). Я на удивление сам долго залипал на эту анимацию :)
На всякий случай я даю код и на wend, и на C, поскольку понимаю, что код на моём языке вряд ли интересен кому-то помимо того, кто реально возьмётся за компилятор. А вот мелкий код с интересными эффектами всегда найдёт свою публику. Кстати, если у вас есть идеи на тему чего-то интересного, что можно запрограммировать в полста строчек кода, делитесь в комментариях, я внимательно слушаю!
Вопрос из области ненормального программирования: насколько сложные программы вы сможете написать на питоне, не пользуясь в принципе переменными (а также агрументами функций), за исключением пары глобальных массивов? Правильный ответ: да любой сложности. Если что-то можно сделать на ассемблере, то уж на питоне и подавно! Правда, пусть лучше код вместо меня сгенерирует машина :)
Продолжаем разговор о минималистичном компиляторе, который вполне реально написать за выходные. Задачей стоит транслировать код из придуманного мной языка в x86 ассемблер. Мой компилятор состоит из 611 строк кода, при этом не имеет ни единой зависимости:
ssloy@khronos:~/tinycompiler$ cat *.py|wc -l
611
Несмотря на то, что мой компилятор выдаёт ассемблер, я не мазохист, и пришёл к этому постепенно, сначала я транслировал код в питон, и постепенно урезал функционал целевого языка, пока не остался голый ассемблер, см. обложку публикации.
Итак, тема сегодняшнего разговора: генерация кода на питоне без использования переменных.
Недавно прочитал пост из «Дополненной реальности», в котором упоминается Фильтр Калмана в сравнении с более простым «альфа-бета» фильтром. Давно собирался сочинить нечто вроде сниппета по составлению ФК, и вот думаю самое время. В статье я вам расскажу как на практике можно составить расширенный ФК не особо утруждая себя высоконаучными размышлениями и глубокими теоретическими изысканиями.
На написание этой статьи меня подтолкнула мысль о том, что все малочисленные конструкторские бюро (1...4 конструктора), с которыми я имел дело или в которых работал, имеют крайне низкую эффективность. Сами же сотрудники таких микро КБ как правило живут "с бревном в глазу".
При разработке приложений рано или поздно наступает момент, когда заниматься развёртыванием вручную становится затратно и неудобно. Как следствие на помощь приходит автоматизация этого процесса с помощью специально настроенных пайплайнов непрерывной интеграции и непрерывной доставки (Continuous Integration & Continuous Delivery — CI/CD). Для разных систем управления репозиториями исходного кода существуют свои способы настройки CI/CD.
В этой статье мы рассмотрим, как использовать GitLab для организации автоматической сборки и деплоя приложения в кластер Kubernetes. Сам кластер работает под управлением Deckhouse Kubernetes Platform, а автоматизировать процесс будем с помощью werf — Open Source CLI-утилиты, организующей полный цикл доставки приложения в Kubernetes и использующей Git как единый источник истины для состояния приложения, развёрнутого в кластере.
Добрый день, коллеги! Доказывать, что нужно использовать систему контроля версий, уже давно не нужно. И Git занял тут лидирующую позицию, стремительно вытеснив SVN. Но это инструмент, а инструментом нужно уметь пользоваться, чтобы добиться лучших результатов. Как топором, один человек сможет просто срубить дерево а другой из этого дерева сможет сделать великолепную скульптуру. Так и с помощью Git, один человек сможет просто не потерять результаты своего труда за день, а другие смогут организовать совместную работу над проектом нескольких сотен человек. Да так, что о любой строчке кода можно будет и через пять лет сказать, откуда она взялась и для чего нужна.
Постараюсь рассказать для начинающих и не очень разработчиков, как оформлять свои коммиты, чтобы их максимально быстро и без претензий принимали в любые проекты, как опенсорсные так и коммерческие.
Привет, Хабр!
Утренний будильник, кофеварка, микроволновка, телевизор, кондиционер – все они оборудованы микроконтроллерами. Микроконтроллеры управляют функциями устройства, обеспечивая пользовательский интерфейс и взаимодействие с другими устройствами. Микрокотроллеры также используются в автомобилях, к примеру для контроля работы двигателя или системы ABS. А в медицине практически все оборудование работает на микроконтроллерах.
Протоколы в микроконтроллерах позволяют устройствам «понимать» друг друга и работать вместе, создавая общую систему. Протоколы определяют, как устройства подключаются, обмениваются данными, синхронизируют действия, управляют форматированием, временем и последовательностью сообщений между микроконтроллерами и другими компонентами в системах.
В этой статье рассмотрим такие протоколы взаимодействия как SPI, IDC, UART, CAN
Когда у вас 2 собственных дата-центра, тысячи железных серверов, виртуалки и хостинг для сотен тысяч сайтов, Kubernetes может существенно упростить управление всем этим добром. Как показала практика, с помощью Kubernetes можно декларативно описывать и управлять не только приложениями, но и самой инфраструктурой. Я работаю в крупнейшем чешском хостинг-провайдере WEDOS Internet a.s и сегодня расскажу о двух своих проектах — Kubernetes-in-Kubernetes и Kubefarm.
С их помощью можно буквально за пару команд, используя Helm, развернуть полностью рабочий Kubernetes внутри другого Kubernetes-кластера. Как и зачем? Добро пожаловать под кат!
Вот мы и подобрались к самому интересному: запуску Kubernetes в Kubernetes. В этой статье мы поговорим о таких технологиях, как Kamaji и Cluster API, а также о том, как интегрировать их с KubeVirt.
В прошлых статьях мы уже рассказывали, как мы готовим Kubernetes на bare metal, и о том, как превратить Kubernetes в средство запуска виртуальных машин. Эта статья завершает серию, объясняя, как, используя всё вышеперечисленное, можно построить полноценный managed Kubernetes service и запускать виртуальные Kubernetes-кластеры по клику.
И начнём мы, пожалуй с Cluster API.