Компиляторы *

Зачем вообще компилировать TypeScript?

Есть большой проект, с кодовой базой в два миллиона строк на C++. Ядро на плюсах, поверх него работают несколько UI: десктопный интерфейс, веб и мобильное приложение. В какой-то момент проект упирается сразу в две проблемы. Первая — лицензионные ограничения: новые версии Qt, на которых мог бы жить десктопный интерфейс, становятся недоступны по санкционным причинам. Вторая — скорость разработки: UI давно хотелось писать быстрее.

Возникает логичный вопрос: что, если взять лучшие, максимально автоматизированные инструменты из веба и перенести их в мир нативных приложений без браузера и лишних прослоек? Ключевая цель — обеспечить возможность вызова C++-код из TypeScript с возвратом результата без промежуточных интерпретаторов.

Меня зовут Владимир Цышнатий @Tsyshnatiy. Я занимаюсь разработкой более 15 лет, мой основной профиль — C++. Помимо этого меня увлекают технологии на стыке разных миров. В том числе идея, лежащая в основе этой статьи: дать возможность писать на TS как на нативном языке.

Интересно узнать, как мы это делали и что получилось? Детали под катом! 

Исследователи разработали систему, способную находить более сотни ошибок в компиляторах всего за 72 часа, используя возможности больших языковых моделей.

GitHub

Из прошлой статьи мы знаем, что я разрабатываю свой компилятор - Onyx. С того момента язык активно развивался, теперь он поддерживает:

Универсальный компилятор для FPGA, который понимает 42 языка программирования

Пишите код на любимом языке — получайте работающий Verilog для FPGA. Бесплатно, без vendor lock-in.

Команда Rust рада сообщить о новой версии языка — 1.93.0. Rust — это язык программирования, позволяющий каждому создавать надёжное и эффективное программное обеспечение.

Если у вас есть предыдущая версия Rust, установленная через rustup, то для обновления до версии 1.93.0 вам достаточно выполнить команду:

$ rustup update stable

Если у вас ещё не установлен rustup, вы можете установить его с соответствующей страницы нашего веб-сайта, а также посмотреть подробные примечания к выпуску на GitHub.

Если вы хотите помочь нам протестировать будущие выпуски, вы можете использовать канал beta (rustup default beta) или nightly (rustup default nightly). Пожалуйста, сообщайте обо всех встреченных вами ошибках.

Markdown — популярный и удобный язык разметки, но это также и очень ограниченный формат. Поэтому задача написания в Markdown сложной технической документации по ГОСТ, научной статьи с автоматической настройкой оформления для заданного издательства или хорошо оформленного онлайн-учебника может показаться неосуществимой. В этой статье рассмотрим способ работы над научно-техническими статьями и книгами в формате Markdown на основе подхода Docs as Code с учётом строгих ограничений на оформление, используемый Петром Советовым и мной при подготовке учебных материалов в РТУ МИРЭА.

Способ заключается в применении утилиты pandoc для построения дерева абстрактного синтаксиса (AST) Markdown-документа с последующим переписыванием AST набором фильтров на Lua и трансляцией AST в форматы docx и pdf, соответствующие ГОСТ, а также в диалект markdown, совместимый с mdBook, для генерации онлайн-учебника.

Онлайн-версии книг, написанных с использованием описанного подхода, и репозитории с исходным кодом книг опубликованы на GitHub и GitHub Pages: книга по конфигурационному управлению, книга по разработке кроссплатформенных программмных систем.

В данной статье были проведены запуски JIT-бенчмарков под двоичными трансляторами из x86 в ARM Microsoft Prism Emulator, Apple Rosetta 2 и FEX Emulator. Также была проведена оценка влияния динамических модификаций кода на производительность двоичной трансляции.

GitHub

Onyx — язык программирования, нацеленный на базовую безопасность памяти, приятный синтаксис и опыт использования. Onyx написан на C++ с компиляцией на базе LLVM. На момент написания статьи язык поддерживает:

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как можно компилировать Python в быстрые, кроссплатформенные исполняемые файлы без изменения исходного кода. Автор подробно разбирает архитектуру компилятора, объясняет, зачем «понижать» Python до C++, как типы позволяют «приручить» динамику языка и почему эмпирическая оптимизация даёт лучший результат, чем ручной тюнинг.

Привет, Хабр! Меня зовут Пётр Чекмарёв, я старший инженер компании YADRO, занимаюсь компьютерным зрением на мобильных устройствах и низкоуровневой оптимизацией плотных вычислительных функций.

Оптимизация кода — вечная тема, особенно актуальная в дни триумфального шествия искусственного интеллекта. Оптимально написанные, но изолированные ядра сетей составляются в разные последовательности в зависимости от архитектуры модели. Но, если дать им информацию друг о друге во время компиляции, сеть удастся заметно ускорить. Выгружать программу для перекомпиляции, будь она движком инференса или СУБД ,— бессмысленно, поэтому компилировать надо во время работы, Just-In-Time. Я расскажу про свой пет-проект векторной JIT-кодогенерации и покажу, как она помогает в оптимизации.

Разработка собственных языков и языковых серверов может быть сложной и рутинной задачей. Langium — инструмент на TypeScript, который упрощает создание предметно‑ориентированных языков (DSL) с готовым LSP‑сервером.

Меня зовут Денис Маматин, я работаю в R&D‑отделе СберТеха. В ходе разработки одного из наших проектов мы столкнулись с необходимостью создания собственного DSL, и в этом нам существенно помог Langium. В этой статье я рассмотрю, как устроена грамматика Langium, как создать первый проект и какие преимущества он даёт разработчику.

Проблема: когда из-за «оптимизации» код замедляется

Начнём с ситуации, в которой могут спотыкаться даже опытные разработчики. Допустим, вы написали на C++ следующий код, который выглядит совершенно нормальным:

В данной статье я попытаюсь переписать часть приложения Kawai-Focus на стек: FastAPI + Vue.js + Tauri + Ionic. Также я соберу приложение только с экраном «Таймеры» под Linux в AppImage, которое подойдёт для большинства Linux-дистрибутивов. Реализация одного экрана не будет слишком долгим процессом, а финальная сборка приложения позволит оценить сложность и удобство полного цикла разработки.

Эта cтатья не будет подробным гайдом, так как размер переписанного кода и его описание слишком велики для одной статьи. Однако я покажу часть кода проекта и расскажу о выбранном стеке, а также о трудностях и преимуществах, с которыми я столкнулся в процессе переписывания проекта. Я буду использовать часть кода старого проекта, который не касается Kivy и KivyMD, поэтому его душа не умрёт, а обновится.

Заваривайте чай, доставайте вкусняшки — пора «старый стек превращать в удобрение для новых помидор»! 🍅

Продолжение статьи о разработке стекового процессора с оригинальной архитектурой.
Здесь мы занимаемся инфраструктурой - ассемблером, компилятором С и эмулятором процессора.

Про функцию Аккермана тоже будет, она используется в качестве теста.
Уж извините за кликбейтный заголовок.

Эту фразу из «Макбета» Шекспира автор осмелится перевести как «благодаря зуду на кончиках моих пальцев может появиться что‑то очень странное».

Изначально хотелось всего‑лишь ознакомиться с Verilog, но, «опасное это дело, выходить за порог: стоит ступить на дорогу и, если дашь волю ногам, неизвестно куда тебя занесет».

Занесло в сторону процессора с собственной архитектурой. Автор давно неровно дышит в сторону стековых процессоров, здесь так же присутствуют раздельные конвейеры для потоков управления/исполнения и расширяемая упаковка кода.

Надеюсь, это окажется кому‑то полезным, так же как когда‑то автору был полезен игрушечный hoc из книги Кернигана и Пайка «Unix — программное окружение».

Автор: Денис Аветисян

Обзор посвящен стремительно развивающейся области применения больших языковых моделей для оптимизации, трансляции и конструирования компиляторов.

Есть много интересных способов провести новогодние праздники, но поскольку я уже старенький — вместо классических алкогольного угара, ведра оливье и просмотра «Иронии судьбы» выбрал себе более редкое и необычное занятие.

Перфолента.NET — это на удивление профессионально выглядящий язык программирования на платформе .NET, который поддерживает объектно-ориентированное и функциональное программирование, и на котором написан даже написан другой язык, функциональный язык программирования — Перфо.NET (интерпретатор).

Мой личный опыт

Когда я начал немного программировать на Перфоленте/Перфо, моё понимание языков программирования сильно изменилось. Я почувствовал себя как англоязычный программист, пишущий код на родном языке.

Это был очень интересный опыт. Я стал больше внимания уделять смыслу слов и терминов, стал строже относиться к названиям.

Раньше сложные понятия функционального программирования давались мне тяжело, но теперь всё стало проще. Лямбда-функции, замыкания, каррирование и т.д. — всё это я теперь понимаю по-другому. Особенно когда объясняю ребёнку.

Например, лямбда-функция — это просто формула из задачника по математике. Ребёнок понял это сразу! И мы пошли дальше, не останавливаясь.

По-моему, главный эффект даёт отказ от псевдонимов и алиасов. Я долго отучался давать названия, из которых сразу понятно, что это за сущность, а не «имена, которые означают...».

Второй эффект — это «сокращение контекста». Контекстное окно человека ограничено 3–5 вещами, которые он в состоянии держать в голове и обдумывать. «Псевдонимы/алиасы» съедают это контекстное окно. Поэтому избавление от прокладок в виде «print — это печать» и замена их на простые «вывести_в_консоль», «вывести_в_файл» и т.п. сильно облегчают понимание логики кода.

Как я собрал актуальный LLVM со всеми инструментами (Clang, LLD, LLDB, clang-extra-tools) и всеми нужными для автономной работы рантаймами (libc++, libc++abi,libinwind,compiler-rt,UCRT) нативно под Windows. В этой статье я расскажу о своем 4-месячном пути: от накоплений со школьных обедов на первый ПК до борьбы с линковкой библиотек и поиска фиксов в экспериментальной ветке LLVM 22. История о том, почему я выбрал путь «чистого Upstream» и как заставил это всё работать в 15 лет.

Тема специального языка для моделирования многокомпонентных динамических систем давно меня зацепила и хотелось написать свою реализацию для него, так как было жгучее желание сделать лучше: чтобы работало надёжнее и быстрее, чем у авторов языка (MVL - в статье подробнее про язык), и к тому же ещё и кроссплатформенно.

Расскажу про заходы к задаче на C++, почему перешёл в итоге к Rust - что приобрёл, где потерял - поделюсь деталями и самой реализации, которые, надеюсь, будут интересны и растаманам, и плюсовикам, и всем прочим доморощенным компиляторостроителям, а также тем, кого привлекают темы реализации языков, DSL или численного моделирования.