Lisp 言語の紹介
Lisp は「List Processing」の略で、データ文字列を簡単に処理できるように設計された関数型プログラミング言語です。 Lisp は、シンボリック計算におけるシンプルさと優雅さで知られています。 Lisp プログラムは式 (リスト) で構成されているため、再帰演算や記号データの処理に特に適しています。
このガイドでは、Python を使用して簡素化された Lisp インタープリターを構築する方法を説明します。コースの終わりまでに、基本的な Lisp 式を評価し、関数を定義し、条件付きロジックを実行できる実用的なインタプリタが完成します。
Lisp 構文の例
これは、数値の 3 乗を計算するための簡単な Lisp プログラムです:
<code>(define square (lambda (x) (* x x))) (square 4) 输出:16</code>
この例では:
-
define
は、Lisp で新しい変数または関数を作成するために使用されます。名前を値または関数に関連付けて、将来のコードで参照できるようにします。 -
lambda
は、Lisp で匿名関数を作成するために使用されます。これらの関数には事前定義された名前はありません。これらを動的に作成して変数に割り当てる (または渡す) ことができます。
Lisp プログラミングをさらに詳しく学びたい場合は、このチュートリアルから始めるのが最適です [チュートリアルのリンクをここに挿入してください]。
Lisp インタープリターを構築する手順
lis.py
という名前の新しいファイルを作成します。これはインタープリターのメインの Python スクリプトになります。
1. トークン化
このステップでは、入力文字列をトークンと呼ばれる、より小さく、より意味のある部分に分割します。たとえば、( 1 2)
のような式はリスト ["(", " ", "1", "2", ")"]
に分解されます。このプロセスにより、入力の分析と操作が容易になり、その後の処理が可能になります。
def tokenize(source): """ 将输入源字符串分词: - 将开括号和闭括号替换为空格填充的版本,将它们视为单独的标记。 - 按空格分割修改后的字符串以获得标记列表。 参数: - source (str): 要分词的源代码。 返回: - 字符串列表:表示源代码的标记列表。 """ return source.replace("(", " ( ").replace(")"," ) ").split()
2. 解析
トークン化後、タグは構造化形式 (通常はネストされたリスト) に変換されます。たとえば、["(", " ", "1", "2", ")"]
は [" ", 1, 2]
になります。この構造化表現により、式を抽象構文ツリー (AST) と呼ばれるツリー状の構造にマッピングすることで、式をより簡単に評価できるようになります。
def read_from_tokens(tokens): # ... [代码与原文相同] ...
3. 環境設定
環境は、変数名と関数が格納される辞書として機能します。これには、
、-
、*
、/
などの組み込み関数だけでなく、ユーザー定義の変数や関数も含まれます。この環境により、インタープリタは式で使用される記号 (x や など) を解決できます。
class Env(dict): # ... [代码与原文相同] ...
Env クラスが必要なのはなぜですか?
Env クラスは、変数、関数、スコープを管理するインタープリターのバックボーンとして機能するため、非常に重要です。これが必要な理由は次のとおりです:
- 変数バインディング
- 関数ストレージ
- スコープ指定された解決
- 組み込み関数
4. 評価
解析された式が評価されるインタープリターのコアロジック:
- 数値 (例: 1、2.5) と変数 (例: x、y) は、それぞれの値に評価されます。
- 関数呼び出し (例:
( 1 2)
) は再帰的に評価されます。演算子 ( ) とパラメーター (1、2) は、解析と計算に環境を使用します。
<code>(define square (lambda (x) (* x x))) (square 4) 输出:16</code>
5. REPL (読み取り-評価-印刷ループ)
REPL は、ユーザーがリアルタイムで Lisp コマンドを入力して実行できるようにする対話型シェルです。ユーザー入力 (例: (define x 10)
) を読み取り、それを評価し (例: x に 10 を代入)、結果を出力します。
def tokenize(source): """ 将输入源字符串分词: - 将开括号和闭括号替换为空格填充的版本,将它们视为单独的标记。 - 按空格分割修改后的字符串以获得标记列表。 参数: - source (str): 要分词的源代码。 返回: - 字符串列表:表示源代码的标记列表。 """ return source.replace("(", " ( ").replace(")"," ) ").split()
結論
上記の手順に従うことで、算術式の処理、関数の定義、さらには条件付きロジックの処理ができる基本的な Lisp インタプリタが作成されました。これは単なる単純なバージョンですが、さらに詳しく調べると、高度なエラー処理、より適切なスコープ設定、追加の組み込み関数など、より多くの機能で拡張できます。
Lisp の世界にさらに深く入り込み、より高度な概念を学ぶことに興味がある場合は、Peter Norvig の Lisp インタプリタ チュートリアルをチェックすることを強くお勧めします。これは、このガイドでインタプリタを構築するための優れたリソースです。
以上がLisp インタプリタを構築して Python を学ぶの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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