Что такое предметно-ориентированный язык?
Это формальный язык, который, в противоположность языкам общего назначения предназначен для решения определенных задач в конкретной предметной области.
Если копнуть в глубину - нам захочеться определить и понятие самого языка?
Язык это знаковая система...
А что такое знак?
Знак представляет собой соглашение о приписывании чему-либо (означающему) какого-либо определённого смысла (означаемого)
В терминологии И.П.Павлова знак это сигнал сигнала, а язык и высшая нервная деятельность это так называемая вторая сигнальная система, присущая только человеку (но возможно еще делфинам, шимпанзе и некоторым слонам).
Почему сигнал сигнала?
Связывать внешний сигнал с неким понятием (другим сигналом) умеют и высшие животные. Напимер, в экспериментах Павлова у собачек вырабатывали условный рефлекс зажигая лампочку и давая покушать. После нескольких повторений, уже после одного лишь зажигания света собачка начинала вырабатывать слюну, объем которой и измеряли. Потом собачкам начинали задавать не разрешимые задачи, как-нибудь не правильно зажикая свет - и практически гарантировано вызывали невротическое состояние. Но это уже другая история...
Однако человек способен выразить свой опыт некоторым знаком и производить над ним умственные операции (абстрагируясь от оригинального сигнала) и, что очень важно, передавать этот опыт с помощью знаковой системы/языка другим (людям и не только).
Люди способны создавать языки из чего угодно: язык жестов, язык одежды, язык манер, вязи, иероглифы и т.д.
Мы учим нашим языкам детей, других животных и неживую материю...мы придумываем электронные устройства и потом искуственные языки (интерфейсы) общения с ними.
Языки программирования общего назначения, это обычно Тюринг полные языки - равномощные машине Тюринга. А на машине Тюринга вроде как можно выразить любой алгоритм, включая саму машину Тюринга.
Однако помимо языков общего назначения, программисты часто придумывают языки специального назначения - или предметно-специфичные языки, которые предназначены для решения "специфических" задач. Они зачастую могут быть не Тюринг полными (что хорошо с точки зрения анализа программ). Предполагается, что специализация языка под конкретную область, без оглядки но остальные требования, предявляемые общим языкам, может сделать его более выразительным и надежным, и даже дать возможность экспертам/непрограммистам как минимум читать, а иногда даже и писать программы на этом языке - уменьшая, так называемы, семантический разрыв между задачей и средствами ее решения.
Засчет этого DSL становиться орудием в борьбе с заклятым врагом программистов - сложностью, позволяя писать меньше кода и далая его более поддерживаемым.
Например, известрая персона - Алан Кей - во главе исследовательской группы оценив поминимому объем стандартного стэка (ОС, сеть, граффическая подсистема) в 20М SLOC, поставили перед собой задачу уменьшить его в 1000 раз.
...
Data - plural of datum (given)
Данные - нечто что можно взять Информация в форме, которую можно потрогать
Code
- система знаков
- происходит от codex - пень, колода, дощечка для записи
The only difference is interpreter.
Data + Interpreter = Code
CPU & instructions DNA & ribosomes
В сущности мы даем возможность пользователю (который зачастую не является программистом) программировать.
Перетекание кода в данные как естественное развитие системы.
(+ 5 6)
(+ x y)
(op x y)
Any sufficiently complicated C or Fortran program contains an ad hoc, informally-specified, bug-ridden, slow implementation of half of Lisp.
Greenspun's tenth
The LISP optimum
- self-extending
- simple
- dynamic
Chemistry, Math & Physic notations Why?
Common Language is not enought exact
how small could be an understandable practical "Model T" design that covers this functionality? 1M lines of code? 200K LOC? 100K LOC? 20K LOC?"
Scale of decalrativity
What or how?
Write DSLs and then write a programm!
- external (bison, antlr, etc)
- internal (macro, ast, etc)
- data dsl
- interpreter
- compiler
- macro - Macros are opaque at runtime
- functions - first class value, but black box in runtime
- data - structure is available in runtime
Interpreters are much easier to write than compilers
The best reason I can think of is that our data is usually a very restricted form of code, many times not Turing complete. Turing complete code is proven to be impossible to analyze. But our restricted data model is powerful in exactly the way we need it (for our specific problem), but not generally powerful (as in Turing complete). So we can design it to be analyzable.
Metadata is "data about data"
xml, html, css
[:a {:href "http://github.com"} "GitHub"]
(defn link-to [url txt] [:a {:href url} lbl])
[:ul
(for [x xs]
(link-to x))]
(html data){:select [:*]
:from [:table]}(def routes
{:GET 'root
"files" {:path* {:GET 'file}}
"users" {:GET 'list
:POST 'create
[:uid] {:GET 'show
:PUT 'udpate
:DELETE 'destroy}}})
(route-map/match [:get "/unexisting"] routes) ;;=> nil
(route-map/match [:get "/users/1"] routes)
;;=> {:match 'show
;; :parents [all nodes in path to match]
;; :params {:uid "1"}}
(route-map/match [:get "/files/assets/img/icon.png"] routes)
;;=> {:match 'file
;; :params {:path* ["assets" "img" "icon.png"]}
;; :parents ...}(def Schema
{:a {:b s/Str
:c s/Int}
:d [{:e s/Keyword
:f [s/Num]}]
(s/maybe :g) s/Str})
(s/validate Schema data)
(s/check Schema data)(def stats-graph
"A graph specifying the same computation as 'stats'"
{:n (fnk [xs] (count xs))
:m (fnk [xs n] (/ (sum identity xs) n))
:m2 (fnk [xs n] (/ (sum #(* % %) xs) n))
:v (fnk [m m2] (- m2 (* m m)))})
(def stats-eager (graph/compile stats-graph))
(def lazy-stats (graph/lazy-compile stats-graph))
(stats-eager {:xs [1 2 3 6]})
(lazy-stats {:xs [1 2 3 6]})Copyright © 2015 niquola
Distributed under the Eclipse Public License either version 1.0 or (at your option) any later version.