在程序设计的时候，我们通常希望使用同样的数据结构或算法，就可以处理许多不同类型的元素，比如通用的List或只需要实现compare函数的排序算法。对于这个问题，不同的编程语言已经提出了各种各样的解决方案：从只是提供对特定目标有用的通用函数（如C，Go），到功能强大的图灵完备的通用系统（如Rust，C++）。在本文中，我将带你领略不同语言中的泛型系统以及它们是如何实现的。我将从C这样的不具备泛型系统的语言如何解决这个问题开始，然后分别展示其他语言如何在不同的方向上逐渐添加扩展，从而发展出各具特色的泛型系统。 泛型是元编程领域内通用问题的简单案例：编写可以生成其他程序的程序。我将描述三种不同的完全通用的元编程方法，看看它们是如何在泛型系统空的不同方向进行扩展：像Python这样的动态语言，像Template Haskell这样的过程宏系统，以及像Zig和Terra这样的阶段性编译。
重回 “手写 SQL 编辑器” 系列。之前几期介绍了 词法、文法、语法的解析，以及回溯功能的实现，这次介绍如何生成语法树。
解释器模式是一种行为设计模式，可以用来在程序里创建针对一个特点领域语言的解释器，用于处理解释领域语言中的语句。换句话说，该模式定义了领域语言的抽象语法树以及用示来解释语法树的解释器。
这是一篇姗姗来迟的文章 ，我本应该紧接着在《架构守护代码化：架构文档即测试》一文之后，详细介绍我们在 Uncode 中引入的『架构守护代码化』工具 Guarding。不过呢，从时间点上来看，现在也不算太晚，笑。
一，概述 为了实现Spark SQL，基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。 首先，希望能够轻松地向Spark SQL添加新的优化技术和功能，特别是为了解决大数据（例如，半结构化数据和高级分析）所遇到的各种问题。第二，我们希望使外部开发人员能够扩展优化器 - 例如，通过添加可将过滤或聚合推送到外部存储系统的数据源特定规则，或支持新的数据类型。Catalyst支持基于规则(rule-based)和基于成本(cost-based)的优化
SQL执行流程有一套通用的步骤，尽管具体的实现可能会因数据库系统的不同而有所差异，但流程相对固定。以下是通用的SQL处理流程：
CEL是一种非图灵的完整表达式语言，被设计为快速、可移植和安全执行。CEL可以单独使用，也可以嵌入到一个更大的产品中。
我在滑铁卢大学的最后一个学期选了CS444：编译原理这门课程，课程项目是编写一个编译器，将Java语言的子集编译成x86代码，三人结组，语言自由选择。
Golang 是一门需要编译才能运行的编程语言，也就说代码在运行之前需要通过编译器生成二进制机器码，随后二进制文件才能在目标机器上运行，如果我们想要了解 Go 语言的实现原理，理解它的编译过程就是一个没有办法绕过的事情。
编译器的作用便是把我们的高级编程语言(Objective-C)通过一系列的操作转化成可被计算机执行的机器语言(MachineCode)。
如果形势变化非常多，这就不符合要求，因为加法和减法运算，两个运算符与数值可以有无穷种组合方式
【Flink】第四篇：【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
官方描述如下： The LLVM Project is a collection of modular and reusable compiler and toolchain technologies. Despite its name, LLVM has little to do with traditional virtual machines. The name "LLVM" itself is not an acronym; it is the full name of the project.
本科软件工程专业有这么一门课叫《编译原理》，课程内容已经忘了七七八八，但尤为清楚的是上机大作业是拷贝的，课程分数92。
前一篇带来了清华唐杰老师的分享“图神经网络及认知推理总结和普及”或“Graph Neural Networks and Applications—A Review”。这篇文章将介绍作者溯源的工作，从二进制代码和源代码两方面实现作者去匿名化或识别。这是两篇非常经典的安全论文，希望您喜欢。一方面自己英文太差，只能通过最土的办法慢慢提升，另一方面是自己的个人学习笔记，并分享出来希望大家批评和指正。希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！
前一篇介绍分享英文论文审稿意见及应对策略的学习笔记。这篇文章将简单总结Powershell恶意代码检测及混淆的相关论文，并结合开源工具分享抽象语法树提取过程。
在webpack中，我们发现配置我们能天然的使用esmodule这种模块化语法，那大家有没有好奇过呢？他究竟是怎么实现的呢？下面一起来探究一下，webpack究竟是怎么解析打包esmodule语法的。
在Rust源代码中，rust/src/tools/rust-analyzer/crates/profile/src/hprof.rs文件是rust-analyzer中的性能分析模块，用于代码运行时的性能统计和分析。下面将详细介绍每个结构体的作用：
在几年前的文章《Policy Engine 的前世今生》里，我谈到了自己探索如何生成高效的表达式求值的工具的整个过程。我先是使用 JISON（javascript 的 Flex/Bison）做了一个解析器（parser），后来又用 Elixir 自己的宏编程进行了优化，让单个表达式的验证从 200+ us 提升到 20+ us。最近无意间看到了 Guido van Rossum 大神的文章 [1]，讲他探索 PEG 解析器的历程（Python 3.9 已经实现了新的 PEG parser [2]）。于是，这个周末，我花了一个晚上，尝试了用 Rust 下的 PEG 解析器 — pest 重新实现了 policy 表达式解析器部分，为了更好地对比 pest 和 Rust 下的另外一个神器 nom 的效果，我也同时实现了 nom 下的 policy 表达式解析器。
自JDK 5以后，JDK就提供了一种用于描述类、变量、方法和方法参数等的信息的类—— 注解类 。简单理解，可以认为注解类是一种 能够被程序识别处理 的 程序级别 的“注释”。
其实就是我们前端的编译过程，是通过javac（编译器）把java文件变成.class字节码文件。
ChatGPT 的数据覆盖范围仅至 2021 年 9 月前，这意味着如果出现了 2021 年 9 月之后的新信息或技术，ChatGPT 可能无法提供准确的答案或建议。例如，前端开发中经常使用的公司开源项目 TDesign 就是一个例子：
如果对这两个概念不熟悉，这里有个简单的示例。假设我们有两个方法add和subtract，它们可能会被写成这样。
如果你的工作是从事数据挖掘、数据仓库建设或者信息系统开发/维护，有没有曾经遇到过如下的烦恼？
Abstract Syntax Tree抽象语法树（通常被简写成AST）实际上只是一个解析树(parse tree)的一个精简版本。在编译器设计的语境中，"AST" 和 "语法树"(syntax tree)是可以互换的。
对于开发来说接触的一般都是第一个步骤也就是源码编译成字节码文件(class文件)，第二个步骤开发几乎不会接触，因为这是虚拟机在运行过程中自己做的一些编译流程，将字节码转换成可被虚拟机识别执行的机器码。
词法、语法、语义分析概念都属于编译原理的前端领域，而这次的目的是做 具备完善语法提示的 SQL 编辑器，只需用到编译原理的前端部分。
一、前言 最近正好在学习 Webpack，觉得 Webpack 这种通过构建模块依赖图来打包项目文件的思想很有意思，于是参考了网上的一些文章实现了一个简陋版本的 mini-webpack，通过入口文件将依赖的模块打包在一起，生成一份最终运行的代码。想了解 Webpack 的构建原理还需要补充一些相关的背景知识，下面一起来看看。 二、背景知识 1. 抽象语法树（AST） 什么是抽象语法树？ 平时我们编写程序的时候，会经常在代码中根据需要 import 一些模块，那 Webpack 在构建项目、分析依赖的时候是
在计算机科学中，抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST），或简称语法树（Syntax tree），是源代码语法结构的一种抽象表示。它以树状的形式表现编程语言的语法结构，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。之所以说语法是“抽象”的，是因为这里的语法并不会表示出真实语法中出现的每个细节。比如，嵌套括号被隐含在树的结构中，并没有以节点的形式呈现；而类似于 if-condition-then 这样的条件跳转语句，可以使用带有三个分支的节点来表示。
作用: 把给定语法的一些文本输入内容转换成另一种语法的输出内容 通用架构 Parser: 解析一个给定的语法的一些文本输入，并生成一个XDOM对象（一个抽象语法树） Renderer: 取XDOM作为
无论是对于任何语言框架来说，编译部分的知识往往是隐藏在代码内部不为认知但又非常重要的知识。
开发者写代码，和数学家写公式一样是非常自然的一件事。开发者将完成某个任务的步骤和逻辑，一行行写成代码，并期待达到预定的效果。数学家从某个事实出发，将思考过程一行行写成表达式，并期待找到复杂逻辑背后的简单关系。
练技术，长经验是最实在的，不过如果自己有一个好的开源项目，还可以在开源中国或github上开源，让更多人受益，也许能获得许多的Star，让自已获得满足，激励自己完善项目功能。在面试时，也可以在简历显眼的位置给出开源项目名称和Git地址。面试官一般都会去查看，这是程序员实力的最好见证，是自己Coding能力的最好见证。所以如果要编写一个面试时拿的出手的项目，首先需要做到“规范”，下面谈一下我眼中规范的开源项目。
生成器模式（Builder） 生成器模式（Builder） 意图：将一个对象的构建和它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。 应用：编译器词法分析器指导生成抽象语法树、构造迷宫等。 模式
最近在学习golang ast 相关代码，太不直观了，于是造了个轮子，可视化展示语法树。一键运行，直接在浏览器打开。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯高级开发工程师杨波。 背景 对互联网公司来说，数据安全一直是极为重视和敏感的话题。涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息如果被泄露出去，就会引发严重的数据安全风险。 在真实业务场景中，相关业务开发团队往往需要针对公司安全部门需求，自行实行并
ANTLR是一款功能强大的语法分析器生成器，可用来读取、处理、执行和转换结构化文本或二进制文件。它被广泛应用于学术界和工业界构建各种语言、工具和框架。Antlr在Hadoop整个生态系统应用较为广泛，如Hive 词法文件是Antlr3写的；Presto词法文件也Antlr4实现的；SparkSQL词法文件是用Presto的词法文件改写的；还有HBase的访问客户端Phoenix也用Antlr工具进行SQL解析的等等。
对互联网公司来说，数据安全一直是极为重视和敏感的话题。涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息如果被泄露出去，就会引发严重的数据安全风险。
数据库的应用及其广泛，已经成为信息系统的核心技术和重要的基础设施。简单说数据库需要做两件事：存储数据，以及随后在你需要的时候能访问读取数据。
第1步：词法分析将PHP代码转换为有意义的标识Token。该步骤的词法分析器使用Re2c实现的。
存粹个人看法哦，静态扫描我觉得是一个在开发过程中就去避免掉一部分bug的重要的工具。但是对这方面的介绍的文章还是有点少，我其实写的也不怎么样，但是起码集思广益，互相提高吧。
编译器会将源代码转换成另一种语言的代码解释器模式举例，然后在支持后一种语言的机器上执行。
对很多开发者来说，数据库就是个黑盒子，你会写 SQL，会用数据库，但不知道盒子里面到底是怎么一回事儿，这样你只能机械地去记住别人告诉你的那些优化规则，却不知道为什么要遵循这些规则，也就谈不上灵活运用。
使用 npm 命令安装一下： npm install @babel/parser @babel/traverse @babel/core @babel/preset-env -D
我们知道python解析执行的过程大概是这样的: 词法分析 –> 具体语法树 –> 抽象语法树 –> 控制流图 –> 字节码 –> 执行 其中,抽象语法树可以用ast模块建立出来. 首先第一个问
前面写过一篇简单的 AST 抽象语法树的文章简述 AST 抽象语法树。今天来看一下在 babel 中是如何将 ES6 转换为 ES5 的 。
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