在Rust源代码中,rust/compiler/rustc_hir_typeck/src/generator_interior/drop_ranges/record_consumed_borrow.rs文件的作用是进行异常处理和记录借用关系。
理解编译器内部原理,可以让你更高效利用它。按照编译的工作顺序,逐步深入编程语言和编译器是怎样工作的。本文有大量的链接、样例代码和图表帮助你理解编译器。
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。
生成器的动机可以在 RFC#2033中找到。它写得非常好,我建议您通读它(它谈论async/await的内容和谈论生成器的内容一样多)。
在Rust源代码中,instsimplify.rs这个文件的作用是实现一系列用于简化MIR(Mid-level Intermediate Representation,中间级中间表示)指令的转换器。
Niko Matsakis 和 Tyler Mandry 代表 Async 工作组发布了一篇文章,阐述了在 2022 年异步 Rust 的改进计划。
在Rust的编译器源代码中,rust/compiler/rustc_codegen_cranelift/src/value_and_place.rs文件扮演着重要的角色。它包含了与值和位置(Place)相关的实现和结构体定义,这对于编译器的代码生成过程至关重要。
在Rust源代码中,rust/compiler/rustc_codegen_cranelift/build_system/prepare.rs文件的作用是为Cranelift代码生成器构建系统准备依赖项。
众所周知,Rust的Generator一直没有稳定,主要原因是Generator仍然有许多设计上的问题没有明确,所以无船同志写了一个名字叫Propane的新crate,旨在nightly上实验性的探索Rust Generator未来语法的可能性。
题图来自 Why you should use Python and Rust together[1]
今天有个Reddit讨论贴,有人指出每个发布到crates.io的crate都应该加上Readme说明和Repository地址(GitHub、GitLab等),以方便用户。
在Rust源代码中,rust/src/tools/rust-installer/src/util.rs文件是安装程序的一个辅助文件,它提供了一些实用函数和结构体来处理安装过程中需要的一些操作。
第一个print(next(g))打印的 0,就是生成器生成的元素。第二个print(next(g))打印的 1 也是生成器生成的元素,None 是print(j)打印的j。
Process file descriptors (pidfd) 是 Linux 无竞争进程管理方式,async-pidfd 为 pidfd 提供了 Rust 支持。
Rust经常被提到的一个痛点是编译时间较慢。为了享受借用检查器、安全性和零成本抽象等好处,我们需要花费更多时间进行编译。为了测试不同的更改,我们需要建立一个基准。我电脑的配置如下:
谷歌安全博客最近在“缓解开源软件中的内存安全问题”一文中提到了 “The new Rust-based HTTP and TLS backends for curl”,Google 感谢 ISRG 以及社区维护者,可见 Rust 定会在内存安全领域大放异彩,原文地址:https://security.googleblog.com/2021/02/mitigating-memory-safety-issues-in-open.html
Slint[1] 曾经的名字叫 SixtyFPS ,是 QtQml 引擎核心开发者和维护者出来创业的项目。Slint 可以有效地为任何显示器开发流畅的图形用户界面:嵌入式设备和桌面应用程序。我们支持多种编程语言,例如 Rust、C++ 和 JavaScript。Slint 也许是 Qt 的替代品。
自动化代码生成这种能减少工作量的事情一直是程序员们的最爱。如果某些代码片段不断重复自身,我们会用宏替换来减少这种重复,但如果涉及到大规模,架构级别的重复,那么我们倾向于用代码生成来解决这种重复。日常工作中,大家使用得比较多的代码生成工具有 gRPC(或者其衍生的一系列 xRPC),用于把微服务的描述生成不同语言的代码。此外还有 GraphQL,用于把 GraphQL schema 生成服务端和客户端的代码。
题图来自 5 Ways Rust Programming Language Is Used[1]
最近我一直在玩 Rust 和 OpenAI 的 GPT-3 API,玩得很开心。我决定将这两种技术结合起来创建一个 Shell 命令生成器。
特点是使用了GCCJIT的静态语言,也就是libgccjit库,它提供了C接口,社区里也有它的Rust绑定库。
可迭代对象:可迭代的对象,内置有__iter__方法的对象都是可迭代对象,除了数字类型,所有数据类型都是可迭代对象。
Diesel 是一个安全的、可扩展的 ORM 和 Rust 查询构建器。其借助 Rust 的语言特性,在不牺牲性能的前提下,消除了运行时错误。
在 RANDOMIZED-QUICKSORT 的运行过程中,最坏情况下,随机数生成器 RANDOM 的调用次数为 O(n)。这是因为在最坏情况下,每次分区操作都会将数组分成大小相等的两部分,因此每次都需要从剩下的 n-1 个元素中随机选择一个元素作为主元。这样,每次分区操作都需要调用 RANDOM 函数,总共需要进行 n 次分区操作,因此 RANDOM 的调用次数为 O(n)。
文件rust/compiler/rustc_codegen_llvm/src/llvm/mod.rs是Rust编译器的LLVM代码生成模块的一个文件。该文件定义了一些用于与LLVM交互的结构体、枚举和常量。
什么是生成器:只要在函数体内出现yield关键字,那么再执行函数就不会执行函数代码,会得到一个结果,该结果就是生成器
Python中的函数不仅仅是一段可重用的代码块,还具备强大的进阶特性,如函数装饰器、匿名函数、闭包、生成器、递归等。本文将深入探讨Python函数的高级特性与技巧,以帮助你更好地编写清晰、灵活和高效的代码。
在Rust的源代码中,rust/library/core/src/ptr/metadata.rs 文件的作用是定义了与指针(ptr)和元数据(metadata)相关的结构体和 trait,提供了对指针的元数据信息进行操作和处理的功能。
Cracken 是一个快速的密码词表生成器、Smartlist 创建和密码混合掩码分析工具,用纯安全的 Rust 编写。
在python(本文python环境为python2.7)中,使用yield关键字的函数被称为generator(生成器)。故为了了解yield,必然先要了解generator,而了解generator之前,我们先要了解一下迭代。
由若干语句组成的语句块,函数名称,参数列表构成,它是组织代码的最小单元,完成一定功能。
本文旨在介绍深度学习架构,包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。
生成器是一个函数的形式,通过在函数名称前加一个星号(*)就表示它是一个生成器。所以只要是可以定义函数的地方,就可以定义生成器
火遍推特的中国制霸生成器本周一开源就占据了两天的 GitHub Trending 榜,不知道你的足迹遍布了多少个省份呢?同样记录痕迹的 kanal 用了内存读写方式解决了 Rust 的消息处理问题,PHP 应用服务 frankenphp 大概也藏了一手自己的“记录”技能。
在Rust编译器源代码中,rust/compiler/rustc_errors/src/diagnostic_builder.rs文件的作用是定义错误和警告的构建器,用于生成编译器诊断信息。这个文件是Rust编译器错误报告系统的一部分,负责处理和构建诊断信息,并向用户提供详细的错误和警告信息。
本文讨论一个很酷的项目 - 在 Linux 内核中运行的完整 Python 解释器。
我正打算写写 Python 的生成器,然而查资料时发现,引入生成器的 PEP 没人翻译过,因此就花了点时间翻译出来。如果在阅读时,你有读不懂的地方,不用怀疑,极有可能是我译得不到位。若出现这种情况,我建议你直接阅读原文,最好也能将错误处告知于我,以便做出修改。
sys.argv 是一个包含命令行参数的列表,其中第一个元素是脚本的名称。这在需要在命令行中接受用户输入时非常有用。
Rust 是 Mozilla 基金会的一个雄心勃勃的项目,号称是 C 语言和 C++ 的继任者。一直以来,C/C++ 中的一些基本问题都没能得到解决,比如分段错误、手动内存管理、内存泄漏风险和不可预测的编译器行为。Rust 的诞生就是为了解决这些问题,并提高安全性和性能。
在Rust源代码中,rust/compiler/rustc_middle/src/macros.rs文件的作用是定义了一些用于宏展开的辅助宏和宏规则。
1.将模板解析为AST(抽象语法树)—— 解析器。 2.遍历AST标记静态节点 —— 优化器。 3.使用AST生成渲染函数 —— 代码生成器)。
本文介绍了Python迭代器和生成器的概念、用法和示例,以及itertools模块提供的一系列迭代器。生成器是一种特殊的迭代器,内部支持了生成器协议,不需要明确定义__iter__()和next()方法。生成器通过生成器函数产生,生成器函数可以通过常规的def语句来定义,但是不用return返回,而是用yield一次返回一个结果。在Python 2.5中,yield语句变成了yield表达式,可以有一个值。在生成器中,每次调用next()方法,就会返回下一个值。生成器还支持send()方法,用于主动推送一个值。在Python 3.x中,send()方法被移除,可以使用next()方法代替。生成器还支持close()方法,用于关闭生成器,关闭后无法使用send()和next()方法,但可以继续使用__iter__()和__next__()方法。生成器是一种强大的编程工具,可以有效地节省内存和提高代码性能,特别是在处理大量数据时。itertools模块提供了一系列迭代器,包括旋转、组合、笛卡尔积等,可以用于简化复杂的循环和算法。总之,迭代器和生成器是Python中非常重要的概念,可以简化很多繁琐的编程任务,提高代码性能和可读性。
async和await是es7语法,在babel中会被转译,我们看一下专一前和转译后的源码:
零成本抽象的概念对于某些编程语言非常重要,比如 Rust 和 C++,这些语言的目的是使用户能够用相对较少的努力编写具有出色性能的程序。
Chrome DevTools支持DWARF,意味着通过它,你可以对C/C++/Rust源码生成堆栈,设置断点和调试,而无需生成源映射。
作者:王大伟 Python爱好者社区唯一小编 博客:https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei 生成器 还记得在迭代器里我们说为什么将列表转为迭代器么? 小明:因为列表太大的话占用内存太大,做成迭代器可以节省空间,用的时候再拿出部分 是的,今天要讲的生成器是不会把结果保存在一个系列中,而是保存生成器的状态。 在每次进行迭代时返回一个值,直到遇到StopIteration异常结束。 见过这种东西吧: 📷 你可以认为每一杯饮料就是一个生成的对象,我不会一次倒出所有的饮料 而是
近几年来,AI 代码生成器十分流行,从OpenAI的Codex再到DeepMind的AlphaCode。DeepMind甚至表示,AlphaCode在Codeforces(一个编程竞赛平台)举办的编程竞赛(有5000多名参赛者)中,取得了平均排名前54.3%的成绩,并且声称它是首批可与人类程序员竞争的代码生成系统之一。但无论是Codex还是AlphaCode,截止目前都还没有对外开源。
从四月初至今,经过了一个多月的漫长学习,我们终于迎来了它的尾声。说真的,从看视频,到写作业、做实验再到把相应的内容写成文章。这一步一步下来,我真的有一种重新回到课堂上课的感觉。即使之前学过Python,对算法也有一定的了解,这节课下来也依然收获满满。
魔法方法、属性和迭代器 本文内容全部出自《Python基础教程》第二版 在Python中,有的名称会在前面和后面都加上两个下划线,这种写法很特别。前面几章中已经出现过一些这样的名称(如__future__),这种拼写表示名字有特殊含义,所以绝不要在自己的程序中使用这样的名字。在Python中,由这些名字组成的集合所包含的方法称为魔法(或特殊)方法。如果对象实现了这些方法中的某一个,那么这个方法会在特殊的情况下(确切地说是根据名字)被Python调用。而几乎没有直接调用它们的必要。 本章会详细
在这个解法里面,使用了 yield和 yieldfrom实现生成器,当我们直接对生成器进行迭代的时候,就得到了结果。
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