面向语言编程:超越面向对象编程的革命性进步?

Martin Fowler和Neal Ford提出面向语言编程可能成为超越面向对象编程的进步。面向语言编程通过使用领域特定语言(DSL)来提高代码的可读性和表现力,减少上下文冗余。随着主要工具厂商开始提供IDE支持,这种编程范式有望获得更广泛的应用。

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面向语言编程:超越面向对象编程的革命性进步?

 

阅读提示:Server Side's Java专题讨论会上,Martin FowlerNeal Ford展示了面向语言编程的概念,并提出了DSL成为一种新的抽象和建模机制的可能性。这可能会成为“超越面向对象编程的革命性进步”,特别是主要工具厂商已经开始为DSL提供IDE工具。

 

在巴塞罗那举行的Server Side's Java专题讨论会上,Martin FowlerNeal Ford做了一场展示面向语言编程的重要报告。Fowler曾撰文将面向语言编程定义为“围绕一组领域特定语言来构建软件的编程风格”。FowlerFord又进一步发展了其中的一些想法(可参见Fowler at Jaoo 2006),并提出了“超越面向对象编程的革命性进步”的可能性。

 

面向对象编程以分层结构和树状的抽象提供了一种有用的建模范式。然而现实并不总是按层次组织的,Neal Ford指出。现实的“盘根错节,彼此联系”是很难用理想化的树状画面来勾勒其模型的。其结果就是现在广泛使用的aspectsXML,它们渐渐地增加了复杂性,并侵蚀了我们实施抽象的原意。为了弥补这个问题,抽象的水平应该再次提升,因此Ford建议用语言取代分层来作为建模机制。

 

按照Martin Fowler的说法,面向对象的领域建模让我们得以“汇集词汇”,但语法——将词汇组合起来的方法——却是缺失的;DSL补足了语法的方面。因此面向语言编程引导我们“从思考词汇,即对象,走向一种结合了词汇和语法的语言观念。”

 

Neal Ford来说,用DSL来作为一种新的抽象机制令他特别感兴趣的是,它能填补上下文的空缺。在缺乏上下文的环境中,你要“从最基本的共识着手并解释所有的细节”。这就是你与API和框架沟通的方式,因为它们没有“任何内建的上下文”。因此代码中总是不断重复一些上下文,以致成了干扰。相反DSL“总是有着隐含的上下文,上下文几乎从不露面,就算露面也是很少很少,通常最多一次”。因此我们不必一再地提供上下文信息,于是代码更具可读性,也更有表现力。

 

FowlerFord都强调了可读性的重要。他们认为DSL的动机经常被误解。目的并不是为了让业务分析师能够自己写代码,而是为了让他们能够阅读和检验代码,从而填补专业开发者和业务人员之间的罅隙。

 

有些人厌恶使用面向语言编程的风格,因为他们担心维护的问题以及增加的学习负担,特别是在缺乏强大的IDE来处理这些纯文字的DSL的情况下。Fowler最近在一篇文章中反对说“大一点的框架[……]带来的挑战一点都不比学一门语言少”,他再次强调了单一语言编写的项目的复杂性。并且,Neal Ford强调说如果一门DSL很难读,那么它的设计就是很糟糕的,因为“[使用DSL]目的之一就是为了创造出更容易阅读的代码”。

 

至于IDE支持,现今至少有三家主要厂商正为面向语言编程提供这一类工具:Charles Simonyi开发的Intentional SoftwareMicrosoftSoftware FactoriesJetBrains开发的Meta Programming System。这些工具,Martin Fowler称之为语言工作台(Language Workbench),让设计并使用DSL变得更加简单。这些工具提高了面向语言编程的竞争优势,虽然Fowler相信“还要过几年大多数人才会考虑用[语言工作台]来开发实际的项目。”

 

你怎么看?面向语言编程有机会成为“下一位明星”吗?语言工作台的能力会在多大程度上影响你在项目中采用DSL的决策呢?

 

查看英文原文:Language-oriented programming : an evolutionary step beyond object-oriented programming?

http://www.infoq.com/news/2007/09/Language-oriented-programming

 

 

 

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现模型架构解析,还深入探讨了模型优化实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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