Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Есть ли разница между разложением макроса на макросы или функции в Clojure?

Если я хочу разложить макрос в Clojure, есть ли какие-либо различия (функциональные или иные) в объявлении функций или макросов в качестве подкомпонентов?

то есть есть ли различия между

(defn sub-function [x] ...)

(defmacro main-macro [x]
  (sub-function x))

vs

(defmacro sub-macro [x] ...)

(defmacro main-macro [x]
  (sub-macro x))

Мой список пока таков:

  1. Я не могу recur в своем подмакросе, но могу в своей подфункции

  2. Я не могу реорганизовать свой основной макрос, чтобы использовать вложенный макрос в качестве функции более высокого порядка.

  3. Я могу вызвать свою подфункцию как обычную функцию времени выполнения

Использование подфункций означает, что я не могу вызывать их напрямую как макросы, но я всегда могу обернуть любую подфункцию внутри другого макроса, если мне нужна ее функциональность во время компиляции.

Все эти пункты довольно тривиальны; Существуют ли какие-либо соглашения или более сильные аргументы за/против использования подфункций/подмакросов?

macros clojure
21.02.2015

Ответы:


1

Всегда делайте первый, если вы абсолютно не можете.

Первое правило "макроклуба"( PDF) означает «не писать макрос». И если вы должны написать макрос или хотите предоставить хороший синтаксис для какого-либо действия, это может очень и очень раздражать, если макрос является единственным интерфейсом для этой функции. Если вместо создания вложенных макросов вы создаете макросы, вызывающие обычные функции, другие могут свободно расширять ваш код с помощью функций или макросов. Если вы используете дополнительные макросы для их декомпозиции, вы создаете «заражение макросов», которое вынуждает всех, кто расширяет вашу библиотеку, только писать макросы.

Наиболее распространенный случай, когда я не могу разложить макрос с помощью функций, — это когда вещи, на которые он разлагается, уже сами являются макросами из какой-то другой библиотеки, и это невероятно расстраивает. Ваши коллеги и вы сами в будущем будете вам благодарны, если вам удастся воспользоваться опцией функции.

21.02.2015
  • Отличный ответ! Макросы всегда должны быть следующим выбором, а не первым, и когда вы это делаете, по возможности составляйте их из функций. Книга Дуга Хойта Let Over Lambda — хорошая книга о макросах. Сосредоточив внимание на общем lisp, принципы, возможности и часто тонкие «ошибки» с макросами хорошо объяснены, и я обнаружил, что книга создает хороший образ мышления для понимания того, как, когда и когда не использовать их. 22.02.2015
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..