探索并发编程的新纪元:LispEx
2024-06-01 08:35:20作者:裘晴惠Vivianne
探索并发编程的新纪元:LispEx
LispEx 是一个基于 Go 实现的独特Lisp方言,它不仅继承了Lisp的灵活性和强大表达力,还扩展支持了并发编程的能力。这个开源项目提供了一个交互式解释器(REPL)以及一组内置的函数,使你在探索编程新领域的同时,享受Lisp与Go的双重魅力。
项目概述
LispEx 的设计灵感来源于R5RS标准,并且保留了其中的核心语法和语义。你可以通过简单的命令行启动其REPL环境,直接编写并执行Lisp代码。同时,LispEx引入了Go语言中的并发特性,如goroutines、channels和select语句,使得在Lisp中编写并发程序变得轻松易懂。
以下是一段展示了LispEx如何处理lambda表达式、映射和延迟计算的例子:
LispEx 0.1.0 (Saturday, 19-Jul-14 12:52:45 CST)
;; lambda expression
>>> ((lambda (x y . z) (+ x y (car z))) 1 2 5 11)
8
;; currying
>>> (define (curry func arg1) (lambda (arg) (apply func arg1 (list arg))))
>>> (map (curry + 2) '(1 2 3 4))
(3 4 5 6)
;; lazy evaluation
>>> (define f (delay (+ 1)))
>>> (force f)
1
此外,LispEx 还提供了并发编程的基础工具,例如:
(define ping-chan (make-chan))
(define pong-chan (make-chan))
(define (ping n)
...)
(define (pong n)
...)
(go (ping 6))
(go (pong 6))
; ...
在这个例子中,ping 和 pong 协程通过channels进行通信,实现了经典的乒乓游戏示例。
技术分析
LispEx的设计思路清晰,源码易于理解,特别适合学习和进阶。它的语法扫描部分采用了类似Rob Pike的并发设计,确保了高效性和可靠性。Builtin的函数和channels等概念无缝融入到Lisp的环境中,让程序员能够充分利用并发编程的优势。
应用场景
LispEx 可以用于教学,帮助学生理解Lisp语言和并发编程的基本概念。对于开发者来说,它是一个很好的实验平台,可以尝试不同的并发算法和数据结构,甚至是构建复杂的分布式系统原型。
项目特点
- 易读易懂 - LispEx 的源码设计简洁,方便开发者理解和学习。
- 并发支持 - 基于Go的并发模型,允许在Lisp中编写高效的并发程序。
- 全面的Lisp支持 - 包括λ表达式、柯里化、尾递归优化等多种Lisp特性。
- 交互式体验 - 提供REPL环境,方便快速测试和调试代码。
要开始使用 LispEx,只需按照下面的步骤操作:
git clone https://github.com/kedebug/LispEx.git
cd LispEx
go build && ./LispEx
LispEx 结合了Lisp的优雅和Go的并发能力,为你的编程之旅带来全新的体验。无论你是想深入学习Lisp,还是对并发编程感兴趣,都绝对值得一试。在这个充满挑战和乐趣的世界里,LispEx 等待着你的发现。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660