探索Literate Markdown Tangle:代码与文档的新融合
Literate Markdown Tangle(LMT) 是一个创新的工具,它将Markdown与编程风格相结合,使程序员能够在文档中以清晰易读的方式编写代码。这种** literate programming** 的理念让开发者可以在保持代码可读性的同时,增强文档的完整性。
安装LMT
LMT是一个基于Go语言开发的自包含程序,源码和这个README文件一起存储在GitHub仓库中,用于自我构建。首先确保你的环境中已经安装了Go语言,然后执行以下命令:
git clone https://github.com/driusan/lmt
cd lmt
go build
这将在当前目录下创建名为lmt的二进制文件,你可以通过-o $path参数来指定不同的输出位置。
对于Nix(OS)用户,项目还提供了一个shell.nix文件,可以用来编译项目。
功能演示
为了体验LMT的工作原理,请将此README文件复制到一个空目录,并运行lmt README.md。你会看到从Markdown文件中的代码块中提取出来的文件出现在当前目录。这种过程在literate编程中被称为“tangling”。
LMT是语言无关的,下面的示例使用非常基础的C++来展示其他语言的应用。
文件定向与追加
比如这段带有cpp hello.cpp +=前缀的代码块:
<<<copyright>>>
<<<includes>>>
int main() {
<<<body of main>>>
}
cpp表示该代码块为C++,在Markdown渲染时会有相应的语法高亮,在LMT中则会添加语言特定的预处理指令。hello.cpp指定了代码块将会被写入到hello.cpp文件中。+=表示如果文件已存在,则追加内容到文件末尾,如果不存在则新建。
宏引用
像<<<...>>>这样的序列称为“宏参考”。LMT的“宏”是一个可以从代码块中提取并插入到其他地方的变量。如上例中的<<<body of main>>>,未定义时会有警告,但定义后会被替换。
宏内容
以下代码块定义了body of main的值:
std::cout << "Hello, werld!" << std::endl;
双引号表示这是一个宏,而没有+=意味着会覆盖之前的定义。
追加到宏
使用+=,我们可以向宏添加新的内容,例如在includes宏后面添加更多头文件:
#include <numeric>
隐藏内容
隐藏内容如注释中的版权信息不会显示在最终文档中,但仍会被提取出来:
// Copyright 2020 Me, myself, and I
可选的Tangle与不可选的
LMT允许你对任意语言字符串和文件名进行编码,以实现不同需求。不指定语言或目标,代码块就不会被打包到任何地方。
应用场景
LMT特别适用于:
- 文档驱动的开发,它可以轻松地将代码解释与实现结合在一起。
- 教程编写,读者可以直接查看和理解代码细节。
- 开源项目,提供清晰的、有注解的代码以提高代码透明度。
- 快速原型设计,代码与说明文档可以同时修改,减少切换成本。
项目特点
- 语言无关:LMT支持所有语言的代码块,只需指定语言名称。
- 扩展性:通过宏引用,可以在多个代码块之间传递和组合代码。
- 隐藏内容:在不影响文档展示的情况下,隐藏需要tangle的内容。
- 灵活的代码组织:追加内容、定义新宏等操作,让代码结构更自由。
LMT不仅是一个工具,更是一种编程哲学。它将代码和文档紧密集成,让开发变得更直观,更易于理解和维护。立即尝试LMT,提升您的代码写作体验吧!
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0127
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