論理プログラミング言語Logicaでデータサイエンス100本ノック
Googleが発表したOSSプロジェクトである論理プログラミング言語Logicaを使って、データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)の設問を解きながらどのような言語かを確認していく。 (BigQueryのクエリとして実行していく) 最初に、プログラミング言語Logicaの特徴を纏めておく。 論理型プログラミング言語: このカテゴリではPrologが有名 SQLにコンパイルされる: 現状BigQueryとPostgreSQLに対応 モジュール機構がある: SQLと比較した強み コンパイラはPythonで書かれている: Jupyter NotebookやGoogle Colabですぐ始められる Colabでチュートリアルが用意されているので、まずこちらからやると良いと思う。 コードの見た目は関係論理の記述に似ている。 事前に、データサイエンス100本ノックのテーブルデータをBigQu
自分でプログラム言語を書いてみたい人は「Create Your Own Programming Language」がおすすめ - おんがえしの blog
読み終わった。たった100Pにプログラム言語を作るための基礎(字句解析、構文解析、ランタイム、インタプリタ、仮想マシン、ネイティブコンパイルまで！)が一通り学べ、さらに本書で作った実際に動くプログラミング言語がついてくる。 $39.99 とちょっと高いがプログラム言語を作る勉強代だと考えれば最も安くそして早く(ドラゴンブックは1090P)学べるのではないだろうか。洋書なのが難点だが半分くらいはソースコードなので苦労しながらなんとかなりました。(日本語訳出てほしいなぁ) 書籍内で作る言語は2種類で Awesome Rubyの構文にPythonのインデントブロックを混ぜ合わせたようなオブジェクト型 Mio Ioを参考にしたメッセージ型 言語自体はどちらもRubyで書かれているが紹介される概念は特に言語の制約を受けないものが多い。 よかったところ yaccやbison, JVM系の構文解析ツール
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