Information

3.10: Procedurprogrammering - Biologi

3.10: Procedurprogrammering - Biologi



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

För många (kanske de flesta) språk är kontrollflödesstrukturer som for-loopar och if-statement grundläggande byggstenar för att skriva användbara program. Vi har naturligtvis redan sett funktioner som är otroligt viktiga i de allra flesta programmeringsspråk.

Conditional Looping med While-Loops

En while-loop exekverar ett kodblock om och om igen, och testar ett givet villkor (som bör vara eller returnera en logisk vektor) före varje exekvering. I R är blocken avgränsade med ett par krulliga parenteser. Standardpraxis är att placera den första öppningskonsolen på linjen, som definierar slingan och den stängande konsolen på en linje för sig, med det omslutande blocket indraget med två mellanslag.

Vid utförandet av ovanstående, närmedan (antal < 4)linje nås,räkna <4körs och returnerar den logiska vektorn med ett elementSANN, vilket resulterar i att blocket körs och skrivs ut"Räkna är:"och1, och sedan ökaräknamed 1. Sedan återgår slingan till kontrollen;räknaatt vara 2 är fortfarande mindre än 4, så utskriften sker ochräknaökas igen till 3. Slingan börjar om, kontrollen utförs, utdata skrivs ut ochräknaökas till 4. Slingan går tillbaka till toppen, men denna gångräkna <4resulterar iFALSK, så blocket hoppas över, och slutligen går körningen vidare till utskrift"Gjort!".

Eftersom kontrollen sker i början, omräknaskulle börja på något större antal som5, då skulle loopblocket hoppas över helt och hållet"Gjort!"skulle tryckas.

Eftersom inga "nakna data" finns i R och vektorer är den mest grundläggande enheten, är den logiska kontrollen inutimedan()fungerar med en logisk vektor. I ovanstående råkade den vektorn bara ha bara ett enda element. Vad händer om jämförelsen gav en längre vektor? I så fall kommer endast det första elementet i den logiska vektorn att beaktas avmedan(), och en varning kommer att utfärdas med verkan avskicket har längd > 1. Detta kan få en del konstiga konsekvenser. Överväg om istället förräkna <- 1, vi haderäkna <- c(1, 100). På grund av additionens vektoriserade natur skulle utdata vara:

Två praktiska funktioner kan ge ett mått av säkerhet mot sådana fel när de används med enkla villkor:några()ochAllt(). Givet en logisk vektor returnerar dessa funktioner en logisk vektor med ett element som indikerar om något, eller alla, av elementen i ingångsvektorn ärSANN. Alltså vårmedan-loop conditional ovan kanske bättre kan kodas somwhile(any(antal < 4)). (Kan du se skillnaden mellan detta ochwhile(any(count) < 4)?)

Generera trunkerade slumpmässiga data, del I

De unika statistiska egenskaperna hos R kan kombineras med kontrollflödesstrukturer som while-loopar på intressanta sätt. R utmärker sig på att generera slumpmässiga data från en given distribution; till exempel,rnorm(1000, medelvärde = 20, sd = 10)returnerar en 100-elements numerisk vektor med värden samplade från en normalfördelning med medelvärde 20 och standardavvikelse 10.

Även om vi kommer att täcka plottning mer i detalj senare,hist()funktion låter oss producera ett grundläggande histogram från en numerisk vektor. (För att göra det krävs ett grafiskt gränssnitt som Rstudio för att enkelt visa utdata. Se kapitel 37, "Plotta data ochggplot2,” för detaljer om plottning i R.)

Tänk om vi ville ta ett urval av tal ursprungligen från denna fördelning, men begränsat till intervallet 0 till 30? Ett sätt att göra detta är att "omsampla" alla värden som faller utanför detta intervall. Detta kommer effektivt att trunkera fördelningen vid dessa värden, vilket ger en ny fördelning med ändrat medelvärde och standardavvikelse. (Dessa typer av "trunkerade genom omsampling"-distributioner behövs ibland för simuleringsändamål.)

Helst skulle vi vilja ha en funktion som kapslar in den här idén, så vi kan sägasample <- rnorm_trunc(0, 30, 1000, medelvärde = 20, sd = 10). Vi börjar med att definiera vår funktion och inuti funktionen producerar vi först ett första prov.

Observera användningen avmedel = medelvärdei samtalet tillrnorm(). Den högra sidan hänvisar till parametern som skickas tillrnorm_trunc()funktionen hänvisar den vänstra sidan till parametern som tas avrnorm(), och tolken har inga problem med denna användning.

Nu måste vi "fixa" provet så länge som några av värdena är mindre änlägreeller större änövre. Vi kontrollerar så många gånger som behövs med en while-loop.

Om några värden ligger utanför det önskade intervallet vill vi inte bara prova en helt ny samplingsuppsättning, eftersom sannolikheten för att generera precis rätt sampel (inom intervallet) är otroligt liten, och vi skulle gå i loop i ganska lång tid. medan. Snarare kommer vi bara att sampla om de värden som behöver det, genom att först generera en logisk vektor av "dåliga" element. Efter det kan vi generera ett omprov av den nödvändiga storleken och använda selektiv ersättning för att ersätta de dåliga elementen.

Vi prövar:

Det plottade histogrammet återspeglar den trunkerade naturen hos datamängden:

En if-sats exekverar ett kodblock baserat på en villkorlig (som en while-loop, men blocket kan bara exekveras en gång). Gilla checken förmedan, endast det första elementet i en logisk vektor kontrolleras, så användnågra()ochAllt()föreslås för säkerhets skull om vi inte är säkra på att jämförelsen kommer att resultera i en logisk vektor med ett element.

Liksom om-satser i Python, kontrolleras varje villkorlig i tur och ordning. Så fort man utvärderar attSANN, blocket körs och resten hoppas över. Endast ett block av en om/annat-kedja kommer att exekveras, och kanske inget. Deom-kontrollerat block krävs för att starta kedjan, men ett eller fleraannat om-kontrollerade block och finalenannan-kontrollerade block är valfria.

I R, om vi vill ha med en eller fleraannat omblock eller en singelannanblock, denannat om()ellerannannyckelord måste visas på samma rad som den föregående avslutande krulliga parentesen. Detta skiljer sig något från andra språk och är ett resultat av hur R-tolken tolkar koden.

Generera trunkerade slumpmässiga data, del II

En av problemen med vårrnorm_trunc()Funktionen är att om det önskade intervallet är litet kan det fortfarande krävas många omsamplingsansträngningar för att producera ett resultat. Till exempel att ringasample_trunc <- rnorm_trunc(15, 15.01, 1000, 20, 10)kommer att ta lång tid att slutföra, eftersom det är ovanligt att slumpmässigt generera värden mellan 15 och 15,01 från den givna fördelningen. Istället, vad vi skulle vilja är att funktionen ger upp efter ett visst antal omsamplingar (säg 100 000) och returnerar en vektor som innehållerNA, vilket indikerar en misslyckad beräkning. Senare kan vi kontrollera det returnerade resultatet medis.na().

Exemplet hittills illustrerar några olika saker:

  1. NAkan fungera som en platshållare i våra egna funktioner, ungefär sombetyda()kommer tillbakaNAom något av inmatningselementen är sig självaNA.
  2. Om-satser kan användasannat omochannan, men de behöver inte.
  3. Funktioner kan komma tillbaka från mer än en punkt; när detta händer stoppas funktionsexekveringen även om den är inne i en loop.[1]
  4. Kodblock, såsom de som används av while-loopar, if-satser och funktioner, kan vara kapslade. Det är viktigt att öka indragsnivån för alla linjer inom varje kapslat block; annars skulle koden vara svår att läsa.

För-loopar

For-loopar är den sista kontrollflödesstrukturen vi kommer att studera för R. Ungefär som while-loopar upprepar de ett kodblock. For-loops upprepar dock ett kodblock en gång för varje element i en vektor (eller lista), och ställer in ett givet variabelnamn för varje element i vektorn (eller listan) i tur och ordning.

Även om for-loopar är viktiga på många andra språk, är de inte lika avgörande i R. Anledningen är att många operationer är vektoriserade, och funktioner som t.ex.lapply()ochdo()tillhandahålla upprepade beräkningar på ett helt annat sätt.

Det finns lite kunskap om att for-loopar är långsammare i R än på andra språk. Ett sätt att avgöra om detta är sant (och i vilken utsträckning) är att skriva en snabb loop som itererar en miljon gånger, kanske utskrift på var 1 000:e iteration. (Vi åstadkommer detta genom att hålla en loopräknare och använda moduloperatorn%%för att kontrollera om resten avdiskendelat med1000är0.)

När vi kör den här operationen finner vi att, även om den inte är helt omedelbar, tar den här slingan inte lång tid alls. Här är en snabb jämförelse som mäter tiden för att exekvera liknande kod för några olika språk (utan utskrift, vilket i sig tar lite tid) på en 2013 MacBook Pro.

SpråkSlinga 1 miljonSlinga 100 miljoner
R (version 3.1)0,39 sekunder~30 sekunder
Python (version 3.2)0,16 sekunder~12 sekunder
Perl (version 5.16)0,14 sekunder~13 sekunder
C (g++ version 4.2.1)0,0006 sekunder0,2 sekunder

Medan R är det långsammaste i gänget, är det "bara" dubbelt så långsamt som de andra tolkade språken, Python och Perl.

Problemet med R är inte att for-loopar är långsamma, utan att en av de vanligaste användningsområdena för dem — iterativt att förlänga en vektor medc()eller en dataram medrbind()– är väldigt långsam. Om vi ​​ville illustrera detta problem skulle vi kunna modifiera slingan ovan så att istället för att lägga till en tilldisken, ökar vi längden pådiskenvektor efter en medräknare <- c(räknare, 1). Vi kommer också att modifiera utskriften för att återspegla intresset för längden på räknarvektorn snarare än dess innehåll.

I det här fallet finner vi att slingan startar lika snabbt som tidigare, men somdiskenvektor blir längre, tiden mellan utskrifterna växer. Och den fortsätter att växa och växa, eftersom tiden det tar att göra en enda iteration av slingan beror på längden pådiskenvektor (som växer).

För att förstå varför det är så måste vi inspektera ledningenräknare <- c(räknare, 1), som lägger till ett nytt element tilldiskenvektor. Låt oss betrakta en relaterad uppsättning linjer, där två vektorer är sammanlänkade för att producera en tredje.

I ovanstående,namnkommer att vara den förväntade vektorn med fyra element, menförnamnochefternamnhar inte tagits bort eller ändrats av den här åtgärden – de kvarstår och kan fortfarande skrivas ut eller på annat sätt komma åt senare. För att ta bort eller ändra objekt kopierar R-tolken information från varje mindre vektor till en ny vektor som är associerad med variabelnnamn.

Nu kan vi återvända tillräknare <- c(räknare, 1). Den högra sidan kopierar information från båda ingångarna för att producera en ny vektor; denna tilldelas sedan variabelndisken. Det gör liten skillnad för tolken att variabelnamnet återanvänds och att den ursprungliga vektorn inte längre kommer att vara tillgänglig:c()funktion skapar (nästan) alltid en ny vektor i RAM. Mängden tid det tar att göra denna kopiering växer alltså tillsammans med längden pådiskenvektor.

Den totala tid det tar att lägga till n element till en vektor i en for-loop på detta sätt är ungefär , vilket betyder tiden det tar att växa en lista över n element växer kvadratiskt i sin slutliga längd! Detta problem förvärras vid användningrbind()inuti en for-loop för att växa en dataram rad för rad (som i något liknandedf <- rbind(df, c(val1, val2, val3))), eftersom dataramkolumner vanligtvis är vektorer, vilket görrbind()en upprepad tillämpning avc().

En lösning på detta problem i R är att "förallokera" en vektor (eller dataram) av lämplig storlek och använda ersättning för att tilldela elementen för att använda en noggrant konstruerad slinga.

(Här placerar vi helt enkelt värden på1in i vektorn, men mer sofistikerade exempel är säkert möjliga.) Den här koden körs mycket snabbare men har nackdelen att kräva att programmeraren vet i förväg hur stor datamängden kommer att behöva vara.[2]

Betyder detta att vi aldrig ska använda loopar i R? Absolut inte! Ibland är looping en naturlig passform för ett problem, särskilt när det inte involverar dynamisk tillväxt av en vektor, lista eller dataram.

Övningar

  1. Använd en for-loop och en förallokerad vektor, generera en vektor av de första 100 Fibonacci-talen, 1, 1, 2, 3, 5, 8, och så vidare (de två första Fibonacci-talen är 1; annars är var och en summan av de två föregående).
  2. En linje somresultat <- readline(prompt = "Vad heter du?")kommer att uppmana användaren att ange sitt namn och lagra resultatet som en teckenvektor iresultat. Med hjälp av denna, en while-loop och en if-sats, kan vi skapa ett enkelt talgissningsspel.

    Börja med att ställa iningång <- 0ochrandtill ett slumpmässigt heltal mellan 1 och 100 medrand <- sample(seq(1 100), storlek = 1). Nästa, medaningång != rand: Läs en gissning från användaren och konvertera den till ett heltal, lagra resultatet iinmatning. Ominput < rand, skriva ut"Högre!", annars ominput > rand, skriva ut"Lägre!", och i övrigt rapportera"Du har det!".

  3. En parad elev t -test bedömer om två vektorer visar en signifikant medelvärdeskillnad. Till exempel kan vi ha en lista över elevernas poäng före och efter ett träningspass.Men paret t-test bör endast användas när skillnaderna (som i detta fall kan beräknas medpoäng_efter - poäng) är normalt fördelade. Om de inte är det, är ett bättre test Wilcoxon signed-rank test:
    (Medan t-testkontroller för att fastställa om medelskillnaden skiljer sig signifikant från0, kontrollerar Wilcoxon signed-rank test för att avgöra om mediandifferensen skiljer sig signifikant från0.)

    Processen att avgöra om data är normalfördelad är inte lätt. Men en funktion som kallas Shapiro-testet är tillgänglig i R, och den testar nollhypotesen att en numerisk vektor inte är normalfördelad. Alltså sid värdet är litet när data inte är normala. Nackdelen med ett Shapiro-test är att det och liknande tester tenderar att vara överkänsliga för icke-normalitet när de ges stora prover. Deshapiro.test()funktionen kan utforskas genom att köraprint(shapiro.test(rnorm(100, medelvärde = 10, sd = 4)))ochprint(shapiro.test(rexp(100, rate = 2.0))).

    Skriv en funktion som heterwilcox_or_ttest()som tar två lika långa numeriska vektorer som parametrar och returnerar a sid värde. Omshapiro.test()rapporterar a sid värde på mindre än 0,05 på skillnaden mellan vektorerna, returneras sid värde bör vara resultatet av ett Wilcoxon ranksignerat test. Annars återvände sid värdet bör vara resultatet av ent.test(). Funktionen ska även skriva ut information om vilket test som körs. Testa din funktion med slumpmässiga data genererade frånrexp()ochrnorm().

En funktionell förlängning

Efter att ha granskat de procedurmässiga kontrollflödesstrukturernaom,medan, ochför, låt oss utöka vårt trunkerade slumpmässiga urvalsexempel för att utforska mer "funktionella" funktioner hos R och hur de kan användas. Funktionen vi designade,rnorm_trunc(), returnerar ett slumpmässigt urval som är normalt fördelat men begränsat till ett givet intervall via omsampling. Den ursprungliga samplingsfördelningen specificeras avmenar =ochsd =parametrar, som skickas till anropet tillrnorm()inomrnorm_trunc().

Tänk om vi ville göra samma sak, men förrexp(), vilka sampel från en exponentiell fördelning som tar enkurs =parameter?

Fördelningen sträcker sig normalt från 0 till oändligt, men vi kanske vill omsampla till, säg, 1 till 4.

En möjlighet vore att skriva enrexp_trunc()funktion som fungerar på samma sätt somrnorm_trunc()funktion, med ändringar specifika för sampling från exponentialfördelningen.

De två funktionernarnorm_trunc()ochrexp_trunc()är otroligt lika – de skiljer sig bara åt i den samplingsfunktion som används och de parametrar som skickas till dem. Kan vi skriva en enda funktion för att göra båda jobben? Vi kan, om vi kommer ihåg två viktiga fakta vi har lärt oss om funktioner och parametrar i R.

  1. Funktioner somrnorm()ochrexp()är en typ av data som alla andra och kan därför skickas som parametrar till andra funktioner (som i strategin split-apply-combine).
  2. Den speciella parametern..."samlar" parametrar så att funktioner kan ta godtyckliga parametrar.

Här kommer vi att använda...att samla in en godtycklig uppsättning parametrar och skicka dem vidare till interna funktionsanrop. När du definierar en funktion att ta..., det anges vanligtvis sist. Så vi skriver en funktion som hetersample_trunc()som kräver fem parametrar:

  1. Den nedre gränsen,lägre.
  2. Den övre gränsen,övre.
  3. Sampelstorleken som ska genereras,räkna.
  4. Funktionen att anropa för att generera prover,sample_func.
  5. Ytterligare parametrar att föra vidare tillsample_func,....

Vi kan ringa vårsample_trunc()funktion med valfritt antal samplingsfunktioner. vi har settrnorm(), som tarmenar =ochsd =parametrar ochrexp(), som tar enkurs =parameter, men det finns många andra, somdpois(), som genererar Poisson-distributioner och tar enlambda =parameter.

I det första exemplet ovan,medelvärde = 20, sd = 10är sammanställt i...i samtalet tillsample_trunc(), i befintligt skickkurs = 1,5i det andra exemplet ochlambda = 2i det tredje exemplet.

Övningar

  1. Som diskuterats i en tidigare övning,t.test()ochwilcox.test()funktioner tar båda två numeriska vektorer som sina första parametrar och returnerar en lista med a$p.värdeinträde. Skriv en funktionpval_from_test()som tar fyra parametrar: de två första ska vara två numeriska vektorer (som it.test()ochwilcox.test()funktioner), ska den tredje vara en testfunktion (antingent.testellerwilcox.test), och den fjärde bör vara valfria parametrar att föra vidare (...). Det bör returnera sid värdet av testkörningen.

    Vi bör då kunna köra testet så här:De fyra värdenapval1,pval2,pval3, ochpval4bör innehålla enkel sid värden.



En introduktion till linjär programmering och spelteori, 3:e upplagan

"Det här är en ganska välgjord bok: mycket stramt organiserad, bättre än genomsnittet utläggning och många exempel, illustrationer och tillämpningar."
—Matematiska recensioner av American Mathematical Society

En introduktion till linjär programmering och spelteori, tredje upplagan presenterar en rigorös, men ändå tillgänglig, introduktion till de teoretiska begreppen och beräkningsteknikerna för linjär programmering och spelteori. Nu med mer omfattande modelleringsövningar och detaljerade heltalsprogrammeringsexempel illustrerar den här boken på ett unikt sätt hur matematik kan användas i verkliga tillämpningar inom samhälls-, livs- och ledarvetenskaperna, vilket ger läsarna möjlighet att utveckla och tillämpa sina analytiska förmågor när de löser realistiska problem.

Den här tredje upplagan tar upp olika nya ämnen och förbättringar inom området matematisk programmering, och den presenterar också två program, LP Assistant och Solver-tillägget för Microsoft Office Excel, för att lösa linjära programmeringsproblem. LP Assistant, utvecklad av medförfattaren Gerard Keough, låter läsare utföra de grundläggande stegen i de algoritmer som finns i boken och är fritt tillgänglig via bokens relaterade webbplats. Användningen av känslighetsanalysrapporten och heltalsprogrammeringsalgoritmen från Solver-tillägget för Microsoft Office Excel introduceras så att läsare kan lösa bokens linjära och heltalsprogrammeringsproblem. En detaljerad bilaga innehåller instruktioner för användningen av båda applikationerna.

Ytterligare funktioner i den tredje upplagan inkluderar:

    En diskussion om känslighetsanalys för problemet med två variabler, tillsammans med nya exempel som demonstrerar heltalsprogrammering, icke-linjär programmering och modeller för att köpa vs.

Reviderade bevis och en diskussion om relevansen och lösningen av det dubbla problemet

Ett avsnitt om att utveckla ett exempel i Data Envelopment Analysis

En översikt över beviset för John Nashs teorem om förekomsten av jämviktsstrategipar för icke-samarbetande, icke-nollsummespel

Ge en komplett matematisk utveckling av alla presenterade koncept och exempel, Introduktion till linjär programmering och spelteori, tredje upplagan är en idealisk text för kurser i linjär programmering och matematisk modellering på högre grund- och forskarnivå. Det fungerar också som en värdefull referens för yrkesverksamma som använder spelteori inom affärs-, ekonomi- och managementvetenskap.


Conditional Looping med While-Loops

En while-loop exekverar ett kodblock om och om igen, och testar ett givet villkor (som bör vara eller returnera en logisk vektor) före varje exekvering. I R är blocken avgränsade med ett par krulliga parenteser. Standardpraxis är att placera den första öppningskonsolen på linjen, som definierar slingan och den stängande konsolen på en linje för sig, med det omslutande blocket indraget med två mellanslag.

Vid exekveringen av ovanstående, när while(count < 4)-raden nås, körs count < 4 och returnerar den logiska vektorn med ett element TRUE , vilket resulterar i att blocket körs och skriver ut "Count is: " och 1 , och sedan öka räkningen med 1. Sedan återgår slingan till att checkräkningen är 2 är fortfarande mindre än 4, så utskriften sker och räkningen ökas igen till 3. Slingan börjar om, kontrollen utförs, utdata skrivs ut och räkningen ökas till 4. Slingan återgår till toppen, men denna gång resulterar count < 4 i FALSE , så blocket hoppas över, och slutligen fortsätter exekveringen för att skriva ut "Klar!" .

Eftersom kontrollen sker vid starten, om räkningen skulle börja vid något större antal som 5 , så skulle loopblocket hoppas över helt och bara "Klar!" skulle tryckas.

Eftersom inga "naken data" finns i R och vektorer är den mest grundläggande enheten, fungerar den logiska kontrollen inuti while() med en logisk vektor. I ovanstående råkade den vektorn bara ha bara ett enda element. Vad händer om jämförelsen gav en längre vektor? I så fall kommer endast det första elementet i den logiska vektorn att beaktas av while() , och en varning kommer att utfärdas om effekten av villkoret har längd > 1 . Detta kan få en del konstiga konsekvenser. Tänk på om vi istället för count <- 1 hade count <- c(1, 100) . På grund av additionens vektoriserade natur skulle utdata vara:

Två praktiska funktioner kan ge ett mått på säkerhet mot sådana fel när de används med enkla villkor: any() och all() . Givet en logisk vektor returnerar dessa funktioner en logisk vektor med ett element som indikerar om något, eller alla, av elementen i indatavektorn är TRUE . Därför kan vår while -loop conditional ovan bättre kodas som while(any(count < 4)) . (Kan du se skillnaden mellan detta och while(any(count) < 4)?)


4 svar 4

Många av termerna kan återanvändas (ofta missbrukas) om programmeringsspråk, särskilt de andra än objektorienterade.

Här är några små beskrivningar av termerna.

Imperativ programmering - På gamla goda dagar, när programmering i stort sett var sammansatt, skulle koden ha massor av GOTOs. Ännu högre språk som FORTRAN och BASIC började använda samma primitiver. I detta programmeringsparadigm är hela programmet en enda algoritm eller komplett funktionalitet skriven linjärt - steg-för-steg. Detta är absolut nödvändigt stil. Förstår att man verkligen kan skriva totalt dåligt imperativt arbete även i modernt C-språk också, men det är ganska lätt att organisera kod på högre nivåer.

Strukturerad och modulär programmering - Oftast bör vi kunna använda termen omväxlande men med subtila skillnader. När språk på högre nivåer började bli rikare insåg man att alla arbetsenheter borde delas upp i mindre hanteringsbara delar - det var då funktioner kom till och programmering blev en hierarki av funktioner och många på lägre nivå kunde återanvändas.

    är vilken programmering som helst när funktionalitet är uppdelad i enheter som för loop, while loop, if. sedan etc blockstruktur.
  • Här kan också en kodbit (funktion) återanvändas.
  • I modulär programmering kan man skapa en fysisk form av paket - det vill säga en bit kod som kan skickas som är ganska generella och återanvändbara. Det här kallas moduler av element sammanställda.
  • Så man kan knappast se modulära program som inte är strukturerade och vice versa är den tekniska definitionen subtilt annorlunda men mestadels strukturerad kod kan göras modulär och på andra sätt.

Sedan kom "objektorienterad programmering" som är väldefinierat i litteraturen. Förstå att objektorienterad programmering är en form av strukturerad programmering per definition. Det nya namnet för alla dessa funktionsbaserade kod som är strukturerad kod men INTE objektorienterad kallas ofta för procedurprogrammering.

  • Så i grunden strukturerad kod där funktioner (eller procedurer) dominerar över data kallas procedur, medan klass- och objektbaserad representation kallas objektorienterad. Båda är per definition också modulära.

Många människor tror - all strukturerad programmering (kanske hoppar över objektbaserad) som imperativ programmering. Jag antar att detta bara beror på bristen på tydlig definition av imperativ programmering - men det är fel. Du gör strukturerad programmering när du inte gör mycket imperativa sådana! Men jag kan fortfarande skriva många funktioner samt många goto-satser i C- eller FORTRAN-programmet för att blanda ihop.

För att vara specifik för dina frågor:

Första frågan : Rent assemblerspråk är imperativt språk som INTE är strukturerat eller processuellt. (Att ha ett steg för steg tolkningsflöde betyder inte procedurmässigt - men uppdelning av funktionalitet i funktioner är det som gör ett språk proceduralt).

  • korrigering * De flesta moderna monteringsformer stödjer användningen av funktioner. Faktum är att allt som är möjligt i högnivåkod MÅSTE finnas på låg nivå för att fungera. Även om det är en mycket bättre praxis att skapa procedurkod, är det möjligt att skriva både procedurkod och imperativ kod. Till skillnad från den senare är den mer underhållbar och lättare att förstå (undviker hemsk spagettikod). Jag tror att det finns shell/bash-skript som bättre passar utmärkelsen att vara rent imperativa, men även då har de flesta funktioner, utvecklare förstår definitivt hur mycket värde de har.

Andra frågan : Procedurprogrammering är en FORM av strukturerad programmering.

Enligt viss taxonomi är den primära klassificeringen Deklarativ (eller funktionellt språk) vs. Imperativ. Deklarativa språk tillåter beräkning utan att beskriva dess kontrollflöde medan imperativ är där explicit kontrollflöde (steg-för-steg) definieras. Baserat på denna klassificering kan imperativ programmering för vissa vara en superuppsättning av strukturerad, modulär och OO-programmering. Se detta: Funktionell programmering vs. OOP

Efter Objektorienterad har det uppfunnits andra programmeringsparadigm: Se här för mer information: Vilka är skillnaderna mellan aspektorienterad, ämnesorienterad och rollorienterad programmering?


Kaninhålet

Observera Steg 6: Skriv dina tester. Nu var detta inte en del av min ursprungliga process. Jag planerade att koda mina klasser, och det var allt! Men medan jag undersökte OOP, stötte jag på konceptet Test-Driven Utveckling (TDD).

TDD är en programmeringspraxis som börjar med design och utveckling av tester för varje funktion i ett program. På så sätt tvingas du tänka på specifikationer, krav eller design innan du börjar skriva kod. Med andra ord, du skriver kod för att testa din kod innan du skriver någon kod.

Förvirrad? Det var jag också. Men att göra den här övningen var 100 % värt det.


Optimering av lärande

Ett nytt tillvägagångssätt och datorapplikation

Handledare:
Prof. Zbigniew Kierzkowski

2. Allmänna principer för SuperMemo-metoden (för en uppdaterad text se: Allmänna principer för SuperMemo)

3. Redovisning av forskning som ledde fram till formuleringen av SuperMemo-metoden

4. Beskrivning av en exemplifierande mjukvaruimplementering av SuperMemo-metoden (för en uppdaterad lista se SuperMemo mjukvaruutveckling)

5.1. Mätning av arbetsbelastning relaterade till underhåll av en databas av konstant storlek
5.2. Mätning av framstegen hos en elev som arbetar lika mycket tid varje dag
5.3. Mätning av glömningsfrekvensen efter upphörande repetitioner

6. Strategiska förutsättningar för effektivt arbete med SuperMemo (för en uppdaterad text se: SuperMemo Decalogue)

7. Använda SuperMemo utan dator (för en uppdaterad text se: SuperMemo utan dator)

8. SuperMemo i användarnas ögon (åsikter insamlade från de första 20 eleverna som använde SuperMemo för en uppdaterad text se: Användarundersökning)

  • 10.4.1. Biologisk tolkning av E-faktorer
  • 10.4.2. Två minnesvariabler: styrka och återtagbarhet
  • 10.4.3. Molekylära förändringar i synapser som motsvarar minnesvariabler

11. Modell för intermittent lärande

11.1. Formulering av problemet med intermittent lärande
11.2. Lösning på problemet med intermittent lärande
11.3. Tolkning av glömskurvan
11.4. Verifiering av modellen för intermittent lärande.


Ekosystem

Allmän beräkning

Bygg, distribuera eller bädda in din kod

Julia gör det möjligt att bygga kompletta applikationer. Skriv webbgränssnitt med Dash.jl eller inbyggda användargränssnitt med QML.jl och GTK.jl. Hämta data från en mängd olika databaser. Bygg delade bibliotek och körbara filer med PackageCompiler. Distribuera på en webbserver med HTTP.jl eller inbäddade enheter. Kraftfull skalintegration gör det enkelt att hantera andra processer.

Julia har utländska funktionsgränssnitt för C, Fortran, C++, Python, R, Java och många andra språk. Julia kan också bäddas in i andra program genom dess inbäddnings-API. Specifikt kan Python-program anropa Julia med PyJulia. R-program kan göra samma sak med R:s JuliaCall, vilket demonstreras genom att anropa MixedModels.jl från R.

Parallell beräkning

Parallell och heterogen beräkning

Julia är designad för parallellism och tillhandahåller inbyggda primitiver för parallell beräkning på alla nivåer: parallellitet på instruktionsnivå, multi-threading, GPU-beräkning och distribuerad beräkning. Celeste.jl-projektet uppnådde 1,5 PetaFLOP/s på Cori-superdatorn vid NERSC med 650 000 kärnor.

Julia-kompilatorn kan också generera inbyggd kod för GPU:er. Paket som DistributedArrays.jl och Dagger.jl ger högre abstraktionsnivåer för parallellism. Distribuerad linjär algebra tillhandahålls av paket som Elemental.jl och TSVD.jl. MPI-stil parallellism är också tillgänglig via MPI.jl.

Maskininlärning

Skalbar maskininlärning

Paketet MLJ.jl tillhandahåller ett enhetligt gränssnitt till vanliga maskininlärningsalgoritmer, som inkluderar generaliserade linjära modeller, beslutsträd och klustring. Flux.jl och Knet.jl är kraftfulla paket för Deep Learning. Paket som Metalhead, ObjectDetector och TextAnalysis.jl tillhandahåller färdiga förtränade modeller för vanliga uppgifter. AlphaZero.jl tillhandahåller en högpresterande implementering av förstärkningsinlärningsalgoritmerna från AlphaZero. Turing.jl är ett bäst i klassen paket för probabilistisk programmering.

Vetenskaplig beräkning

Rikt ekosystem för vetenskaplig beräkning

Julia är designad från grunden för att vara mycket bra på numerisk och vetenskaplig beräkning. Detta kan ses i överflöd av vetenskapliga verktyg skrivna i Julia, såsom det toppmoderna ekosystemet för differentialekvationer (DifferentialEquations.jl), optimeringsverktyg (JuMP.jl och Optim.jl), iterativa linjära lösare (IterativeSolvers) .jl), snabba Fourier-transformeringar (AbstractFFTs.jl) och mycket mer. Simuleringsramverk för allmänna ändamål är tillgängliga för vetenskaplig maskininlärning, kvantberäkning och mycket mer.

Julia erbjuder också ett antal domänspecifika ekosystem, såsom inom biologi (BioJulia), operationsforskning (JuMP Dev), bildbehandling (JuliaImages), kvantfysik (QuantumBFS), olinjär dynamik (JuliaDynamics), kvantitativ ekonomi (QuantEcon), astronomi (JuliaAstro) och ekologi (EcoJulia). Med en uppsättning mycket entusiastiska utvecklare och underhållare fortsätter det vetenskapliga ekosystemet i Julia att växa snabbt.

Datavetenskap

Interagera med dina data

Julias dataekosystem tillhandahåller DataFrames.jl för att arbeta med datauppsättningar och utföra vanliga datamanipulationer. CSV.jl är ett snabbt flertrådigt paket för att läsa CSV-filer och integration med Arrow-ekosystemet pågår med Arrow.jl. Onlineberäkningar av strömmande data kan utföras med OnlineStats.jl. Queryverse tillhandahåller fråge-, fil-IO och visualiseringsfunktioner. Förutom att arbeta med tabelldata gör JuliaGraphs-paketen det enkelt att arbeta med kombinatoriska data.

Julia kan arbeta med nästan alla databaser med JDBC.jl och ODBC.jl drivrutiner. Dessutom integreras den med Spark-ekosystemet genom Spark.jl.

Visualisering

Datavisualisering och plottning

Datavisualisering har en komplicerad historia. Plottningsprogram gör avvägningar mellan funktioner och enkelhet, hastighet och skönhet, och ett statiskt och dynamiskt gränssnitt. Vissa paket gör en skärm och ändrar den aldrig, medan andra gör uppdateringar i realtid.


Functools modulen¶

Functools-modulen i Python 2.5 innehåller några högre ordningsfunktioner. A högre ordningsfunktion tar en eller flera funktioner som indata och returnerar en ny funktion. Det mest användbara verktyget i denna modul är funktionen functools.partial() .

För program skrivna i en funktionell stil, vill du ibland konstruera varianter av befintliga funktioner som har några av parametrarna ifyllda. Tänk på en Python-funktion f(a, b, c) du kanske vill skapa en ny funktion g( b, c) som motsvarar f(1, b, c) du fyller i ett värde för en av f() s parametrar. Detta kallas "delfunktionsapplikation".

Konstruktorn för partial() tar argumenten (funktion, arg1, arg2, . kwarg1=värde1, kwarg2=värde2) . Det resulterande objektet är anropsbart, så du kan bara anropa det för att anropa funktion med de ifyllda argumenten.

Här är ett litet men realistiskt exempel:

functools.reduce(func, iter, [initial_value]) utför kumulativt en operation på alla iterables element och kan därför inte tillämpas på oändliga iterables. func måste vara en funktion som tar två element och returnerar ett enda värde. functools.reduce() tar de två första elementen A och B som returneras av iteratorn och beräknar func(A, B) . Den begär sedan det tredje elementet, C, beräknar func(func(A, B), C), kombinerar detta resultat med det fjärde elementet som returneras och fortsätter tills det iterbara är slut. Om iterabeln inte returnerar några värden alls, uppstår ett TypeError-undantag. Om det initiala värdet anges används det som utgångspunkt och func(initial_value, A) är den första beräkningen.

Om du använder operator.add() med functools.reduce() , lägger du ihop alla element i iterable. Det här fallet är så vanligt att det finns en speciell inbyggd som heter sum() för att beräkna det:

För många användningar av functools.reduce() kan det dock vara tydligare att bara skriva det självklara för loop:

En relaterad funktion är itertools.accumulate(iterable, func=operator.add) . Den utför samma beräkning, men istället för att endast returnera det slutliga resultatet, returnerar accumulate() en iterator som också ger varje delresultat:

Operatörsmodulen¶

Operatörsmodulen nämndes tidigare. Den innehåller en uppsättning funktioner som motsvarar Pythons operatorer. Dessa funktioner är ofta användbara i funktionell kod eftersom de sparar dig från att skriva triviala funktioner som utför en enda operation.

Några av funktionerna i denna modul är:

Matematiska operationer: add() , sub() , mul() , floordiv() , abs() , …

Logiska operationer: not_() , truth() .

Bitvisa operationer: and_() , or_() , invert() .

Jämförelser: eq() , ne() , lt() , le() , gt() , och ge() .

Objektidentitet: is_() , is_not() .

Se operatörsmodulens dokumentation för en komplett lista.


Vilket språk passar dig bäst? Utforska listan med 50 programmeringsspråk.

De dagar då en handfull människor ansågs vara de bästa datorprogrammerare och utvecklare är förbi. Den digitala tidsålderns gryning har nu gjort det möjligt för alla att leka med koder och skriva ett datorprogram. Vad allt detta behöver är att ha ett gediget grepp om framväxande teknologi och programmeringsspråk. Det är dock inte så lätt som det verkar eftersom det finns ett stort antal programmeringsspråk där ute och att välja ett och behärska det kan vara en utmaning. Innan du börjar med kodningsvärlden måste du alltså göra rätt val och komma fram till det som passar dig bäst.

Här är listan över de 50 bästa programmeringsspråken att lära sig under 2020.

JavaScript

JavaScript är ett centralt programmeringsspråk för att driva World Wide Web. Dess effektivitet i front- och back-end-utveckling, förmågan att fungera bra med andra språk, mångsidighet och uppdateras årligen gör det till ett flitigt använt språk.

Pytonorm

Python anses vara ett av de bästa programmeringsspråken som kan användas för webb- och skrivbordsapplikationer, GUI-baserade skrivbordsapplikationer, maskininlärning, datavetenskap och nätverksservrar.

C

C är utformad speciellt för användning med Windows OS och är en del av .Net-ramverket. Det används ofta av konkurrenskraftiga programmerare på grund av att det är extremt snabbt och stabilt.

Java

Java är ett av de språk som är populärt i stora organisationer tack vare det ett antal användningsfall och har länge varit det föredragna språket för kodning på Android. Det används flitigt i Android-apputveckling.

Även känd som Golang, ger Go utmärkt stöd för multithreading och därför används det av en majoritet av företag som är starkt beroende av distribuerade system. Go, som utvecklats på Google, skalar bra till större system och kan köra flera processer samtidigt.

Perl

Perl tar de bästa funktionerna från andra språk, som C, awk, sed, sh och BASIC, bland andra. Det är ursprungligen utvecklat för textmanipulering och används nu för ett brett utbud av uppgifter som systemadministration, webbutveckling, nätverksprogrammering, GUI-utveckling med mera.

Rubin

Ruby är ett skriptspråk som körs på en mängd olika plattformar, som Windows, Mac OS och de olika versionerna av UNIX. Allt i Ruby är ett objekt utom blocken men det finns ersättningar för det också, dvs procs och lambda.

Snabb

Swift kan vara vänlig mot nya programmerare. Det är ett säkert, snabbt och interaktivt programmeringsspråk som integrerar det bästa inom modern språkexpertis med visdom från Apples bredare teknikkultur och de olika bidragen från dess öppen källkodsgemenskap.

Scala

Scala kombinerar funktionell programmering med objektorienterad programmering, och erbjuder kodkomplexitet tillsammans med kortfattad notation för bättre kodning och ökad prestanda. Den kombinerar också flexibiliteten hos gränssnitt i Java-stil med kraften i klasser. Tänk principiellt multipelarv.

PHP

PHP programmeringsspråk används i grunden för att utveckla webbaserade mjukvaruapplikationer och tillåter webbutvecklare att skapa dynamiskt innehåll som interagerar med databaser. Det är ett måste att lära sig språk för studenter och yrkesverksamma att bli en mjukvaruingenjör, särskilt när de arbetar inom webbutvecklingsdomän.

C++

C++ är ett allmänt programmeringsspråk som kan användas för att utveckla operativsystem, webbläsare, spel och mer. Den stöder olika sätt att programmera som procedurmässigt, objektorienterat, funktionellt och så vidare. Detta gör C++ kraftfull och flexibel.

R

R är ett av de mest populära språken som vanligtvis används inom statistisk beräkning, dataanalys och vetenskaplig forskning. Det används av statistiker, dataanalytiker, forskare och marknadsförare för att hämta, rensa, bedöma, visualisera och presentera data. På grund av sin uttrycksfulla syntax och lättanvända gränssnitt har R vuxit i popularitet de senaste åren.

Mål-C

Objective-C är ett objektorienterat språk baserat på standardprogrammeringsspråket C. Det är utformat för att ge C fullständiga objektorienterade programmeringsmöjligheter, och att göra det på ett enkelt och okomplicerat sätt. Objective-C är det huvudsakliga programmeringsspråket som används av Apple för operativsystemen OS X och iOS och deras respektive API:er, Cocoa och Cocoa Touch.

SQL

SQL är ett standardspråk för att lagra, manipulera och hämta data i databaser. Alla Relational Database Management Systems (RDMS) som MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Postgres och SQL Server använder SQL som standarddatabasspråk.

Arduino

Arduinos programmeringsspråk är baserat på utvecklingsplattformen Wiring, som i sin tur är baserad på Processing. Det är i grunden ett ramverk byggt ovanpå C++. Det finns olika modeller av Arduino-brädor, såväl som en hel mängd Arduino-kompatibla klonprodukter, som GSTduino, Freaduino eller CraftDuino. Deras grundläggande struktur är ganska likartad.

MATLAB

MATLAB används flitigt inom datorseende och bildbehandlingsindustrin. Det började som ett matrisprogrammeringsspråk där linjär algebraprogrammering var enkel. MATLAB är idealiskt för att utveckla vetenskapliga forskningsapplikationer. Matlab Coder tillåter konvertering av kod för användning i andra programmeringsspråk, såsom C++, Java och Python.

Rost

Rust har värdefull inbyggd dokumentation och har användbara felmeddelanden. Den erbjuder snabbhet och säkerhet utan att offra prestanda. Utvecklare använder Rust för att skapa ett brett utbud av nya mjukvaruapplikationer, såsom spelmotorer, operativsystem, filsystem, webbläsarkomponenter och simuleringsmotorer för virtuell verklighet.

TypeScript

TypeScript är ett språk med öppen källkod som bygger på JavaScript genom att lägga till statiska typdefinitioner. Typer ger ett sätt att definiera formen på ett objekt, ger bättre dokumentation och tillåter TypeScript att validera att en användares kod fungerar korrekt.

Kotlin

Kotlin är designad för att vara helt interoperabel med Java. Detta språk erbjuder funktioner som utvecklare efterfrågar sedan Android tillkännagav det som sitt första språk. Kotlin kombinerar enkelt objektorienterade och funktionella programmeringsfunktioner inom den.

CSS

CSS används ofta för att formatera ett HTML-dokument. Den är utformad för att möjliggöra separation av presentation och innehåll, inklusive layout, färger och typsnitt. Denna separation kan förbättra innehållets tillgänglighet, ge mer flexibilitet och kontroll i specifikationen av presentationsegenskaper.

Häftig

Groovy är ett kraftfullt, valfritt maskinskrivet och dynamiskt språk, med statisk typning och statisk kompilering, för Java-plattformen som syftar till att förbättra utvecklarens produktivitet. Den använder en syntax med krusade parenteser som liknar Java’s och stöder stängningar, flerradssträngar och uttryck inbäddade i strängar.

Pil

Dart är ett klientoptimerat språk för appar på flera plattformar. Den är utvecklad av Google och kan kompileras till ARM- och x86-arkitekturerna för mobil användning eller överföras till JavaScript för webbläsarapplikationer.

Assembleringsspråk

Assembly-språk kan konverteras till körbar maskinkod av ett verktygsprogram som kallas en assembler som NASM, MASM, etc. Detta programmeringsspråk är designat för en dator eller annan programmerbar enhet som är specifik för en viss datorarkitektur.

PowerShell

PowerShell ger full åtkomst till COM och WMI, vilket gör det möjligt för administratörer att utföra administrativa uppgifter på både lokala och fjärranslutna Windows-system samt WS-Management och CIM som möjliggör hantering av fjärranslutna Linux-system och nätverksenheter. Den har en rik uttryckstolk och ett fullt utvecklat skriptspråk.

Julia

Julia är ett språk för allmänt bruk och kan användas för att skriva vilken applikation som helst. Julia är ett dynamiskt programmeringsspråk på hög nivå med hög prestanda. Många av dess funktioner är väl lämpade för numerisk analys och beräkningsvetenskap.

Repa

Scratch används för att skapa interaktiva berättelser, spel och animationer. Även om Scratch-språket är ganska lätt att använda, roligt och beroendeframkallande, är språket populärt av två huvudsakliga skäl, dess community och hur Scratch uppmuntrar barn att lära sig och sedan ta risker för att anpassa vad de har gjort.

COBOL

COBOL används för att skriva applikationsprogram som de inom försvarsdomänen, försäkringar, etc., som kräver enorm databehandling. Massiva COBOL-kodbaser används fortfarande runt om i världen, många av dem fungerar nästan exakt som de var när de först skapades.

Fortran

Fortran består av en rad versioner, som var och en utvecklades för att lägga till tillägg till språket samtidigt som de vanligtvis behöll kompatibiliteten med tidigare versioner. Den används flitigt i numerisk, vetenskaplig beräkning och har en stark användarbas med vetenskapliga programmerare. Språket används också i organisationer som väderprognosmakare, finansiell handel och i tekniska simuleringar.

ABAP

Står för Advanced Business Application Programming, ABAP är ett högnivåprogrammeringsspråk skapat av det tyska mjukvaruföretaget SAP SE. Det extraheras från basberäkningsspråken Java, C, C++ och Python, och är för närvarande placerat bredvid Java.

Schema

Schemaspråk stöder operationer på strukturerad data som strängar, listor och vektorer, såväl som operationer på mer traditionella data som siffror och tecken. Det har använts för att skriva textredigerare, optimera kompilatorer, operativsystem, grafikpaket, expertsystem, numeriska applikationer, finansiell analyspaket, virtuell verklighetssystem och praktiskt taget alla andra tänkbara applikationer.

Skal

Ett skalprogram, ibland kallat ett skalskript, är helt enkelt ett program som är konstruerat av skalkommandon. Designat för att köras av Unix-skalet, en kommandoradstolk, kan språket vara enkelt och omfatta bara ett fåtal skalkommandon, eller så kan det vara mycket komplext och omfatta tusentals skalkommandon.

Prolog

Som ett logiskt programmeringsspråk har Prolog en viktig roll inom artificiell intelligens. Till skillnad från andra språk är Prolog främst tänkt som ett deklarativt programmeringsspråk. I prolog uttrycks logik som relationer som kallas fakta och regler.

VBScript

VBScript är det primära skriptspråket för Quick Test Professional (QTP), som är ett testautomatiseringsverktyg. Den använder Component Object Model för att komma åt delar av miljön där den körs. Till exempel används FileSystemObject (FSO) för att skapa, läsa, uppdatera och ta bort filer.

Haskell

När logiker skapar modeller för att beskriva och definiera mänskliga resonemang, till exempel problem inom matematik, datavetenskap och filosofi, var Haskells huvudsakliga arbete i kombinatorisk logik, en notation utformad för att eliminera behovet av variabler i matematisk logik. Det används vanligtvis inom akademi och industri.

Delphi

Delphi använder programmeringsspråket Object Pascal. Det är en integrerad utvecklingsmiljö (IDE) för snabb applikationsutveckling av dator-, mobil-, webb- och konsolmjukvara, som för närvarande utvecklas och underhålls av Embarcadero Technologies.

Hacka

Programmeringsspråket Hack har släppts för HHVM (HipHop Virtual Machine), skapat av Facebook som en dialekt av PHP. Hack förenar den snabba utvecklingscykeln för PHP med disciplinen som tillhandahålls av statisk typning, samtidigt som den lägger till många funktioner som vanligtvis finns i andra moderna programmeringsspråk.

Pascal

Pascal utvecklades för att lära ut programmering som en systematisk disciplin och för att utveckla tillförlitliga och effektiva program. Det är ett Algol-baserat språk och involverar många konstruktioner av Algol. Pascal erbjuder flera datatyper och programmeringsstrukturer. Det är lätt att förstå och underhålla Pascal-program.

Ada

Ada förbättrar kodsäkerhet och underhållsbarhet genom att använda kompilatorn för att hitta fel till förmån för runtime-fel. Det designades för att vara ett enda språk, som kan köras på alla dessa inbyggda system, som erbjöd samma eller bättre nivå av prestanda och tillförlitlighet.

Lua

Lua används för alla möjliga applikationer, från spel till webbapplikationer och bildbehandling. För att köra Lua-program på datorn behöver användarna en fristående Lua-tolk och kanske några ytterligare Lua-bibliotek.

Visual Basic

Utvecklat av Microsoft, Visual Basic är ett tredje generationens händelsedrivet programmeringsspråk känt för sin Component Object Model (COM) programmeringsmodell. Visual Basic härleddes från BASIC och möjliggör snabb applikationsutveckling (RAD) av GUI-applikationer, åtkomst till databaser med hjälp av Data Access Objects, Remote Data Objects eller ActiveX Data Objects, och skapande av ActiveX-kontroller och -objekt.

Läspa

Lisp är det näst äldsta högnivåprogrammeringsspråket i utbredd användning idag. Den skapades ursprungligen som en praktisk matematisk notation för datorprogram, influerad av notationen av Alonzo Churchs lambdakalkyl.

Våldsamt slag

Bash, som utvecklats av Free Software Foundation (FSF) under GNU-projektet, är ett Unix-skal och kommandospråk. Det är standardanvändarskalet på de flesta Linux-installationer. Bash kan läsa och köra kommandon från en fil, som kallas ett skalskript.

Clojure

Clojure är en modern, dynamisk och funktionell dialekt av programmeringsspråket Lisp på Java-plattformen. Liksom andra Lisp-dialekter behandlar Clojure kod som data och har ett Lisp-makrosystem. Den förespråkar oföränderlighet och oföränderliga datastrukturer och uppmuntrar programmerare att vara tydliga om att hantera identitet och dess tillstånd.

MQL4

Baserat på koncepten för det populära C++, MQL4 eller MetaQuotes Language 4, tillåter användare att utveckla komplexa program med en stor mängd beräkningar samtidigt som de hanterar nästan alla handelsrobotar och indikatorparametrar.

Apex

Apex är ett integrerat, lättanvänt, datafokuserat, rigoröst, värd, multi-tenant-medvetet, automatiskt uppgraderbart, lätt att testa och versionerat programmeringsspråk. Det gör det möjligt för utvecklare att koppla affärslogik till registreringsprocessen och har inbyggt stöd för skapande och exekvering av enhetstest.

LabVIEW

LabVIEW, som står för Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench, är en systemdesignplattform och utvecklingsmiljö för ett visuellt programmeringsspråk från National Instruments. Programmeringsparadigmet som används i LabVIEW, ibland kallat G, är baserat på datatillgänglighet.

ABL

Advanced Business Language (ABL) ger utvecklare möjlighet att hantera relationsdata på ett sätt som bäst matchar deras affärsbehov, vilket avsevärt ökar produktiviteten. En OpenEdge-utvecklare kan skapa API:er för .NET, JavaScript, Java-klienter, Java-meddelanden och till och med mappa databasscheman till XML-format.

D

D är väl lämpad för att skriva medelstora till stora miljonlinjeprogram med team av utvecklare. Detta programmeringsspråk är lätt att lära sig, ger många möjligheter att hjälpa programmeraren och är väl lämpat för aggressiv kompilatoroptimeringsteknik.

SAS

SAS är ett datorprogrammeringsspråk som används för statistisk analys. Genom innovativ analys vänder den sig till programvara och tjänster för affärsintelligens och datahantering. SAS omvandlar data till insikter som kan ge ett nytt perspektiv på verksamheten.

Logotyp

Logo är ett pedagogiskt programmeringsspråk och är allmänt känt för sin användning av sköldpaddsgrafik, där kommandon för rörelse och ritning producerade linje- eller vektorgrafik, antingen på skärmen eller med en liten robot som kallas en sköldpadda.


Bygg den i Rust

Under 2018 beslutade Rust-communityt att förbättra programmeringsupplevelsen för några distinkta domäner (se 2018 års färdplan). För dessa kan du hitta många högkvalitativa lådor och några grymma guider om hur du kommer igång.

Kommandorad

Piska upp ett CLI-verktyg snabbt med Rusts robusta ekosystem. Rust hjälper dig att underhålla din app med tillförsikt och distribuera den med lätthet.

WebAssembly

Använd Rust för att ladda ditt JavaScript, en modul i taget. Publicera till npm, bunta med webpack och du är iväg till tävlingarna.

Nätverk

Förutsägbar prestanda. Litet resursavtryck. Bergsäker tillförlitlighet. Rust är bra för nätverkstjänster.

Inbäddad

Inriktar du dig på enheter med låga resurser? Behöver du kontroll på låg nivå utan att ge upp bekvämligheter på hög nivå? Rost har dig täckt.


3.2 Implementera en klientklass med en main (), som anropar operationer i klassen Systems Manager.

Introduktion

Efter denna uppgift har jag implementerat systemhanterarens klass genom att använda java-språket.

Skapa hotell

public static void main(String param [])

public void setHID(int num)

public void sethname (strängnamn)

public void setcname(String name)

public static void main(String param [])

public void setrid(int num)

public void sethname (strängnamn)

public void setstatus(Strängnamn)

public void setrtype(String name)

public void setrname(String name)

offentliga ogiltiga avgifter (strängnamn)

public String getcondition()

public void setcondition(String name)

public class createRoomType

public static void main(String param [])

public void setid(int num)

public void setrtype(String name)

offentlig klass DisplaySystemDetails

public static void main(String[] args)

createHotel CH = new createHotel()

createRoom CR = new createRoom()

createRoomType CRT = new createRoomType()

System.out.print(“Rumstyp-ID”)

Enligt denna uppgift har jag implementerat systemhanterarens huvudklass genom att använda programmeringsspråket java

4.1 Testa implementerad objektorienterad lösning genom att använda testmekanismer (giltiga deklarationer, felsökningskod och kommentarskod) och typer (räckviddstestning, ingångstestning, belastningstestning och systemkompatibilitet).

Efter denna uppgift innehåller om objektorienterade testmekanismer och typer. Jag har tydligt förklarat om dem nedan.

Variabeln levererar med den namngivna lagringen som program kan använda. I Java har varje variabel en specifik typ. Detta styr layouten och storleken på variabelns minne. Omfånget av värden som lagras i det minnet och den uppsättning processer som kan tillämpas på variabeln. Innan programmet kompileras måste först complier deklarera alla variabler. I java programspråk är variablerna indelade i tre typer.

Exempel för variabeldeklaration.

public static void main (String param[])

System.out.println(“Stadskod: “+c1.code)

System.out.println(“Stadsnamn: “+c1.cname)

Vissa variabeltyper som används i programmeringsspråket java

Felsökning är metoden för att konstruera hårdvaruenheter eller lokalisera och åtgärda fel i datorprogramkod. Att felsöka hårdvaruenheten eller programmet är att börja med problemet och separera källan till problemet, efter det fixa det. Användaren vet inte hur man åtgärdar problemet, användaren måste lära sig om problemet för att kunna undkomma det tills det är permanent åtgärdat. Felsökning är en obligatorisk metod i nästan alla nya metoder för utveckling av hårdvara eller mjukvara. Felsökningen görs som ett resultat av det lilla enhetstestet av systemet. De flesta datorprogram och många programmerade hårdvaruenheter täcker tusentals rader kod. Debugging-verktygen kallas för debuggers. Det hjälper till att identifiera kodningsfel i de olika utvecklingsfaserna.

När ett körtidsfel uppstår stoppar datorn körningen av programmet och visar ett felmeddelande.

Kommentarkoderna används för att förstå alla programmeringsspråk. Det finns typer av kommentarskoder.

1. Java Enradskommentarer eller slutradskommentar eller snedstreckkommentar (//…)

2. Java Multi line eller traditionella kommentarer (/*’*/)

3. JavaDoc- eller java-dokumentationskommentar (/**’*/)

Dessa kommentarer är användbara i visdomen att de får programmeraren att känna sig lämplig att förstå programmets logik. Java-kompilatorn inkluderar dem inte i den slutliga körbara filen. Så du kan infoga så många Java-kommentarer du vill tills de har visat sig vara användbara. Som ovan tre stilar av kommentarer Java stöder. Även om alla kommentarer som ignoreras av leverantören används dessa kommentarer för att programmeraren ska förstå det. Dessa kommentarer inkluderar information om den programmerade koden, till exempel hur den fungerar eller hur programmet kan ändras.

I ett java-program kallas alla rader som börjar med (//…)-symbolerna kommentarer. Kommentarerna ignoreras under programkörningarna, men de var användbara när du läste ett program, eftersom de ger information om programmet. Kommentarerna på en rad används alltid högst upp i programmet för att ge information om syftet med programmet. Men används också i programkroppen för att förklara delar av programmet vilken del som kan vara svår att förstå för läsaren. Den enkla raden Kommentarer kan läggas till i slutet av alla deklarationer i Java-programmet genom att skriva (//…)-symbolerna.

Flerradskommentarerna är användbara för att “kommentera ut” deklarationsblocket. Konvertera uttalandet till kommentar kallas det för att kommentera. Det är annorlunda mot att ta bort ett uttalande. Konvertera raden till kommentaren, skriv bara // i början av raden. Om du ändrar flera rader till kommentarer kan du placera en // i början av varje rad. Ett annat sätt att dölja rader av programfiler till kommentarer. Det är block av uttalanden som börjar med tecknen /*”..*/ java-kompilatorn ignorerade dessa rader.

Javadoc-kommentarerna används för att dokumentera nya klasser du skapar som programmerare, dvs ger information om klassen för klassens användare att läsa. Tills du börjar skapa de nya Java-klasserna, använd de två första metoderna som visas ovan för att dokumentera Java-program. Överst i källkoden, leverera kommentarsblocket som börjar med tecknen /** ”’*/. Dessa rader kommer att ignoreras vid programimplementering, men de kommer att tas bort i html-filen med användbar dokumentation för programklassen efter att ett program javadoc.exe.javadoc.exe är involverat i Java-installationen.

Utbudet är ett enkelt utvecklat i analysen av det verkliga programmet. Räckviddstestet bestämmer det verkliga RF-intervallet för XBee inbäddade element i Drop in Networking Specialized Development Kit. Enligt detta räckviddstest användbart för att planera och utveckla ett nätverk.

Följande utrustningar används i räckviddstestet

‘ USB-gränssnittskort, anslutet till datorn via USB-kabeln

Inputtestning är en mjukvarutestteknik som använder slumpmässiga data som indata till systemet. Om applikationen misslyckas identifierar systemet dessa problem eller fel. Kort sagt, oväntade eller slumpmässiga inmatningar kan leda till oväntade resultat. Inmatningstestet inkluderar dessa tecken:

‘ Mata in nummer eller tecken

Lasttestning är mjukvarutestning som visar sig förstå applikationens beteende under en viss förväntad belastning. Lasttestning är en typ av icke-funktionstestning. Belastningstestning är metoden att utsätta en datorserver, kringutrustning eller nätverk för en arbetsnivå som närmar sig gränserna för dess specifikationer. Denna testning kan göras genom de under kontrolllabbförhållandena för att korrekt mäta kapaciteten hos ett enda system eller relatera kapaciteten hos olika system. Belastningstestningen innehåller simulering av verklig användarbelastning för målapplikationen. Det hjälper till att avgöra hur applikationen beter sig när flera användare träffar den samtidigt. Det här testet utförs för att fastställa systemets beteende i både topp- och normalttillstånd. Huvudmålet med en belastningstestning är att identifiera det maximala antalet arbete som systemet kan hantera utan betydande prestandaförsämring. En del process för belastningstestning:

‘ Ladda ner serien med stora filer från internet.

‘ Köra flera applikationer på en server eller dator samtidigt.

‘ Tilldela många jobb till en skrivare på en rad.

‘ Exponera servern för ett stort antal trafik.

‘ Skriva och läsa data från hårddisken kontinuerligt.

Systemkompatibiliteten är ett icke-funktionellt test som visas på applikationen för att utvärdera applikationerna i olika miljöer, såsom webbsidor med olika webbläsare och hårdvaruplattformar. Systemets kompatibilitetstestning bör utföras manuellt eller så kan den fastställas av en automatiserad funktion. Systemkompatibiliteten är indelad i två typer - bakåt- och framåtkompatibilitetstestning.

‘ Kompatibilitetstestning av operativsystem – Linux, Mac OS, Windows

‘ Databaskompatibilitetstestning – Oracle SQL Server

‘ Testning av webbläsarkompatibilitet – IE , Chrome, Firefox

‘ Annan systemprogramvara – Webbserver, nätverks-/meddelandeverktyg, etc.

Test Inget förväntat resultat Faktiskt resultat

001 Skapa stad Skapa stad och all data läggs till i tabellen Datauppdatering till tabellen Framgång

002 Skapa hotell Skapa hotell och all data läggs till i tabellen Datauppdatering till tabellen Framgång

003 Skapa rum Skapa rum och all data läggs till i tabellen Datauppdatering till tabellen Framgång

004 Crate Room Type Skapa rumstyp och all data läggs till i tabellen Datauppdatering till tabellen Framgång

005 Boka rum Boka rum och all data läggs till tabellen Datauppdatering till tabellen Framgång

006 Hitta tillgängliga rum Sök tillgängliga rum Visa tillgängliga Success

007 Visa detaljer Visa detaljer Visa detaljer Framgång

I den här uppgiften har jag förklarat om giltiga deklarationer, felsökningskod och kommentarkod och typer av intervalltestning, inmatningstestning, belastningstestning och systemkompatibilitet

4.2 Felhantering under programvarutestning och ge feedback för att förbättra den utvecklade objektorienterade lösningen. (Tillhandahålla lämpliga skärmdumpar)

Efter denna uppgift förklaras tydligt om mjukvarutestning, testtyper och felhantering med lämpliga exempel på skärmdumpar.

Felhanteringen hänvisar till upptäckt, lösning och förutsägelse av kommunikationsprogrammering och applikationsfel. I programmeringen är utvecklingsfelet ett som kan förhindras.

Varför felhanteringen behövs för testningen

Feltestningen bör ske under mjukvaruutvecklingens livscykel. I utvecklingsmetoden bör effekten av fel vara känd och rätt åtgärder vidtas för att minska dessa fel till en acceptabel nivå. Felhanteringstestningen stöder felhanteringsmetoden för mjukvaruutveckling och underhåll.

1. Definiera alla rimligt förväntade feltillstånd som kan identifieras av applikationssystemet.

2. För att visa inträffade fel och lagra felet för framtida uppgradering.

3. Definiera ansvarsskyldigheten för bearbetningsfel som har tilldelats och att procedurerna ger en hög sannolikhet att felet kommer att rättas till.

4. För att undvika programkrascher

5. Definiera att rimlig kontroll upprätthålls över felen under korrigeringsmetoden.

Enligt testerna finns det olika typer av fel

1. Syntaxfel: felen som beror på påståendet att språkets syntax inte respekteras.

2. Semantiska fel: de fel som beror på en felaktig användning av programdeklarationer.

3. Logiska fel: felen som beror på påståendet att specifikationen inte respekteras.

4. Runtime-fel: logiska fel och dynamiska semantiska fel, som inte kan upptäckas av felsökningen.

5. Kompileringstidsfel: syntaxfel och statiska semantiska fel indikeras av kompilatorn.

En uppsättning grammatiska regler för programmeringsspråket för att skriva påståenden i datorprogrammet kallas språkets syntax. Syntaxfelen är faktiska fel som inte följs när du skriver källkoden som hindrar den från att faktiskt kompilera. Kompileringen rapporterar ett korrekt felmeddelande om felen. En kompilator kan inte kompilera programmet som innehåller syntaxfel. Syntaxfelen är lätta att identifiera och ta bort. Syntaxfelen liknar semantiska fel eftersom de kan påbörjas genom att skriva något fel, men dessa kan vara svåra att upptäcka.

Några exempel ges nedan.

‘ Saknade versaler och saknade stavningar

‘ Saknade semikolon () i slutet av uttalandet

‘ Använda variabler utan variabeldeklaration

‘ Saknar avgränsare och så vidare.

Dessa fel uppstår på grund av felaktigt skrivna uttalanden. Om du till exempel inte placerar ett semikolon efter satsen är det ett syntaxfel.

De semantiska felen är de lugnaste att upptäcka eftersom kompilatorn kommer att lista ner radnumret och till och med ordet som initierar problemet. Det ger också en bra förklaring av vad som händer. En annan typ av semantiskt fel är att inte deklarera ett objekt korrekt. Så enligt att om du stöter på det här problemet är ett av de bästa sätten att lösa detta att kontrollera dokumentationen och ta reda på vad konstruktören har att säga.

Logiskt fel innebär att felen i programmets logik kallas som logiskt fel. Logiska fel har alltid varit de svåraste felen att separera. Logikfelen returnerar inte korrekta felmeddelanden och stoppar inte körningen av programmet.

‘ Instruktionssekvensen som används i ett program kan vara felaktig.

‘ De matematiska formlerna som används i programinstruktionerna kan vara felaktiga osv.

När det logiska felet följer fungerar programmet normalt. Det är bara över rigorösa tester som programmeraren fixade logikfelen innan problemet skapades för slutanvändaren. Ibland utförs problemen omedelbart men oftast hittas problemen inte förrän efter uttalandet. De logiska felen är svåra att upptäcka. Det kan bara upptäckas genom att undersöka alla enheter i programmet en efter en. Det är en tidskrävande och lång process. Logiska fel är programmets utdatafel. Förekomsten av logiska fel leder till oönskade eller felaktiga utdata och orsakas på grund av fel i logiken som tillämpas i programmet för att producera den önskade utmatningen.

De logiska felen kunde inte upptäckas av kompilatorn. Programmerarna måste kontrollera hela kodningen av programmet rad för rad. Dessa fel uppstår på grund av logiskt felaktiga instruktioner i programmet.

Runtime error betyder att de fel som uppstår under körningen av programmet kallas runtime errors. Runtime-felen är när ett program har passerats eller satsen har slutförts över tolken utan syntaxfel, programmet har varit tillgängligt för exekvering. Under exekveringen kommer resursen åt eller värde bearbetas på ett inkonsekvent sätt, programmet stoppar exekveringen och avbryter med körtidsfelet. Några körtidsfel ges nedan.

‘ Programmet försöker utföra en olaglig operation som att dividera ett tal med noll.

‘ Om indata som ges till programmet inte hittas i den angivna sökvägen eller inte är i rätt format.

‘ Om maskinvaruproblem inträffar som hårddisken full, eller diskfel eller skrivarfel eller etc.

När datorprogrammen inte kan köra programsatserna avbryts de med ett körtidsfel. Om körtidsfelet inte hanteras som ett undantag, kommer programmet att behövas för att starta om från början.

Undantaget är ett problem som uppstår under körningen av programmet. Undantaget kan uppstå av så många olika anledningar, några skäl ges nedan.

‘ Användaren har angetts ogiltiga data.

‘ Filen som behövde öppnas men den kan inte hittas.

‘ Nätverksanslutningen har förlorats under kommunikationen

Markerade undantag: det markerade undantaget är undantaget som vanligtvis är ett användarfel eller ett problem som programmeraren inte kan se.

Runtime-undantag: Runtime-undantaget är ett undantag som programmeraren undviker medför att möjligen.

Fel: Dessa är inga undantag alls, utan de problem som uppstår utanför programmerarens eller användarens kontroll.

Alla undantagsklasser är undertyper av klassen java.lang.Exception. Enligt undantagsklassen finns det en underklass till klassen Throwable. Och en annan underklass som kallas Error som härrör från klassen Throwable. Felen är vanligtvis inte fångade från Java-programmen. Dessa tillstånd inträffar i allmänhet om allvarliga fel inte hanteras av Java-programmen. Runtime-miljöerna Fel genereras för att indikera fel.

Enligt undantaget finns det tre typer av undantag. Dessa undantag ges nedan.

‘ Prova/fånga ‘ processen fångar ett undantag med kombinationen av sökorden försök och fånga. Try/catch-blocket placeras runt koden som kan generera ett undantag. Koden inom try/catch-blocket nämns som skyddad kod.

‘ Throw- att metoden inte hanterar det markerade undantaget måste processen vara att deklarera det med nyckelordet throws. Nyckelordet kast verkar vara i slutet av en processs signatur.

‘ Slutligen – Nyckelordet finally används för att skapa kodblocket som följer efter försöksblocket. Det slutliga kodblocket körs alltid, oavsett om ett undantag har uppstått eller inte. Genom att använda finally-blocket samtycker du till att köra alla rensningsuttryck som vill köras, inga problem vad som händer i den skyddade koden.

I denna uppgift förklaras tydligt om felhantering och mjukvarutestning med testtyper med lämpliga skärmdumpar exempel.

4.3 Inkludera en enkel hjälpmeny för att hjälpa kunder.

I den här uppgiften förklaras om hjälpmenyns funktioner inklusive med lämplig skärmdump.

Hjälpmenyn är ett alternativ som levereras till systemet av programmeraren för att göra systemet mycket enklare för slutanvändaren. Hjälpmenyn innehåller några av följande som t.ex

Liten beskrivning av hjälpmenyn

Innehåll – detta innehåll är användbart för användaren att starta det lokala hjälpsystemet och visa den här manualen. Och även användare kan söka informationen genom ämnet klokt.

Index & #8216 index hjälper användaren att enkelt hitta alla detaljer som de letar efter eftersom det sorterar ut data med hjälp av nyckelord

Sök - sökningen är hjälp för användarna att söka information genom att använda nyckelord. Annars söker de igenom hela dokumentationsprodukter. Så det är mycket användbart för användarna.

Offlinehjälp ‘ från offlinehjälpen kan användaren få hjälp av systemet och lösa programmet via offline.

Onlinehjälp ‘ onlinehjälpen är hjälp till användaren att identifiera problemet och få en lösning via webbplatserna.

Feedback – vid feedbacken kan användaren skriva om systemets fördelar och problem.

Om- på fliken Om inkluderar systemhistoriken och supportpaketen och revisionerna

Enligt denna uppgift förklarade Cleary om hjälpmenyn med lämpliga skärmdumpar.

4.4 Skapa teknisk dokumentation som inkluderar design, leveranssystem, plattform, miljö, filstrukturer, kodning, begränsningar och underhållskrav.

Efter denna uppgift har jag förklarat om teknisk dokumentation och design, leveranssystem, plattform, miljö, filstrukturer, kodning, begränsningar och underhållskrav.

Vad är teknisk dokumentation?

Den tekniska dokumentationen är den vanliga perioden för dokumentation med avseende på produkten. Folket associerar mestadels perioden med de dokument och information som skickas till allmänheten av tillverkaren:

Den tekniska dokumentationen nämner till de olika dokumenten med produktrelaterad information och data som används och lagras för olika behov.

Systemdesignen är metoden för att definiera moduler, arkitektur, gränssnitt, komponenter och data för att ett system ska uppfylla specificerade önskemål. Och även definiera och utveckla system till användaren I denna systemdesign finns det två huvudsakliga grundläggande designmetoder:

Den logiska designen är den grafiska representationen av ett system som visar systemets processer och flöden av data in i och ut ur processerna. Den logiska designen används för att dokumentera informationssystem. För att representera den logiska designen av systemet kan man använda olika typer av diagram som t.ex

Den fysiska designen kommunicerar till de verkliga in- och utmatningsprocesserna i systemet. Detta anges i termer av hur data ges som indata i systemet, hur det är äkta, hur det hanteras och hur det visas som utdata. Den fysiska designen dök in i tre typer: de är:

Leveranssystem är metodprogrammet för att göra sig redo för slutanvändaren. Ett nyskapat program fungerar bra på datorn. Men betyder inte att den är redo för andra typer av användare. Det finns många extra program funktioner förmodligen inte hade önskat. Men det bör erbjuda om programmet kommer att användas av andra. Dessa typer av funktioner krävs för att göra programmet mer användarvänligt hjälpa till att skydda programmet från piratkopiering.

Att överväga att lägga till dessa funktioner kan göra programmet redo för annan användning.

I denna datorvärld finns det för närvarande många typer av plattformar, som t.ex

Programvaran måste kompileras desperat för att kunna köras på varje plattform. Java-plattformen är den nya mjukvaruplattformen för att leverera och köra mycket samarbetande, dynamiska och skyddade appletar och applikationer på nätverksanslutna datorsystem. Java-plattformen förutom är att den sitter på toppen av andra typer av plattformar och kompilerar till bytekoden. Java-plattformen är inbyggd i säkerhet, automatisk sophämtning och undantagshantering. Kompilatorerna finns för att påskynda exekveringen genom att konvertera Java-byte-kod till maskinspråk.

Java-plattformen har dykt upp i två grundläggande delar

2. Java Application Programming Interface (Java API)

Miljön innebär en samling mjuk- och hårdvaruverktyg. Mjukvarusystemet används av utvecklare. Det finns två typer av miljöer.

2. Mjukvaruutvecklingsmiljö

Med programmeringsmiljön menas den miljö som endast stöder kodningsstadiet i mjukvaruutvecklingscykeln. Och mjukvaruutvecklingsmiljön betyder miljön som utökar eller automatiserar aktiviteterna inkluderar mjukvaruutvecklingscykeln. Programmen i den storskaliga uppgiften såsom konfigurationshantering, projekt- och teamledning.

Kategoriseringen inkluderar fyra kategorier var och en representerande stil har en viktig effekt miljö på deras arkitektur, användargränssnitt och verktyg. Kategorierna ges nedan.

1. Språkcentrerade miljöer

2. Strukturorienterade miljöer

4. Metodbaserade miljöer

Filstrukturerna är insamlingen av data som lagras i sekundär lagringsenhet. Strukturen tillåter applikationen att läsa, ändra och skriva data och även stöd för att ta reda på datan. Filstrukturen är en blandning av representationer för data i filer och operationer för att öppna data. Det finns tre typer av filstrukturer

I denna fas konverterar programmeraren systemdesignen till ett datorspråk där användaren och datorn kommer att kunna förstå. Följande är några av de objektorienterade programmeringsspråken

Jag har använt Java programmeringsspråk för att utveckla systemet. Java-språkets programmeringskod är så här.