TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #236 · 28.02

Сопоставление с образцом (pattern matching) — сильный механизм языков программирования, который, к сожалению, встречается не так часто. Причём, как в коде разработчиков, так и в поддержке со стороны самого языка. Разработчики на функциональных языках используют этот механизм довольно часто, потому что у них вообще многое определяется статически через правильный подход к системе типов. Разработчики же на императивных языках очень любят огромные многоуровневые ветвления. Есть даже такое понятие «Спагетти-код» — раньше его применяли к коду, перегруженному операторами перехода, но в современном виде это скорее об избытке операторов условия. Pattern matching позволяет накладывать на объекты некоторый трафарет и смотреть, попадают ли они под него. Это не только выглядит лаконичнее и короче, чем дерево условий, но ещё и понятнее с точки зрения восприятия человеком: вот у нас заказ содержит более 10 элементов и при этом стоит более 1000 долларов, значит делаем на него скидку 10 центов. При этом трафарет работает как сортировщик монеток: самая маленькая проваливается в первый паз, следующая по размеру в следующий итд, применение условий идёт сверху вниз. Есть и неявный плюс: такой подход автоматически провоцирует разработчиков проводить проверку на null. Ведь null не может подходить под трафарет «содержит более 10 товаров». К счастью, в C# этот механизм в последних версиях активно развивают и совершенствуют. И это одно из многочисленных преимуществ C# над Java. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #glam

当前筛选 #glam清除筛选

😉 Благодарим всех, кто посетил онлайн-семинар с участием Ивана Викторовича Бегтина: теперь можно смело говорить о том, что дата-инженерия в DH интересна сотням людей! Вы можете найти все выпуски «Цифровой среды» здесь (в ближайшее время на странице появится и запись «Дата-инженерии в цифровой гуманитаристике»). Несколько полезных ссылок по мотивам доклада: 🔜 О глобальной инициативе OpenGLAM https://openglam.pubpub.org/ 🔜Наборы данных для ИИ Национальной библиотеки Норвегии https://ai.nb.no/datasets/ 🔜Открытые данные национальной библиотеки Финляндии https://data.nationallibrary.fi/ 🔜 GLAM Workbench коллекция культурных данных и API Австралии https://glam-workbench.net/ 🔜 Приоритетные площадки для работы исследователей – Hugging face https://huggingface.co/ и Kaggle https://www.kaggle.com/ 🔜 Веб-архивы Сommon Crawl https://commoncrawl.org/ и Internet Archive https://archive.org/ 🔜 Платформа для поиска данных Dateno https://dateno.io #opendata#dataset#glam#openglam#datacatalogs#данные#датасеты