Отваряне на стандартната библиотека на езика Mojo. Актуализация на инструментария Mojo 24.2

Разработчиците на програмен език Mojo започнаха трансфера на проектните разработки в категорията на отвореното софтуерно обезпечение. Първият отворен код е стандартната библиотека, която сега е достъпна под лицензия Apache 2.0 с изключения от проекта LLVM, позволяващи смесване с код под лицензия GPLv2. Освен публикуването на кода, процесът на разработка се е преместил в посока на откритост и възможност за предаване на външни изменения чрез изпращане на pull-заявки в GitHub. Изходните текстове на компилатора планират да бъдат отворени след завършването на проектирането на вътрешната архитектура.

В хранилището са създадени две клонове с код на стандартната библиотека Mojo: клон main, синхронизиран с последния стабилен релийз на Mojo, и клон nightly, отразяващ текущия процес на разработка и синхронизиран с нощните сборки на Mojo. Клонът nightly се предлага за участниците, които искат да се присъединят към разработката и да споделят своите изменения. Въпреки това, част от модулите на библиотеката все още не са отворени, но след време оставящият се затворен код също планират да преместят в откритото хранилище. Основно затворен остава кодът на бързо развиващите се модули, които изискват допълнителна стабилизация, модули за които е планиран преосмисляне и модули, изискващи допълнителен преглед и преработка поради връзките им с проприетарни проекти.

Същевременно беше публикувано издание на инструмента Mojo SDK 24.2, позволяващ компилирането на проекти на локалната система, и издание на движка MAX Engine 24.2, предлагащ платформа за разработки в областта на машинното обучение. В Mojo SDK са включени компоненти, необходими за разработка на приложения на езика Mojo, включително компилатор, runtime, интерактивна REPL обвивка за изграждане и стартиране на програми, дебъгер, допълнение за редактора на код Visual Studio Code (VS Code) с поддръжка на автоматично допълване на входа, форматиране на кода и подсветка на синтаксиса, модул за интеграция с Jupyter за изграждане и стартиране на Mojo notebook. MAX Engine допълва SDK със средства за разработка и отстраняване на грешки в приложения, използващи модели на машинно обучение в различни формати (TensorFlow, PyTorch, ONNX и др.). Сборките на Mojo SDK и MAX Engine са подготвени за платформата Linux и macOS.

Сред най-забележителните промени в Mojo 24.2:

• Структури и други номинални типове вече могат неявно да отговарят на интерфейсите. Например, всяка структура, за която е реализиран метод __str__(), неявно отговаря на интерфейса Stringable и може да се използва с функцията str().
• В средствата за осигуряване на съвместимост с код на Python е добавена поддръжка на предаване на аргументи с ключови думи в Python функции. Например, «plt.plot((5, 10), (10, 15), color=»red»)».
• Добавена е поддръжка за предаване на променлив брой аргументи, зададени чрез присвояване на ключови думи. Например, «print_nicely(a=7, y=8)».
• Типът DynamicVector е преименуван на List и е преместен в модула collections.list. Добавена е възможност за формиране на списък на база произволен брой стойности, например, «var numbers = List[Int](1, 2, 3)».
• В функцията print() са добавени именувани параметри sep и end, чрез които могат да се зададат стойности за разделителя и финалния изход. Например, изпълнението на print(«Hello», «Mojo», sep=», «, end=»!!!\n») ще доведе до извеждане на «prints Hello, Mojo!!!».

Проектът Mojo се развива под ръководството на Криса Латнера (Chris Lattner), основателя и главен архитект на проекта LLVM и създателя на езика за програмиране Swift. Синтаксисът на Mojo е базиран на Python, а система типове е близка до C/C++. Проектът е представен като език с общо предназначение, който разширява възможностите на Python за системно програмиране, подходящ за широк набор от задачи и съчетава простота на приложение за изследователски разработки и бързо създаване на прототипи с пригодност за формиране на високо производителни крайни продукти.

Простотата се постига благодарение на използването на познатия синтаксис на езика Python, а разработката на крайни продукти се улеснява от възможността за компилация в машинен код, механизмите за безопасна работа с паметта и използването на средства за хардуерно ускорение на изчисленията. За постигане на висока производителност се поддържа разпаралеляване на изчисленията, използвайки всички налични в системата хардуерни ресурси от хетерогенни системи, като GPU, специализирани ускорители за машинно обучение и векторни инструкции за процесори (SIMD). При интензивни изчисления разпаралеляването и включването на всички изчислителни ресурси дават възможност за постигане на производителност, превишаваща приложенията на C/C++.

Езикът поддържа статична типизация и средства за безопасна нискоуровнева работа с паметта, напомнящи на възможностите на езика Rust, като проследяване на жизнения цикъл на референции и проверка на заемането на променливи (borrow checker). В същото време в езика са налични и възможности за нискоуровнева работа, например, директен достъп до паметта в режим unsafe с използването на типа Pointer, извикване на отделни SIMD-инструкции или достъп до хардуерни разширения като TensorCores и AMX.

Mojo може да се използва както в режим на интерпретация с JIT, така и за компилация в изпълними файлове (AOT, ahead-of-time). Компилаторът интегрира съвременни технологии за автоматична оптимизация, кеширане и разпределена компилация. Изходният код на езика Mojo се преобразува в нискоуровневен междинен код MLIR (Multi-Level Intermediate Representation), разработван от проекта LLVM. Компилаторът позволява използването на различни бекенди за генериране на машинния код, поддържащи MLIR.

Източник: opennet.ru