Udviklerne af programmeringssproget Mojo har udgivet Mojo SDK 0.7, et værktøjssæt, der giver dig mulighed for at kompilere projekter lokalt. Mojo SDK indeholder de komponenter, der er nødvendige for at udvikle Mojo-applikationer, herunder en compiler, runtime, en interaktiv REPL-shell til at bygge og køre programmer, en debugger, et Visual Studio Code (VS Code) editor-tilføjelsesprogram med understøttelse af autofuldførelse, kodeformatering og syntaksfremhævning samt et Jupyter-integrationsmodul til at bygge og køre Mojo-notebooks. Mojo SDK-builds er tilgængelige til platformen. LinuxKildekoden til compileren og andre projektudviklinger er planlagt til at være open source, når det interne arkitekturdesign er færdigt.
I den nye version:
- Tilføjet Dict-type med implementering af associative arrays til lagring af nøgle/værdi-par.
- Tilføjet en sikker type til at arbejde med "Reference" pointere, som kan bruges som et alternativ til almindelige usikre pointere. Referencefunktioner sporing af pointers levetidsinformation og indirekte adgangskontrol.
- Funktionerne num_physical_cores, num_logical_cores og num_performance_cores er blevet tilføjet til sys.info standardbiblioteket for at få information om fysiske og logiske CPU'er, samt få adgang til ydeevnetællere.
- Indstillingen "-D MOJO_ENABLE_ASSERTIONS" er blevet tilføjet til compileren for at aktivere fejlfindingstjek (påstand) i standard biblioteksfunktioner for at detektere forskellige typer fejl. Som standard er tilstanden deaktiveret, da den har en negativ indvirkning på ydeevnen.
- Mojo Language Server og plugin'et til Visual Studio Code har tilføjet Find All References og Go to References operationer.
Mojo-projektet ledes af Chris Lattner, grundlægger og chefarkitekt for LLVM-projektet og skaberen af programmeringssproget Swift. Mojo-sproget kombinerer brugervenlighed til forskningsudvikling og hurtig prototyping med egnethed til højtydende slutprodukter. Den første opnås ved brug af den velkendte syntaks i Python-sproget, og den anden på grund af evnen til at kompilere i maskinkode, hukommelsessikre mekanismer (for eksempel statisk indtastning, sporing af referencers levetid og kontrol af lån af variable) og brug af værktøjer til hardwareacceleration af beregninger (kan for eksempel involvere GPU'er, specialiserede acceleratorer til maskinlæring og vektorprocessorinstruktioner). Mere information om Mojo kan findes i den første annoncering af projektet.
Kilde: opennet.ru
