Wolfram Function Repository: Wolfram 언어 확장을 위한 오픈 액세스 플랫폼

안녕, 하브르! 나는 Stephen Wolfram의 게시물 번역을 여러분의 관심에 제시합니다. "Wolfram 함수 저장소: Wolfram 언어 확장을 위한 개방형 플랫폼 출시".

Wolfram 언어의 일관성을 위한 전제 조건

오늘날 우리는 프로그래밍 언어와 함께 위대한 성취의 문턱에 서 있습니다. 볼프람 언어. 불과 XNUMX주 전에 우리는 출시했습니다. 개발자를 위한 무료 Wolfram 엔진사용자가 Wolfram 언어를 대규모 소프트웨어 프로젝트에 통합할 수 있도록 지원합니다. 오늘 우리는 시작합니다 Wolfram 함수 저장소, Wolfram 언어를 확장하기 위해 만들어진 기능을 위한 통합 플랫폼을 제공하기 위해, 소프트웨어 제품 개발에 기여할 수 있는 모든 사람을 위해 기능 저장소를 공개합니다.

Wolfram Function Repository는 프로그래밍 언어뿐만 아니라 프로그래밍 언어로서의 Wolfram 언어의 고유한 특성으로 인해 가능해졌습니다. 본격적인 컴퓨팅 언어. 전통적인 프로그래밍 언어에서 중요한 새 기능을 추가하려면 일반적으로 함께 사용하면 작동하거나 작동하지 않을 수 있는 전체 추가 라이브러리를 만드는 것이 포함됩니다. 그러나 Wolfram 언어에서는 언어 자체에는 이미 너무 많은 것이 내장되어 있습니다., 전체 언어의 전체적인 구조에 즉시 통합되는 새로운 기능을 추가하기만 하면 기능을 크게 확장할 수 있습니다.

예를 들어 Wolfram 함수 저장소에는 이미 다음이 포함되어 있습니다. 532개의 새로운 기능 26개의 주제별 카테고리로 구성되어 있습니다.

마찬가지로 그 이상 6000개의 표준 기능, Wolfram 언어에 내장된 저장소의 각 함수에는 자세한 설명과 작업 예가 포함된 문서 페이지가 있습니다.

페이지로 이동하려면 위의 객체(BLOB 함수)를 복사하여 입력 줄에 붙여넣은 후 함수를 실행하세요. 이는 이미 Wolfram 언어에 내장되어 있으며 기본적으로 다음과 같이 지원됩니다. 버전 12.0:

여기서 주의할 점은 처리할 때 로고QR코드 예를 들어, "이미지 처리 라이브러리"를 설정할 필요가 없습니다. 왜냐하면 우리는 이미 Wolfram 언어에서 일관되고 신중한 알고리즘 방식을 구현했기 때문입니다. 이미지 처리, 이는 다양한 그래픽 언어 기능으로 즉시 처리될 수 있습니다.

지원으로 바랍니다 훌륭하고 재능 있는 커뮤니티는 지난 수십 년 동안 (Wolfram 언어를 기반으로) 성장하고 확장되어 왔습니다. Wolfram 함수 저장소를 사용하면 가까운 미래에 언어에서 사용할 수 있는 (아마도 잠재적으로 중요하고 다양한 과학 및 기술 분야에 특화된) 함수의 범위를 크게 확장할 수 있을 것입니다. 따라서 언어의 내용(내장 기능)과 개발 원칙, 이는 언어를 기반으로 구현됩니다. (여기서 Wolfram 언어에는 이미 30년의 발전 역사와 안정적인 성장).
저장소의 함수에는 Wolfram 언어로 작성된 크고 작은 코드 조각이 포함될 수 있습니다. 예를 들어 다음은 통화일 수 있습니다. 외부 API 및 서비스 또는 다른 언어로 된 외부 라이브러리. 이 접근 방식의 고유한 특징은 사용자 수준 기능을 드릴다운할 때 이 접근 방식이 Wolfram 언어의 일관된 구조 위에 구축되었기 때문에 잠재적인 불일치가 없다는 것입니다. 그리고 모든 기능은 자동으로 올바르게 작동합니다. 의도한 것입니다. 그래야 합니다.
Wolfram Feature Repository의 쉘과 프로그래밍 구조는 모든 사람이 가장 간단하고 편리한 방법으로 공통의 목적에 기여할 수 있도록 설계되었습니다. 메모장 텍스트 파일(nb 확장자 포함) WL을 작성하여. 내장된 자동 기능을 사용하면 저장소에 추가된 새 기능을 확인하여 언어에 통합되는지 확인할 수 있습니다. 우리 회사는 새로운 기능의 엄청난 복잡성보다는 자신의 기능을 언어에 통합할 수 있는 광범위한 사용자에 베팅하고 있습니다. 검토 과정이 있지만 우리는 그런 것을 고집하지 않습니다. 철저한 디자인 분석 또는 우리가 사용하는 핵심 언어에 내장된 기능에 대한 보다 엄격한 테스트와는 반대로 새로운 사용자 기능의 완전성과 신뢰성에 대한 엄격한 표준입니다.

이 접근 방식에는 많은 장단점과 세부 사항이 있지만, 우리의 목표는 사용자 경험을 위해 Wolfram 기능 저장소를 최적화하고 새로운 사용자 기능이 언어 개발에 의미 있게 기여하도록 하는 것입니다. 우리가 성장함에 따라, 특히 많은 수의 기능을 구성하고 사용자에게 필요한 기능을 찾기 위해 저장소에 내장된 기능을 처리하고 검증하기 위한 새로운 방법을 개발해야 한다는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 하지만 우리가 선택한 길이 좋은 시작이라는 것은 고무적이다. 나는 개인적으로 여러 기능을 추가했습니다 원본 데이터베이스에. 그 중 다수는 제가 꽤 오랫동안 개인적으로 개발한 코드를 기반으로 합니다. 그리고 저장소로 푸시하는 데 몇 분 밖에 걸리지 않았습니다. 이제 저장소에 있으므로 파일 검색, 패키지 다운로드 등에 대해 걱정할 필요 없이 필요에 따라 이러한 기능을 즉시, 언제든지 사용할 수 있습니다.

비용 절감과 동시에 효율성 증대

인터넷이 등장하기 전에도 Wolfram 언어 코드를 공유할 수 있는 방법이 있었습니다. (우리의 첫 번째 주요 중앙 집중식 프로젝트는 수학 소스, CD-ROM 등을 기반으로 1991년 Mathematica용으로 제작됨). 물론 Wolfram 함수 저장소를 기반으로 구현을 위해 제안된 접근 방식은 위 작업을 구현하는 데 더 강력하고 안정적인 도구입니다.

30년 넘게 우리 회사는 Wolfram 언어 구조의 무결성을 유지하기 위해 열심히 노력해 왔으며 이는 Wolfram 언어가 단순한 프로그래밍 언어가 아닌 본격적인 컴퓨팅 언어. 따라서 Wolfram 함수 저장소를 구현하는 접근 방식의 핵심은 언어의 프레임워크에 순차적으로 추가되고 적합하여 개발 및 공동 발전할 수 있는 새로운 기능을 프로그래밍하고 개발하는 통일된 접근 방식을 사용하는 것입니다.

각 기능의 구현 구조에서 다양한 계산 프로세스가 발생합니다. 여기서는 기능이 사용자에게 명확하고 균일한 외관과 시각적 가독성을 제공해야 한다는 점에 유의해야 합니다. 이러한 맥락에서 Wolfram 언어에 내장된 함수에는 함수를 올바르게 프로그래밍하는 방법에 대한 6000개 이상의 순차적인 예가 제시되어 있습니다. 라이브 프로그래밍 비디오포함 표준 프로그램을 만드는 데 수백 시간의 과정). 이러한 접근 방식을 통해 궁극적으로 Wolfram 기능 저장소가 제대로 작동할 수 있게 된 것은 이미 언어에 내장된 수많은 추가 및 다양한 라이브러리를 갖춘 Wolfram 언어의 구조적 특성 때문입니다. 예를 들어, 이미지를 처리하는 함수가 있거나 희소 배열또는 분자 구조과 지리 데이터 또는 다른 것 - 일관된 상징적 표현이 이미 언어에 존재하며 이로 인해 귀하의 기능은 즉시 언어의 다른 기능과 호환됩니다.

실제로 잘 작동하는 저장소를 만드는 것은 흥미로운 메타 프로그래밍 작업입니다. 예를 들어, 프로그램에 과도한 제한이 있으면 알고리즘에 필요한 통일성과 보편성을 얻을 수 없습니다. 기능 제한 수가 충분하지 않은 경우와 마찬가지로 알고리즘 실행의 충분히 정확한 순서를 구현할 수 없습니다. 우리 회사에서 구현한 이러한 접근 방식의 절충안을 구현한 몇 가지 이전 사례는 매우 안정적으로 작동했습니다. 프로젝트 텅스텐 시연는 2007년에 출시되었으며 현재 12000개 이상의 사용자 대화형 데모를 온라인으로 실행하고 있습니다. 안에 Wolfram 데이터베이스 Wolfram 언어에서 사용할 수 있는 이미 만들어진 데이터베이스는 600개 이상이며, Wolfram 신경망 스토리지 거의 매주 새로운 신경망이 보충되며(현재 이미 118개가 있음) 기능을 통해 즉시 연결됩니다. 넷모델 Wolfram 언어로.

위의 모든 예에는 기본적인 특징이 있습니다. 즉, 프로젝트에서 수집된 개체와 기능은 프로세스의 구조화 및 배포 수준이 매우 높습니다. 물론 데모나 신경망 등의 구조 세부 사항은 크게 다를 수 있지만 현재 저장소의 기본 구조는 항상 동일하게 유지됩니다. 사용자 여러분, Wolfram 언어에 확장 기능을 추가하는 저장소를 만드는 것에 대해 어떻게 생각하시나요? Wolfram 언어는 매우 유연하게 설계되어 어떤 방식으로든 확장 및 수정이 가능합니다. 이러한 상황은 Wolfram 언어로 다양한 대규모 소프트웨어 프로젝트를 신속하게 생성하는 능력에 있어서 매우 중요합니다. 여기서 주목해야 할 점은 언어의 유연성이 증가함에 따라 그러한 언어로 구현되는 프로젝트의 비용이 필연적으로 증가한다는 것입니다. 이는 사용자가 해당 언어를 더 많이 사용할수록 더 많은 전용 기능을 받을 수 있기 때문입니다. 그러나 이 접근 방식은 프로그램 모듈의 일관된 일관성을 보장할 수 없다는 점에서 부정적인 측면도 있을 수 있다는 점을 잊어서는 안 됩니다.

기존 프로그래밍 언어의 라이브러리에는 공통적인 문제가 있습니다. 예를 들어 하나의 라이브러리를 사용하면 코드가 올바르게 작동하지만 여러 라이브러리를 사용하려고 하면 서로 올바르게 상호 작용할 것이라는 보장이 없습니다. . 또한, 본격적인 컴퓨팅 언어와 달리 전통적인 프로그래밍 언어에서는 기본 구조 이외의 모든 기능이나 데이터 유형에 대해 일관된 내장 표현의 존재를 보장할 수 있는 방법이 없습니다. 그러나 실제로 문제는 언뜻 보이는 것보다 훨씬 더 큽니다. 대규모 기능 수직을 구축하는 경우 Wolfram 언어에 투입하는 중앙 집중식 프로젝트 프로그래밍에 드는 엄청난 비용 없이는 불가능합니다. 일관성을 달성하십시오. 따라서 모든 소프트웨어 모듈이 항상 올바르게 함께 작동하는 것이 중요합니다.

따라서 Wolfram 기능 저장소의 기본 아이디어는 일관된 모듈로 개발하기 쉬운 개별 기능을 통해 상대적으로 작은 코드 조각으로 언어에 확장을 추가함으로써 위에 설명된 문제를 피하는 것입니다. 그런데, 개별 기능을 이용해서 편리하게 만들 수 없는 프로그래밍 기능이 있습니다. (그리고 저희 회사에서는 대규모 소프트웨어 패키지 구현을 돕기 위해 가까운 시일 내에 최적화된 프로그래밍 알고리즘을 출시할 계획입니다.) 그러나 Wolfram 언어에 이미 내장된 기능을 기반으로 개별 기능을 기반으로 구현되는 프로그래밍 가능성이 많이 있습니다. 여기서의 아이디어는 상대적으로 적은 프로그래밍 노력으로 디자인에 충분한 일관성을 제공하고 서로 잘 조화되는 새롭고 매우 유용한 여러 기능을 생성하는 것이 가능하다는 것입니다. 앞으로는 언어에서 쉽고 널리 사용될 수 있을 것이다.

물론 이 접근 방식은 절충안입니다. 더 큰 패키지가 구현된다면 매우 강력하고 유용한 완전히 새로운 기능의 세계를 상상할 수 있습니다. 다른 모든 것에 맞는 새로운 기능이 필요하지만 프로젝트 개발에 많은 노력을 들이고 싶지 않은 경우, 안타깝게도 이로 인해 프로젝트 범위가 축소될 수 있습니다. Wolfram 기능 저장소의 기본 개념은 프로젝트의 정의 부분에 기능을 제공하는 것입니다. 이 접근 방식은 강력한 기능을 추가하는 동시에 프로그래밍 프로젝트의 우수한 일관성을 유지하기 쉽게 해줍니다.

함수 저장소에 사용자 정의 함수를 추가하는 데 도움

우리 팀은 사용자가 Wolfram 저장소 기능에 쉽게 기여할 수 있도록 열심히 노력해 왔습니다. 데스크탑에서(이미 버전 12.0), 기본 메뉴 탭을 순차적으로 진행하면 됩니다: File > New > RepositoryItem > Function Repository Item 그러면 "정의 노트" (워크벤치 내부에서 프로그래밍 방식으로. 아날로그 기능을 사용할 수도 있습니다. 노트북 만들기["함수리소스"]):

수행해야 할 두 가지 주요 단계가 있습니다. 첫째, 실제로 함수에 대한 코드를 작성하고, 둘째, 함수가 어떻게 작동해야 하는지 설명하는 문서를 작성합니다.
수행해야 할 작업의 예를 보려면 상단의 "샘플 열기" 버튼을 클릭하세요.

기본적으로 Wolfram 언어에 내장된 함수와 유사한 것을 만들려고 합니다. 내장 함수보다 훨씬 더 구체적인 작업을 수행할 수 있다는 점만 빼면요. 동시에 완성도와 신뢰성에 대한 기대치는 훨씬 낮아질 것입니다.
Wolfram 언어의 함수 명명 지침을 따르는 함수 이름을 지정해야 합니다. 또한 언어에 내장된 기능과 유사하게 해당 기능에 대한 문서를 개발해야 합니다. 이에 대해서는 나중에 더 자세히 이야기하겠습니다. 지금은 정의 노트북 파일 상단의 버튼 행에 버튼이 있다는 점에 유의하세요. "스타일 가이드라인"수행할 작업을 설명하는 , 함수 문서의 형식을 지정하기 위한 도구를 제공하는 도구 버튼이 있습니다.
모든 내용이 제대로 작성되었고 준비가 되었다고 확신하면 "확인" 버튼을 클릭하세요. 아직 모든 세부 사항을 파악하지 못한 것은 완전히 정상입니다. 따라서 "검사" 기능이 자동으로 실행되어 많은 스타일 및 일관성 검사를 수행합니다. 수정 사항을 확인하고 수락하라는 메시지가 즉시 표시되는 경우가 많습니다(예: "이 줄은 콜론으로 끝나야 합니다."라고 하면 콜론을 입력하라는 메시지가 표시됩니다). 때때로 그녀는 당신에게 직접 무언가를 추가하거나 변경하도록 요청할 것입니다. 우리는 확인 버튼의 자동 기능에 새로운 기능을 지속적으로 추가할 예정이지만 기본적으로 그 목적은 기능 저장소에 제출하는 모든 것이 이미 가능한 한 많은 스타일 지침을 밀접하게 따르도록 하는 것입니다.

따라서 "확인"을 실행하신 후 "미리보기"를 이용하시면 됩니다. "미리보기"는 기능에 대해 정의한 문서 페이지의 미리보기를 생성합니다. 컴퓨터에서 생성된 파일이나 클라우드 저장소에 있는 파일에 대한 미리 보기를 생성할 수도 있습니다. 어떤 이유로든 미리보기에 표시된 내용이 만족스럽지 않은 경우 돌아가서 필요한 수정 작업을 수행한 다음 미리보기 버튼을 다시 클릭하면 됩니다.
이제 함수를 저장소에 푸시할 준비가 되었습니다. 배포 버튼은 네 가지 옵션을 제공합니다.

이 단계에서 중요한 것은 누구든지 사용할 수 있도록 함수를 Wolfram 함수 저장소에 제출할 수 있다는 것입니다. 동시에 제한된 수의 사용자를 대상으로 기능을 배치할 수도 있습니다. 예를 들어, 특정 컴퓨터를 사용할 때 사용할 수 있도록 컴퓨터에서 로컬로 호스팅되는 함수를 생성할 수 있습니다. 아니면 귀하의 게시물에 게시할 수 있습니다. 클라우드 계정, 클라우드에 연결되어 있을 때 사용할 수 있도록 합니다. 클라우드 계정을 통해 기능을 공개적으로 호스팅(배포)할 수도 있습니다. 중앙 Wolfram 기능 저장소에는 없지만 다른 사람에게 귀하의 계정에서 기능을 가져올 수 있는 URL을 제공할 수 있습니다. (향후에는 회사 전체에 걸쳐 중앙 저장소도 지원할 예정입니다.)

그럼 실제로 Wolfram 함수 지식 베이스에 함수를 제출하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 이렇게 하려면 저장소에 "제출" 버튼을 클릭하세요. 그렇다면 현재 무슨 일이 일어나고 있는 걸까요? 귀하의 신청서는 전담 큐레이터 팀의 검토 및 승인을 위해 즉시 대기됩니다.

귀하의 신청서가 승인 절차(일반적으로 며칠이 소요됨)를 통해 진행됨에 따라 귀하는 해당 상태 및 향후 사용에 대한 제안 사항에 대한 통신을 받게 됩니다. 그러나 기능이 승인되면 즉시 Wolfram Feature Repository에 게시되어 누구나 사용할 수 있게 됩니다. (그리고 이것은 다음에 나타날 것입니다. 새로운 기능에 대한 뉴스 다이제스트 등)

저장소에는 무엇이 있어야 합니까?

우리 회사는 완전성, 신뢰성 및 전반적인 품질에 대해 매우 높은 기준을 가지고 있으며 지난 6000년 이상 동안 Wolfram 언어에 이미 구축한 30개 이상의 기능 중 모두 위의 요구 사항을 충족한다는 점에 유의해야 합니다. Wolfram Function Repository의 목표는 Wolfram 언어에 이미 존재하는 모든 구조와 기능을 사용하여 훨씬 가벼운 기능(즉, 고성능 기능)을 최대한 많이 추가하는 것입니다.

물론, Wolfram 함수 저장소의 함수는 Wolfram 언어의 설계 원칙을 준수해야 합니다. 그래야 다른 함수 및 함수가 제대로 작동하는 방식에 대한 사용자의 기대와 완벽하게 상호 작용할 수 있습니다. 그러나 기능의 완전성이나 신뢰성이 동일할 필요는 없습니다.

Wolfram 언어에 내장된 기능에서 우리는 가능한 한 일반적인 프로그래밍 기능을 만들기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 즉, Wolfram 함수 저장소에 매우 구체적이지만 유용한 경우를 간단히 처리하는 함수가 있으면 아무런 문제가 없습니다. 예를 들어, 함수 SendMailFrom노트북 하나의 특정 형식으로 파일을 수신하고 하나의 특정 방식으로 메일을 작성할 수 있습니다. 다각형다이어그램 특정 색상과 라벨링 등으로만 차트를 생성합니다.

내장 기능과 관련된 또 다른 점은 당사가 모든 비정형 사례를 처리하고 잘못된 입력을 올바르게 처리하기 위해 최선을 다한다는 것입니다. 함수 저장소에는 문제 해결의 주요 사례를 처리하고 다른 모든 경우를 무시하는 특수 함수가 있는 것은 완전히 정상입니다.

분명한 점은 더 많은 일을 하고 더 나은 일을 하는 함수를 갖는 것이 더 낫다는 것입니다. 그러나 함수 저장소에 대한 최적화는 Wolfram 언어의 내장 함수와 달리 더 많은 기능을 탐구하기보다는 더 많은 함수와 번들로 묶어야 합니다. 각 특정 기능의 구현 프로세스.

이제 저장소에서 기능을 테스트하는 예를 살펴보겠습니다. 그러한 함수에 대한 일관성 기대치는 기본 제공 언어 함수에 대한 것보다 당연히 훨씬 낮습니다. 이는 기능이 API와 같은 외부 리소스에 의존하는 경우 특히 그렇습니다. 검증 알고리즘 내에서 자동으로 발생하는 일관된 테스트를 지속적으로 수행하는 것이 중요합니다. nb 파일에서 명시적으로 정의를 지정할 수 있으며(추가 정보 섹션에서) 입력 및 출력 문자열 또는 유형의 전체 문자 객체로 정의된 만큼의 테스트를 지정할 수 있습니다. 검증테스트, 당신이 적합하다고 생각하는만큼. 또한 시스템은 사용자가 제공한 문서 예제를 검증 프로세스로 전환하려고 지속적으로 노력하고 있습니다. 예를 들어 결과가 난수나 시간에 따라 달라지는 함수의 경우 이는 리소스 집약적일 수 있습니다.

결과적으로 함수 저장소에는 여러 가지 구현 복잡성이 있습니다. 일부는 단 한 줄의 코드일 수도 있고, 다른 것들은 아마도 많은 도우미 기능을 사용하여 수천 또는 수만 줄을 포함할 수도 있습니다. 정의하는 데 코드가 거의 필요하지 않은 함수를 추가하는 것이 언제 가치가 있습니까? 기본적으로 함수에 대해 다음이 있는 경우 좋은 기억에 남는 이름, 사용자가 코드 조각에서 본다면 쉽게 이해할 수 있으므로 이미 추가될 수 있습니다. 그렇지 않으면, 필요할 때마다 프로그램에 코드를 다시 추가하는 것이 더 나을 것입니다.

함수 저장소(이름에서 알 수 있듯이)의 주요 목적은 언어에 새로운 기능을 도입하는 것입니다. 새로운 데이터를 추가하고 싶으시거나 새로운 엔터티, 사용 Wolfram 데이터 저장소. 하지만 계산을 위해 새로운 유형의 개체를 도입하고 싶다면 어떻게 해야 할까요?

실제로 두 가지 방법이 있습니다. 함수 저장소의 새 함수에 사용될 새 개체 유형을 도입할 수 있습니다. 그리고 이 경우에는 언제든지 기호 표현을 적어서 함수 저장소에서 함수를 입력하거나 출력할 때 사용할 수 있습니다.

하지만 객체를 표현하고 Wolfram 언어의 기존 함수를 통해 해당 객체로 작업하려는 것을 정의하고 싶다면 어떻게 해야 할까요? Wolfram 언어에는 이를 위한 경량 메커니즘이 항상 존재해 왔습니다. UpValues. 일부 제한 사항이 있음(특히 다음과 같은 기능의 경우) 그들의 주장을 평가할 수 없다), 함수 저장소를 사용하면 함수를 간단하게 표현하고 그에 대한 값을 정의할 수 있습니다. (Wolfram 언어 전체에 완전히 통합된 새로운 주요 디자인을 만들 때 일관성에 대한 기대치를 높이는 것은 일반적으로 단순히 프로젝트 비용을 늘리는 것만으로는 달성할 수 없는 매우 중요한 절차이며 당사가 프로젝트의 일환으로 수행하는 작업입니다. 언어의 장기적인 개발을 위해 이 작업은 저장소 개발의 일부로 설정된 목표가 아닙니다.

그렇다면 함수 저장소의 함수 코드에는 무엇이 있을까요? Wolfram 언어에 내장된 모든 것물론입니다(적어도 그것이 표현되지 않는다면 위협 에 보안 컴퓨팅 환경으로서의 프로그램 자체의 성능과 기능 저장소의 모든 기능을 포함합니다. 그러나 다른 기능도 있습니다. 함수 저장소의 함수는 API를 호출할 수 있습니다. 울프램 클라우드또는 다른 소스에서. 물론 이와 관련된 몇 가지 위험이 있습니다. API가 변경되지 않고 함수 저장소의 함수가 작동을 중지한다는 보장이 없기 때문입니다. 이와 같은 문제를 식별하는 데 도움이 되도록 문서 페이지(요구 사항 섹션)에 내장된 Wolfram 언어 기능 이상의 기능에 대한 참고 사항이 있습니다. (물론 실제 데이터의 경우에는 이 기능에도 문제가 있을 수 있습니다. 실제 데이터는 끊임없이 변화하고 때로는 정의와 구조도 변경되기 때문입니다.

Wolfram 기능 저장소의 모든 코드를 Wolfram으로 작성해야 합니까? 물론, 외부 API 내부의 코드는 Wolfram 언어로 작성되어서는 안 됩니다. Wolfram 언어에서는 언어 코드도 작성하지 않습니다. 실제로, 거의 모든 외부 언어나 라이브러리에서 함수를 찾으면 Wolfram 함수 저장소에서 해당 함수를 사용할 수 있는 래퍼를 만들 수 있습니다. (보통 이 작업을 위해 내장된 함수를 사용해야 합니다. 외부평가 또는 외부함수 Wolfram 언어 코드로 되어 있습니다.)

그럼 이렇게 하면 무슨 소용이 있을까요? 본질적으로 이를 통해 전체 통합 Wolfram 언어 시스템과 전체 통합 소프트웨어 기능 세트를 사용할 수 있습니다. 외부 라이브러리나 언어에서 기본 구현을 얻은 경우 Wolfram 언어의 풍부한 기호 구조를 사용하여 사용자가 이미 구현된 모든 기능을 쉽게 사용할 수 있는 편리한 최상위 기능을 만들 수 있습니다. 최소한 이는 로딩 라이브러리 등의 모든 구성 요소가 존재하는 이상적인 세계에서 실현 가능해야 하며, 이 경우 Wolfram 언어에 의해 자동으로 처리됩니다. (실제로는 문제가 있을 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 외부 언어 설정 특정 컴퓨터 시스템 및 클라우드 스토리지는 추가적인 보안 문제를 야기할 수 있습니다).

그런데 일반적인 외부 라이브러리를 처음 보면 너무 복잡해 몇 가지 기능만으로 다룰 수 없는 경우가 많지만, 많은 경우 복잡성의 대부분은 라이브러리에 필요한 인프라와 이를 위한 모든 기능을 만드는 데서 비롯됩니다. 그것을 지원하십시오. 그러나 Wolfram 언어를 사용하는 경우 인프라는 일반적으로 이미 패키지에 내장되어 있으므로 이러한 지원 기능을 모두 자세히 공개할 필요는 없으며 라이브러리의 "최상위" 응용 프로그램 관련 기능에 대한 함수만 생성하면 됩니다. .

지식 기반의 "생태계"

정기적으로 사용하는 함수를 작성했다면 Wolfram Function Repository에 제출해 보세요! 이것(언어 발달)에서 더 많은 것이 나오지 않더라도 개인적인 용도로 기능을 사용하는 것이 훨씬 더 편리할 것입니다. 그러나 해당 기능을 정기적으로 사용하면 아마도 다른 사용자도 이 기능을 유용하게 사용할 것이라고 가정하는 것이 논리적입니다.

당연히 귀하는 자신의 기능을 공유할 수 없거나 원하지 않는 상황에 처하거나 개인 정보 자원에 접근할 수 있는 상황에 처할 수도 있습니다. 그러한 경우에도 자신의 클라우드 계정에 기능을 간단히 배포할 수 있으며, 권한 지정 그들에 대한 액세스. (귀하의 조직에 Wolfram Enterprise 프라이빗 클라우드, 그러면 곧 조직 내에서 관리할 수 있고 제XNUMX자 사용자가 뷰를 보도록 강제할지 여부를 설정할 수 있는 자체 비공개 기능 저장소를 호스팅할 수 있게 됩니다.)

Wolfram 함수 저장소에 제출하는 함수는 완벽할 필요는 없습니다. 단지 유용하기만 하면 됩니다. 이는 기존 Unix 문서의 "오류" 섹션과 약간 비슷합니다. "정의 섹션"에는 기능에 대해 이미 알고 있는 제한 사항, 문제 등을 설명할 수 있는 "저자 메모" 섹션이 있습니다. 또한 기능을 저장소에 제출할 때 전담 큐레이터 팀이 읽을 제출 메모를 추가할 수 있습니다.

기능이 게시되면 페이지 하단에 항상 두 개의 링크가 있습니다.이 기능에 대한 메시지 보내기"그리고"Wolfram 커뮤니티에서 토론하기" 메모를 첨부하는 경우(예: 버그에 대해 알려주세요) 기능 작성자와 메시지 및 연락처 정보를 공유하겠다는 확인란을 선택할 수 있습니다.

때로는 코드를 보지 않고 내장 함수와 같은 Wolfram 함수 저장소의 함수를 사용하고 싶을 때도 있습니다. 하지만, 내부를 살펴보고 싶다면 상단에는 항상 메모장 버튼이 있습니다. 이를 클릭하면 기능 저장소에 제출된 원본 정의 노트북의 사본을 얻을 수 있습니다. 때로는 필요에 따라 이를 예시로 사용할 수도 있습니다. 동시에 이 기능을 직접 수정하여 개발할 수도 있습니다. 컴퓨터나 진딧물 클라우드 저장소 계정의 저장소에서 찾은 이러한 기능을 게시하고 싶을 수도 있고, 원래 기능의 개선되고 확장된 버전으로 기능 지식 베이스에 제출하고 싶을 수도 있습니다.

앞으로 우리는 기능 저장소에 대해 Git 스타일 분기를 지원할 계획이지만 지금은 이를 단순하게 유지하려고 노력하고 있으며 언어에 내장된 각 기능에 대해 항상 하나의 허용 버전만 허용합니다. 대개(개발자가 자신이 개발한 기능의 유지 관리를 포기하고 사용자 제출에 응답하지 않는 한) 기능의 원 작성자가 업데이트를 제어하고 새 버전을 제출한 다음 검토를 거치며, 검토 프로세스를 통과하면 , 해당 언어로 출판되었습니다.

개발된 기능의 "버전 관리"가 어떻게 작동하는지에 대한 질문을 고려해 보겠습니다. 현재 함수 저장소의 함수를 사용하면 해당 정의가 컴퓨터(또는 클라우드를 사용하는 경우 클라우드 계정)에 영구적으로 저장됩니다. 기능의 새 버전이 사용 가능하면 다음에 해당 기능을 사용할 때 이를 알리는 메시지가 표시됩니다. 기능을 새 버전으로 업데이트하려면 다음 명령을 사용하면 됩니다. 자원 업데이트. ("함수 blob"은 실제로 더 많은 버전 관리 정보를 저장하며 앞으로 사용자가 이 기능에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 할 계획입니다.)

Wolfram Function Repository의 아름다운 점 중 하나는 모든 Wolfram 언어 프로그램이 어디서나 기능을 사용할 수 있다는 것입니다. 프로그램이 메모장에 나타나면 저장소 기능을 읽기 쉬운 "함수 이진 개체" 기능(적절한 버전 세트 사용)으로 형식화하는 것이 편리한 경우가 많습니다.

텍스트를 사용하여 함수 저장소의 모든 함수에 언제든지 액세스할 수 있습니다. 리소스함수[...]. 예를 들어 다음과 같이 Wolfram Engine에 대한 코드나 스크립트를 직접 작성하는 경우 매우 편리합니다. IDE 또는 텍스트 코드 편집기 사용 (함수 저장소는 다음과 완벽하게 호환된다는 점에 특히 유의해야 합니다. 개발자를 위한 무료 Wolfram 엔진).

어떻게 작동합니까?

Wolfram 저장소의 함수 내에서 이는 정확히 동일한 기능을 사용하여 가능합니다. 자원 시스템 에서와 같이 기지 다른 모든 기존 저장소 (데이터 저장소, 신경망 저장소, 데모 프로젝트 모음 등), 다른 모든 Wolfram 시스템 리소스와 마찬가지로 ResourceFunction 결국 기능에 따라 자원객체.

고려 ResourceFunction:

내부에서는 기능을 사용하여 일부 정보를 볼 수 있습니다. 정보:

자원 기능 설정은 어떻게 이루어지나요? 가장 간단한 것은 순전히 지역적인 경우입니다. 다음은 함수(이 경우 순수 함수)를 가져와 이를 특정 프로그램 세션에 대한 리소스 함수로 정의하는 예입니다.

정의를 마친 후에는 리소스 기능을 사용할 수 있습니다.

이 함수 blob에는 검은색 아이콘이 있습니다. . 이는 BLOB 함수가 현재 세션에 대해 정의된 메모리 내 리소스 함수를 참조함을 의미합니다. 컴퓨터 또는 클라우드 계정에 영구적으로 저장되는 리소스 기능에는 회색 아이콘이 있습니다. . Wolfram Feature Repository에는 공식 리소스 기능을 나타내는 주황색 아이콘이 있습니다. .

그렇다면 정의 노트의 확장 메뉴를 사용하면 어떻게 될까요? 먼저, 메모장의 모든 정의를 가져와서 그로부터 기호를 생성합니다. 자원객체). (그리고 텍스트 기반 IDE나 프로그램을 사용하는 경우 명시적으로 생성할 수도 있습니다. 자원객체)

컴퓨터의 저장소에서 함수의 로컬 배포는 다음 명령을 사용하여 수행됩니다. 로컬 캐시 리소스 개체를 다른 이름으로 저장하려면 로컬객체 파일 시스템에서. 클라우드 계정에 대한 배포는 다음 명령을 사용하여 수행됩니다. CloudDeploy 리소스 개체의 경우 퍼블릭 클라우드 배포는 다음과 같습니다. 클라우드 게시. 모든 경우에 자원등록 리소스 함수 이름을 등록하는 데에도 사용되므로 리소스함수["이름"] 작동합니다.

함수 저장소에 대한 제출 버튼을 클릭하면 그 아래에서 어떤 일이 발생합니까? 자원제출 리소스 개체에 대해 호출됩니다. (텍스트 입력 인터페이스를 사용하는 경우 다음을 호출할 수도 있습니다. 자원제출 곧장.)

기본적으로 제출은 Wolfram ID와 관련된 이름으로 이루어집니다. 하지만 개발팀이나 조직을 대신하여 신청서를 제출하는 경우에는 별도의 게시자 ID 설정 대신 이를 이름으로 사용하여 뷰와 상호 작용합니다.

기능 지식 베이스에 기능을 제출하면 검토를 위해 대기하게 됩니다. 응답으로 댓글을 받으면 일반적으로 추가 "댓글 셀"이 추가된 텍스트 파일 형식입니다. 방문하시면 언제든지 신청 진행 상황을 확인하실 수 있습니다. 자원 시스템 회원 포털. 그러나 기능이 승인되면 (이메일을 통해) 알림을 받게 되며 해당 기능은 Wolfram 기능 저장소에 게시됩니다.

직장에서의 몇 가지 미묘함

언뜻 보기에는 정의 노트를 가져와 그대로 함수 저장소에 넣을 수 있는 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 실제로는 상당히 많은 미묘함이 관련되어 있으며 이를 처리하려면 꽤 복잡한 메타 프로그래밍, 기호 처리 처리가 필요합니다. 함수를 정의하는 코드로, 메모장 자체가 정의됩니다. 대부분의 작업은 내부적으로, 뒤에서 발생하지만 기능 지식 기반에 기여하려는 경우 이해할만한 가치가 있는 몇 가지 의미를 가질 수 있습니다.

첫 번째 즉각적인 미묘함: 정의 노트를 작성할 때 다음과 같은 이름을 사용하여 어디서나 함수를 간단히 참조할 수 있습니다. 마이펑션, Wolfram 언어 함수의 일반 이름처럼 보이지만 함수 저장소 문서에서는 이 이름으로 대체됩니다. 리소스함수["마이펑션"] 사용자가 기능을 사용할 때 실제로 사용하는 것입니다.

두 번째 미묘한 점: 정의 노트북에서 리소스 기능을 생성할 때 기능 정의와 관련된 모든 종속성을 캡처하고 명시적으로 포함해야 합니다. 그러나 정의가 모듈식으로 유지되도록 하려면 모든 것을 고유한 위치에 배치해야 합니다. 네임스페이스. (물론, 모든 것을 수행하는 기능, 함수 저장소에 있습니다.)

일반적으로 이 네임스페이스를 구성하는 데 사용된 코드의 흔적은 전혀 볼 수 없습니다. 그러나 어떤 이유로든 함수 내에서 실행되지 않은 기호를 호출하면 이 기호가 함수의 내부 컨텍스트에 있음을 알 수 있습니다. 다만, 정의메모장을 처리할 때에는 최소한 해당 기능 자체에 해당하는 기호는 최상의 디스플레이를 위해 조정 가능 내부 컨텍스트에서는 원시 문자가 아닌 기능적 BLOB로 사용됩니다.

함수 저장소는 새로운 함수를 정의하기 위한 것입니다. 그리고 이러한 기능에는 옵션이 있을 수 있습니다. 종종 이러한 매개변수(예: 방법 또는 이미지 크기)은 내장 기능뿐만 아니라 내장 기호가 이미 존재하는 기능에도 사용할 수 있습니다. 그러나 때로는 새로운 기능에 새로운 옵션이 필요할 수도 있습니다. 모듈성을 유지하려면 이러한 매개변수는 고유한 내부 컨텍스트(또는 전체 리소스 기능, 즉 자체)에서 정의된 기호여야 합니다. 단순화를 위해 함수 저장소를 사용하면 문자열 정의에 새 옵션을 정의할 수 있습니다. 그리고 사용자의 편의를 위해 이러한 정의는(사용한다고 가정) 옵션값 и 옵션패턴) 또한 함수 사용 시 매개변수를 문자열로 지정할 수 있을 뿐만 아니라 동일한 이름을 가진 전역 기호로 지정할 수 있도록 처리됩니다.

대부분의 함수는 호출될 때마다 예상되는 작업을 수행하지만 일부 함수는 특정 세션에서 실행되기 전에 초기화해야 합니다. 이 문제를 해결하려면 정의 섹션에 "초기화" 섹션이 있습니다.

리포지토리의 함수는 리포지토리에 이미 있는 다른 함수를 사용할 수 있습니다. 서로 참조하는 두 개 이상의 함수를 포함하는 함수 리포지토리에 대한 정의를 설정하려면 해당 함수를 프로그램 세션에 배포해야 합니다. 그들과 같은 참조 리소스함수["이름"], 그런 다음 필요한 기능과 예제(이해가 안 됨)의 조합을 생성하고 이전에 이미 게시한 기능을 기반으로 저장소에 새 기능을 추가할 수 있습니다. (또는 이미 또는 이전에 – 두 단어 모두 서투릅니다)

개발 전망. 저장소가 정말 커지면 어떻게 될까요?

오늘 우리는 Wolfram Feature Repository를 출시했지만, 시간이 지남에 따라 그 크기와 기능이 극적으로 증가할 것으로 예상하고 있으며, 개발이 진행됨에 따라 이미 예상했던 다양한 문제가 발생할 것입니다.

첫 번째 문제는 함수 이름과 고유성에 관한 것입니다. 함수 저장소는 Wolfram 언어에 내장된 함수처럼 간단히 이름을 지정하여 특정 함수를 참조할 수 있도록 설계되었습니다. 그러나 이는 필연적으로 함수 이름이 저장소 전체에서 전역적으로 고유해야 함을 의미합니다. 리소스함수["MyFavoriteFunction"].

처음에는 큰 문제처럼 보일 수 있지만 기본적으로 인터넷 도메인이나 소셜 미디어 핸들과 같은 문제와 동일한 문제라는 점을 깨달을 가치가 있습니다. 그리고 사실은 시스템에 등록 기관만 있으면 됩니다. 이는 우리 회사가 Wolfram 기능 지식 기반을 위해 수행할 역할 중 하나입니다. (개인 버전의 리포지토리의 경우 등록자는 관리자일 수 있습니다.) 물론 인터넷 도메인은 아무 것도 포함하지 않고 등록할 수 있지만 함수 리포지토리에서는 다음과 같은 실제 정의가 있는 경우에만 함수 이름을 등록할 수 있습니다. 함수.

Wolfram 함수 지식 기반을 관리하는 역할 중 하나는 함수에 대해 선택한 이름이 함수 정의에 따라 논리적이고 Wolfram 언어 명명 규칙을 따르는지 확인하는 것입니다. 우리는 Wolfram 언어에 내장된 함수를 명명하는 데 30년 이상의 경험을 갖고 있으며, 우리 큐레이터 팀은 그 경험을 함수 저장소에도 적용할 것입니다. 물론 항상 예외가 있습니다. 예를 들어, 일부 함수에 대해서는 짧은 이름을 사용하는 것이 바람직해 보일 수 있지만, 나중에 유사한 함수 이름을 만들고 싶어하는 사람을 만날 가능성이 적기 때문에 더 길고 구체적인 이름을 사용하여 "방어"하는 것이 더 좋습니다. .

(단순히 기능을 명확하게 하기 위해 일부 멤버 태그를 추가하는 것만으로는 의도한 효과를 얻을 수 없다는 점에 유의해야 합니다. 왜냐하면 항상 태그 할당을 주장하지 않는 한 특정 기능에 대해 기본 태그를 정의하고 작성자 태그도 할당해야 하기 때문입니다. , 이는 다시 글로벌 조정이 필요합니다.)

Wolfram 함수의 지식 기반이 성장함에 따라 발생할 가능성이 있는 문제 중 하나는 시스템이 제공하는 함수의 발견 가능성입니다. 검색 기능 (그리고 정의 파일에는 키워드 등이 포함될 수 있습니다). Wolfram 언어에 내장된 함수에 대해 문서에는 함수를 "광고"하는 데 도움이 되는 모든 종류의 상호 참조가 있습니다. 함수 저장소의 함수는 내장 함수를 참조할 수 있습니다. 하지만 그 반대는 어떻습니까? 이를 위해 내장 기능에 대한 문서 페이지에 저장소 기능을 노출하는 다양한 디자인을 실험해 보겠습니다.

Wolfram 언어에 내장된 기능에 대해 다음이 제공하는 소위 감지 계층이 있습니다. "도움말 페이지" 네트워크, 특정 영역과 관련된 기능의 정리된 목록을 제공합니다. 매뉴얼 페이지의 균형을 적절하게 유지하는 것은 항상 어려운 일이며, Wolfram 언어가 성장함에 따라 매뉴얼 페이지를 완전히 재구성해야 하는 경우가 많습니다. 저장소의 기능을 광범위한 범주로 분류하고 해당 범주를 일관되게 분류하는 것은 매우 쉽지만 적절하게 구성된 언어 참조 페이지를 갖는 것이 훨씬 더 가치 있습니다. 전체 기능 지식 기반에 대해 이를 생성하는 최선의 방법은 아직 명확하지 않습니다. 예를 들어, CreateResourceObjectGallery 기능 저장소에서는 누구나 저장소의 "선택"이 포함된 웹 페이지를 게시할 수 있습니다.

Wolfram 함수 저장소는 그 안에 있는 모든 함수가 항상 작동하는 영구 함수 저장소로 구성됩니다. 물론 새로운 버전의 기능이 출시될 수 있으며 일부 기능은 시간이 지남에 따라 더 이상 사용되지 않을 것으로 예상됩니다. 해당 기능은 프로그램에서 사용되는 경우 작동하지만 해당 문서 페이지는 새로운 고급 기능으로 연결됩니다.

Wolfram Feature Repository는 새로운 기능을 빠르게 발견하고 Wolfram 언어를 사용하는 새로운 방법을 배울 수 있도록 설계되었습니다. 우리는 기능 저장소에서 탐색한 내용 중 일부가 결국에는 핵심 Wolfram 언어의 내장 부분이 될 것이라고 매우 낙관하고 있습니다. 지난 XNUMX년 동안 우리는 비슷한 세트를 가지고 있었습니다. Wolfram에 처음 도입된 기능 | 알파. 그리고 이 경험에서 배운 교훈 중 하나는 Wolfram 언어에 내장된 모든 것에 중점을 두고 있는 품질과 일관성의 표준을 달성하려면 많은 작업이 필요하며 이는 아이디어를 구현하기 위한 초기 노력보다 더 어려운 경우가 많다는 것입니다. 그럼에도 불구하고 함수 지식 기반의 함수는 결국 Wolfram 언어에 내장될 미래 함수에 대한 매우 유용한 개념 증명 역할을 할 수 있습니다.

여기서 가장 중요한 것은 함수 저장소에 있는 함수는 모든 사용자가 지금 당장 사용할 수 있는 함수라는 것입니다. 모국어 기능이 훨씬 더 좋고 성능이 좋을 수도 있지만 기능 저장소를 사용하면 사용자가 모든 새로운 기능에 즉시 액세스할 수 있습니다. 그리고 가장 중요한 것은 이 개념을 통해 모든 사람이 원하는 새로운 기능을 추가할 수 있다는 것입니다.

Wolfram 언어의 역사 초기에는 이 아이디어가 지금처럼 잘 작동하지 않았을 것입니다. 하지만 현 단계에서는 언어에 너무 많은 노력을 쏟고 있으며 언어 설계 원리에 대한 깊은 이해가 있기 때문에 지금은 매우 유용해 보입니다. 대규모 사용자 커뮤니티에서는 디자인 일관성을 유지하여 광범위한 사용자에게 유용하게 만드는 기능을 추가할 수 있습니다.

Wolfram 언어 사용자 커뮤니티에는 놀라운 재능(?)의 정신이 있습니다. (물론 이 커뮤니티에는 다양한 분야의 선도적인 R&D 인력이 많이 포함되어 있습니다.) 저는 Wolfram Feature Repository가 이러한 인재 정신을 발굴하고 전파하기 위한 효과적인 플랫폼을 제공할 수 있기를 바랍니다. 오직 함께해야만 Wolfram 언어 컴퓨팅 패러다임이 적용될 수 있는 영역을 크게 확장할 수 있는 무언가를 만들 수 있습니다.

30년이 넘는 세월 동안 우리는 Wolfram 언어를 통해 많은 발전을 이루었습니다. 이제 함께 더 멀리 나아가자. 저는 전 세계의 모든 존경받는 Wolfram 언어 사용자가 기능적 저장소를 플랫폼으로 사용하고 개발자를 위한 Free Wolfram Engine과 같은 새로운 소프트웨어 프로젝트를 사용할 것을 강력히 권장합니다.

출처 : habr.com