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A History of CLU

Checked exception 관련 글들을 찾아 보다가 읽게 된 문서입니다. CLU라는 프로그래밍 언어를 개발하게 된 배경과 과정에 대한 내용인데 정말 재밌네요. 참고로 문서가 좀 길어보이지만 한 1/3은 부록입니다. :)

A History of CLU

거의 30~40년전 이야기인데 현재 사용하고 있는 언어들이 여기서 앞으로 많이 나간것 같아 보이지 않네요.
As mentioned, the concept of data abstraction arose out of work on structured programming and modularity that was aimed at a new way of organizing programs. The resulting programming methodology is object-oriented.
A keystone of the methodology is its focus on independence of modules.
Achieving independence requires two things: encapsulation and specification.
Specifications are needed to describe what the module is supposed to do in an implementation-independent way so that many different implementations are allowed. (Code is not a satisfactory description since it doesn’t distinguish what is required from ways of achieving it. One of the striking aspects of much of the work on object-oriented programming has been its lack of understanding of the importance of specifications; instead the code is taken as the definition of behavior.)
Specifications also allow code that uses the abstraction to be written before code that implements the abstraction, and therefore are necessary if you want to do top-down implementation.
In essence, having a language enforce encapsulation means that the compiler proves a global property of a program; given this proof, the rest of the reasoning can be localized.
CLU favors program readability and understandability over ease of writing, since we believed that these were more important for our intended users.
We worked on the implementation in parallel with the design. We did not allow the implementation to define the language, however.

이 글을 읽고나니 Kent Beck이 세미나에서 언급했던 Structured Design이라는 책이 읽고 싶어지네요. Kent Beck도 이 책을 언급하며 수십년전에 쓰여진 책인데 필요한 내용이 전부 있다... 뭐 이렇게 소개했었던 것 같은데...

Comments

  1. 일상적으로 쓰이는 언어들만 보면 지금의 프로그래밍 언어가 30년 전에서 많이 바뀌지 않은 것처럼 보일 수도 있지만, 저 언어가 30년 전에 일상적으로 쓰이지는 않았을 거라고 생각해보면 발전은 분명 존재하죠. Haskell 같은 언어도 곧 일상적으로 쓰일 거라고 봅니다.

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  2. Twitter에서도 Scala를 쓴다는 걸 보니 Haskell같은 functional programming language들은 곧 자리를 잡지 않을까 싶습니다.

    암튼 30년전에 object-oriented programming이 이미 연구되었듯이 지금은 어떤 미래의 개념들이 연구되고 있는지 궁금하네요.

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1의 개수 세기

저도 간단한 알고리즘 문제 하나... :-)

어떤 수 n이 주어졌을때 1~n까지의 수를 쭈욱 썼을때 나오는 1의 개수를 구하는 문제입니다.

예를 들어 13이라는 수가 주어지면 1~13까지의 수 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13에서 1은 1, 10, 11, 12, 13에 나오며 그 개수는 6이 됩니다. 즉, f(13)=6.

원래 문제는 f(n)=n이 되는 1이 아닌 가장 작은 수를 구하는 문제인데 이 문제의 경우에는 처음부터 쭈욱 세어나가면 되기 때문에 간단히 다음과 같이 구현을 하면 됩니다. ((한가지 주의할 점은 이전에 찾았던 n-1값을 사용하지 않고 다시 처음부터 n까지 값을 계산하면 시간이 너무 많이 걸린다는 점입니다. 위의 코드에서는 static 변수를 사용하여 이전 값에 계속 더해나가는 방법을 사용했습니다.))


#include

int count1(int n)
{
static int cnt = 1; // not 0 because n starts from 2. see main.

while (n > 0) {
if ((n % 10) == 1) ++cnt;
n /= 10;
}

return cnt;
}

int main()
{
using namespace std;

int n = 2;

while (count1(n) != n) ++n;
cout << n << endl;
}


좀 재미가 없죠? 그래서 이번 문제는 어떤 수 n에 대해서 f(n)을 O(1)시간에 구하는 알고리즘을 만드는 것입니다. 관심있으신 분들은 한번 풀어보세요. 제가 만든 코드는 내일 올려보겠습니다.

C++ of the Day #9 - Boost.Python 사용하기 #1

Python은 가장 인기있는 interpret 언어중의 하나입니다. Python의 장점 중 하나는 C/C++ 모듈과 쉽게 연동할 수 있다는 점입니다. 물론 손으로 일일히 wrapper를 만드는 것은 손이 많이 가고 에러를 만들수 있는 작업이나 SWIG등과 같은 도구를 사용하면 쉽게 python 모듈을 만들 수 있습니다.

Boost.Python은 이런 SWIG와 같이 python 모듈을 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 라이브러리로 순수 C++만을 사용한다는 점이 SWIG와 다른 점입니다. 그리고 개인적으로는 Boost 라이브러리에 포함되어 있는 것들이 왠지 좀 더 믿음직스러워서... :-)

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Requirements리눅스
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Boost 라이브러리를 다운로드받아 아래와 유사한 명령으로 라이브러리를 빌드한다.
bjam -sTOOLS=gcc -with-python install

bjam의 --prefix 옵션으로 라이브러리가 설치될 위치를 변경할 수 있다.Python 라이브러리 (2.4.3)
Python을 다운로드 받아 빌드하여 설치한다.
위의 경우와 유사하게 configure의 --prefix 옵션으로 설치될 위치를 변경할 수 있다.

Write C++ Code다음과 같이 코드를 작성한다.

// greet.cpp #include <stdexcept> char const* greet(unsigned x) { static char const* const msgs[] = { "hello", "Boost.Python", "world!" }; if (x > 2) throw std::range_error("greet: index out of range"…

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