Читать онлайн «Искусство программирования для Unix». Страница 70

В главе 8 описывалось использование специализированных мини-языков. В главе 14 представлены аргументы в пользу языков очень высокого уровня. В данной главе рассматривается несколько примеров конструкции программ, управляемых данными, а также ряд примеров генерации особого кода. Некоторые средства генерации кода описаны в главе 15. Как и мини-языки, данные методы позволяют радикально сократить количество строк кода в программах и соответственно уменьшить время отладки и затраты на сопровождение.

При создании программ, управляемых данными (data-driven programming), код и структуры данных, на которые он воздействует, четко отделяются друг от друга и проектируются так, чтобы можно было изменять логику программы путем редактирования не кода, а структуры данных.

Создание программ, управляемых данными, иногда путают с объектно-ориентированным программированием — еще одним стилем программирования, в котором самое важное значение имеет организация данных. Между данными стилями есть как минимум два отличия. Одно из них заключается в том, что в первом случае данные представляют собой не просто состояние некоторого объекта, а фактически определяют управляющую логику программы. Тогда как основной проблемой в ОО-программировании является инкапсуляция, основная проблема при создании программ, управляемых данными, заключается в написании как можно меньшего количества фиксированного кода. Операционная система Unix имеет более устойчивые традиции в создании программ, управляемых данными, чем в ОО-программировании.

Разработку управляемых данными программ также часто путают с написанием конечных автоматов. Выразить логику конечного автомата в виде таблицы или структуры данных действительно возможно, однако запрограммированные вручную конечные автоматы обычно представляют собой жесткие блоки кода, которые гораздо труднее модифицировать, чем таблицу.

При выполнении любого вида генерации кода или создании программ, управляемых данными, необходимо помнить важное правило: решение проблемы всегда следует переносить на более высокие уровни. Не следует вручную улучшать сгенерированный код или любые промежуточные формы представления. Вместо этого следует задуматься о способе усовершенствования или замены средства трансляции. Иначе, вероятно, выяснится, что улучшение вручную кода, который должен был быть корректно сгенерированным машиной, превратится в бесконечную трату времени.

На верхней границе шкалы сложности создание управляемых данными программ сливается с написанием интерпретаторов для p-кода или простых мини-языков, которые рассматривались в главе 8. На других границах оно сливается с генерацией кода и программированием конечных автоматов. Различия фактически не так важны. Важной частью является перемещение логики программы из жестко закодированных управляющих структур в данные.

Автор этой книги поддерживает программу, которая называется ascii и представляет собой очень простую небольшую утилиту, интерпретирующую аргументы командной строки как названия ASCII-символов (ASCII, American Standard Code for Information Interchange — Американский стандартный код обмена информацией) и отображает все эквивалентные названия. Код и документация данной программы доступны на сайте проекта <http://www.catb.org/~esr/ascii>. Ниже приводится иллюстративная копия экрана.

[email protected]:~/WWW/writings/taoup$ ascii 10

ASCII 1/0 is decimal 016, hex 10, octal 020, bits 00010000: called ^P, DLE

Official name: Data Link Escape

ASCII 0/10 is decimal 010, hex 0a, octal 012, bits 00001010: called LF, NL

Official name: Line Feed

C escape: '\n'

Other names: Newline

ASCII 0/8 is decimal 008, hex 08, octal 010, bits 00001000: called ^H, BS

Official name: Backspace

C escape: '\b'

Other names:

ASCII 0/2 is decimal 002, hex 02, octal 002, bits 00000010: called ^B, STX

Official name: Start of Text

О том, что в основу данной программы положена хорошая идея, свидетельствует тот факт, что программу можно использовать неожиданным способом — как быстрое вспомогательное CLI-средство для преобразования десятичных, шестнадцатеричных, восьмеричных и двоичных форм представления байтов.

Основная логика данной программы могла бы быть реализована в виде конструкции выбора с 128 условными переходами. Однако в таком случае код был бы громоздким и сложным в сопровождении. Кроме того, в нем смешивались бы части, которые изменяются сравнительно часто (такие как список сленговых названий символов), а также части, изменяемые редко или вообще немодифицируемые (такие как официальные названия). Помещение таких частей в один ряд условных обозначений и ошибки в ходе редактирования, вероятнее всего, затрагивали бы данные, которые должны оставаться неизменными.

Вместо этого утилита была создана как управляемая данными программа. Все строки с названиями символов находятся в табличной структуре, которая значительно крупнее любой из функций в коде (в действительности, если учитывать количество строк, она больше чем любые три функции программы). В коде просто реализована навигация по таблице и выполнение низкоуровневых задач, таких как преобразование систем счисления. Инициализатор фактически находится в файле nametable.h, который генерируется способом, рассмотренным далее в данной главе.

Подобная организация упрощает добавление новых названий символов, изменение существующих или удаление старых названий просто путем редактирования таблицы, не затрагивая кода.

Способ организации программы является хорошим Unix-стилем, но формат ее вывода сомнительный. Трудно понять, как практически можно применить вывод в качестве ввода другой программы, поэтому утилита слабо приспособлена к взаимодействию с другими программами.

Одним интересным случаем управляемых данными программ являются статистические самообучающиеся алгоритмы для обнаружения спама (нежелательной массы электронной почты). Целый класс программ фильтрации почты (которые легко можно найти в Web, например, popfile, spambayes и bogofilter) используют базу данных взаимосвязи слов как замену для сложной условной логики спам-фильтров на основе сличения с образцами.

Подобные программы стали широко распространенными в Internet очень быстро после выхода в 2002 году примечательной статьи Пола Грэхема (Paul Graham) "A Plan for Spam" [31]. Пока наблюдался бурный рост, вызванный растущими затратами на гонку вооружений в программах сличения с образцами, идея статистической фильтрации была раньше и быстрее принята в среде Unix. Отчасти это, конечно, было связано с тем, что почти все Internet-провайдеры (которые больше всех были озабочены спамом и, следовательно, имели наибольший стимул принимать новые эффективные методики) являются Unix-предприятиями. Этому, несомненно, также способствовало согласие с некоторыми традиционными идеями в конструировании программного обеспечения для Unix.

Традиционные спам-фильтры требуют, чтобы системный администратор (или другое ответственное лицо) поддерживал информацию об образцах текста, найденных в спаме, — имена узлов, не отправляющих ничего, кроме спама, фразы-приманки, часто используемые порнографическими сайтами или Internet-мошенниками, и аналогичные сведения. В своей статье Грэхем точно подметил, что программистам нравится идея фильтрации по образцам, и иногда они не способны "взглянуть за рамки" данного подхода, поскольку он предлагает им такие возможности проявить свою сообразительность.

С другой стороны, статистические спам-фильтры работают, накапливая информацию от пользователей о том, что те считают спамом, а что нет. Данные сведения вносятся в базы данных статистических корреляционных коэффициентов или весов, связывающих слова или фразы с пользовательской классификацией спам/неспам. В наиболее популярных алгоритмах используются частные случаи теоремы Байеса об условных вероятностях, однако также применяются другие методики (включая различные виды полиномиального хэширования).

Во всех таких программах корреляционная проверка представляет собой сравнительно простую математическую формулу. Весовые коэффициенты, подставленные в формулу, наряду с проверяемым сообщением служат в качестве неявной управляющей структуры для фильтрующего алгоритма.

Проблема традиционных спам-фильтров на основе сличения с образцом заключается в их хрупкости. Спамеры постоянно состязаются с базами данных правил фильтрации, заставляя кураторов постоянно перенастраивать фильтры, для того чтобы "оставаться на первых позициях в гонке вооружений". Статистические спам-фильтры создают собственные правила фильтрации на основе информации пользователей.