Konversikan Python ke 4D menggunakan AI

Terjemahan kode sumber-ke-sumber dari Python menggunakan AI melibatkan penggunaan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) dan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis dan memahami kode sumber

Format keluaran

FAQ

Tantangan Terjemahan

Deskripsi Tantangan Contoh Sintaks Python Contoh Sintaks 4D Skor (1-10)
Pengetikan Dinamis vs Pengetikan Statis x = 10 C_LONGINT(x); x := 10 8
Pemahaman Daftar [x**2 for x in range(10)] ARRAY(10) ; FOR ($i; 0; 9; 1) ; $i := $i * $i 7
Dekorator Fungsi @decorator\ndef func(): pass C_FUNCTION(func; @decorator) 6
Penanganan Eksepsi try: ... except Exception as e: ... CATCH($e; ... ; ... ) 5
Fungsi Lambda lambda x: x + 1 ARRAY(1; x + 1) 7
Multi-threading threading.Thread(target=func).start() CREATE PROCESS(func) 6
Generator def gen(): yield x ARRAY(1; x) (tidak didukung secara langsung) 9
Pemotongan dan Pengindeksan my_list[1:3] ARRAY(1; 2; 3) (pemotongan manual) 8
Manajer Konteks with open('file.txt') as f: OPEN FILE(file.txt; f) 7
Fungsi Kelas Pertama def outer(): return inner C_FUNCTION(outer; C_FUNCTION(inner)) 6

Pengetikan Dinamis vs Pengetikan Statis

Dalam Python, variabel dapat ditetapkan tanpa mendeklarasikan tipe mereka, memungkinkan pengetikan dinamis:

x = 10
x = "Hello"

Dalam 4D, Anda harus mendeklarasikan tipe variabel secara eksplisit:

C_LONGINT(x)
x := 10

Referensi: Dokumentasi Resmi Python - Tipe Data

Pemahaman Daftar

Python memungkinkan pembuatan daftar yang ringkas menggunakan pemahaman daftar:

squares = [x**2 for x in range(10)]

Dalam 4D, Anda perlu menggunakan loop untuk mencapai hasil yang sama:

ARRAY(10)
FOR ($i; 0; 9; 1)
    $i := $i * $i

Referensi: Dokumentasi Resmi Python - Pemahaman Daftar

Dekorator Fungsi

Python mendukung dekorator yang memodifikasi fungsi:

@decorator
def func():
    pass

Dalam 4D, dekorator tidak didukung secara native, dan Anda perlu menerapkan fungsionalitas secara manual:

C_FUNCTION(func; @decorator)

Referensi: Dokumentasi Resmi Python - Dekorator

Penanganan Eksepsi

Python menggunakan try dan except untuk penanganan eksepsi:

try:
    # kode yang mungkin menghasilkan eksepsi
except Exception as e:
    # tangani eksepsi

Dalam 4D, penanganan eksepsi dilakukan menggunakan CATCH:

CATCH($e; ... ; ...)

Referensi: Dokumentasi Resmi Python - Eksepsi

Fungsi Lambda

Python memungkinkan fungsi anonim menggunakan lambda:

add_one = lambda x: x + 1

Dalam 4D, Anda biasanya akan menggunakan array atau fungsi:

ARRAY(1; x + 1)

Referensi: Dokumentasi Resmi Python - Fungsi Lambda

Multi-threading

Python menggunakan modul threading untuk multi-threading:

import threading
thread = threading.Thread(target=func)
thread.start()

Dalam 4D, Anda membuat proses baru:

CREATE PROCESS(func)

Referensi: Dokumentasi Resmi Python - Threading

Generator

Python mendukung generator menggunakan kata kunci yield:

def gen():
    yield x

4D tidak memiliki dukungan langsung untuk generator, menjadikannya terjemahan yang menantang:

ARRAY(1; x) // Tidak didukung secara langsung

Referensi: Dokumentasi Resmi Python - Generator

Pemotongan dan Pengindeksan

Python memungkinkan pemotongan daftar dengan mudah:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
sliced = my_list[1:3]

Dalam 4D, Anda perlu memotong secara manual:

ARRAY(1; 2; 3) // Pemotongan manual

Referensi: Dokumentasi Resmi Python - Pemotongan

Manajer Konteks

Python menggunakan pernyataan with untuk manajemen sumber daya:

with open('file.txt') as f:
    data = f.read()

Dalam 4D, Anda akan membuka dan menutup file secara manual:

OPEN FILE(file.txt; f)

Referensi: Dokumentasi Resmi Python - Manajer Konteks

Fungsi Kelas Pertama

Python memperlakukan fungsi sebagai warga kelas pertama:

def outer():
    return inner

Dalam 4D, Anda akan mendefinisikan fungsi tetapi tidak memiliki tingkat dukungan kelas pertama yang sama:

C_FUNCTION(outer; C_FUNCTION(inner))

Referensi: Dokumentasi Resmi Python - Fungsi