AI を使用して Clojure からソース コードへの変換を行うには、自然言語処理 (NLP) 技術と機械学習アルゴリズムを使用してソース コードを分析および理解する必要があります
| 課題の説明 | Clojureの構文例 | Lispの構文例 | スコア (1-10) |
|---|---|---|---|
| マクロと構文引用 | (defmacro my-macro [x] (inc ~x)) |(defmacro my-macro (x) (inc ,x)) |
7 | |
| 永続データ構造 | (conj my-set 4) |
(union my-set '(4)) |
8 |
| マルチメソッド | (defmulti my-fn type) |
(defgeneric my-fn (x)) |
6 |
| 動的変数 | (def ^:dynamic *my-var* 10) |
(defparameter *my-var* 10) |
5 |
| Javaとの相互運用 | (System/getProperty "java.version") |
(sb-ext:run-program "java" '("version")) |
9 |
| 関数合成 | ((comp inc dec) 5) |
((lambda (x) (inc (dec x))) 5) |
4 |
| 構造分解 | (let [{:keys [a b]} my-map] ...) |
(let ((a (get my-map 'a)) (b (get my-map 'b)))) ... |
6 |
| 可変引数と残りのパラメータ | (defn my-fn [& args] ...) |
(defun my-fn (&rest args) ...) |
3 |
Clojureの構文引用（'）は、コードをデータとしてより簡単に操作できるようにしますが、Lispではそれほど簡単ではありません。Clojureのマクロは、コード変換を扱うためのより現代的なアプローチを持っています。
Clojureの例:
(defmacro my-macro [x] `(inc ~x)
Lispの例:
(defmacro my-macro (x) `(inc ,x)
Clojureの永続データ構造はコア機能であり、不変データの操作を可能にします。Lispでも同様の機能を実現できますが、しばしばより手動での処理が必要です。
Clojureの例:
(conj my-set 4)
Lispの例:
(union my-set '(4))
Clojureのマルチメソッドは、引数の型に基づいて関数を定義する強力な方法を提供しますが、Lispの一般関数は同様の目的を果たしますが、異なる構文と意味論を持っています。
Clojureの例:
(defmulti my-fn type)
Lispの例:
(defgeneric my-fn (x))
Clojureの動的変数はスレッドローカルバインディングを可能にしますが、Lispでは実装がより面倒になることがあります。
Clojureの例:
(def ^:dynamic *my-var* 10)
Lispの例:
(defparameter *my-var* 10)
ClojureのJavaとのシームレスな相互運用は、Lispで再現するのが難しい場合があり、追加のライブラリやインターフェースが必要になることがあります。
Clojureの例:
(System/getProperty "java.version")
Lispの例:
(sb-ext:run-program "java" '("version"))
Clojureのcomp関数は、関数の合成を簡単に行うことができますが、Lispではより冗長なラムダ式が必要です。
Clojureの例:
((comp inc dec) 5)
Lispの例:
((lambda (x) (inc (dec x))) 5)
Clojureの構造分解構文は、Lispの値の手動抽出と比較して、より簡潔で表現力豊かです。
Clojureの例:
(let [{:keys [a b]} my-map] ...)
Lispの例:
(let ((a (get my-map 'a)) (b (get my-map 'b))) ...)
両方の言語は可変引数をサポートしていますが、構文はわずかに異なります。
Clojureの例:
(defn my-fn [& args] ...)
Lispの例:
(defun my-fn (&rest args) ...)