كيفية استخدام لغة البرمجة Haskell في علم البيانات

اقرأ في هذا المقال


هناك القليل جدًا من الاستخدام الواسع لـ (Haskell) كمنصة لعلوم البيانات حتى الآن لمعرفة أفضل طريقة لاستخدامها، وهاسكل هي لغة برمجة رائعة للعديد من المهام.

كيفية استخدام لغة البرمجة Haskell في علم البيانات

إنّ (Haskell) هي لغة برمجة ذات إمكانيات متنوعة للاستخدام وهي لغة برمجة عملية ممّا يعني على عكس (Java)، حيث لا تتضمن (Haskell) كائنات وفئات، ومع ذلك فإنّ هذا لا يحد من إمكانات هاسكل لإنشاء تطبيقات كاملة وهذه ليست سوى عدد قليل من الأهمية العديدة التي تقدمها اللغة.

خصائص لغة البرمجة Haskell

ومع وجود كائنات ووحدات معالجة مركزية متعددة، قد يكون من الصعب زيادة كمية البيانات التي تتم معالجتها بالإضافة إلى ضمان تناسق البيانات وعدم تعديلها بشكل غير صحيح، وبعض الخصائص الرئيسية لهذه اللغة:

1- وظيفية

إنّ هاسكل هي لغة عاملة، وهذا يعني أنّ التطوير بأكمله يعتمد على الوظائف التي يتم استدعاؤها وإرجاع القيم، حيث يركز هاسكل أيضًا على الحد الأدنى من الآثار الجانبية للوظائف، وهذا يساعد على تبسيط منطق البرنامج ويشير التأثير الجانبي إلى الموقف الذي تقوم فيه الوظيفة بتغيير بعض المتغيرات العامة خارج نطاقها أثناء تنفيذها.

2- معيارية

نظرًا لأنّ لغة (Haskell) هي لغة برمجة عملية فإنّ إحدى ميزاتها الرئيسية هي نمطيتها، وبدلاً من كتابة ملف واحد ضخم من الكود المصدري يمكن تقسيم الكود الخاص إلى وظائف وملفات أصغر، بحيث يساعد هذا في تحسين قابلية قراءة الكود.

3- قابلة للصيانة

نظرًا لنمطية اللغة فإنّ صيانة تطبيقات لغة (Haskell) سهلة للغاية وفعالة من حيث التكلفة.

4- الكسل

هاسكل هي لغة كسولة ممّا يعني أنّه لا شيء في هاسكل يتم إنجازه حتى تكون هناك حاجة فعلية للقيام به، حيث تتم عملية تقييم التعبير في هاسكل يحدث فقط عندما يكون مطلوبًا للقيام بذلك.

5- مكتوبة بشكل ثابت

(Haskell) هي لغة مكتوبة بشكل ثابت ممّا يعني أنّ هناك عدة أنواع محددة للمتغيرات في اللغة، حيث إنّها أيضًا لغة مكتوبة بقوة ممّا يعني أنّه لا يمكن تخزين (Boolean) في (Char) في أي وقت.

المصدر: Foundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: