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Type Inference for Functional and Imperative Dynamic Languages
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AI
DOI：10.1145/3798220.png)
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摘要
En 中文
本文基于集合论类型，为同时支持函数式和命令式编程范式的动态语言形式化了一种类型系统。我们借鉴了前期关于重载函数和泛型函数类型化的工作，以支持不纯λ演算，重点关注动态语言（如JavaScript、Python和Julia）中常见的命令式特性。我们引入了一种通用的参数化不透明数据类型概念，使用集合论类型，既能精确建模可变数据结构，又能促进模块化、清晰性和可读性。最后，我们将该方法与现有工作进行对比，并在一系列示例上评估了我们的原型实现。
Keyword:
dynamic language
imperative language
functional language
type infer-ence
static typing
polymorphism
set-theoretic types
semantic subtyping
期刊
P
IF:
2.8
论文数:
308
被引数:
4.7K
机构
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