[Перевод] Macroni: рецепт поступательного улучшения языка программирования
Хотя, Clang и используется в качестве инструмента для рефакторинга и статического анализа, у него есть серьёзный недостаток: в абстрактном синтаксическом дереве не предоставляется информации о происхождении конкретных расширений-макросов на CPP , за счёт которых может надстраиваться конкретный узел AST. Кроме того, Clang не понижает расширения-макросы на уровень LLVM, то есть, до кода в формате промежуточного представления (IR). Из-за этого оказывается запредельно сложно конструировать такие схемы статического анализа, при которых учитывались бы макросы. Сейчас эта тема активно исследуется. Но ситуация налаживается, поскольку прошлым летом был создан инструмент Macroni , упрощающий статический анализ именно такого рода. В Macroni разработчики могут определять синтаксис новых языковых конструкций на C с применением макросов, а также предоставлять семантику для этих конструкций при помощи MLIR (многоуровневого промежуточного представления). В Macroni используется инструмент VAST , понижающий код C до MLIR. В свою очередь, инструмент PASTA позволяет выяснить, откуда те или иные макросы попали в AST, и на основании этой информации макросы также удаётся понизить до MLIR. После этого разработчики могут определять с обственные MLIR-конвертеры для преобразования вывода Macroni в предметно-ориентированные диалекты MLIR, чтобы анализировать предмет с учётом многочисленных нюансов. В этой статье будет на нескольких примерах показано, как Macroni позволяет дополнять C более безопасными языковыми конструкциями и организовать анализ безопасности C.
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/821787/
#timeweb_статьи_перевод #Macroni #программирование #c #c++ #LLVM #AST #Clang #MLIR #ABI #API #Линус_Торвальдс #Sparse #Objective_C