pylisp-ng Una implementación muy simple de Lisp en Python que es perfectamente adecuada para proyectos de Python que necesitan capacidades similares a Lisp.
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pylisp-ng Descripción

Una implementación muy simple de Lisp en Python que es perfectamente adecuada para proyectos de Python que necesitan capacidades similares a Lisp. PYLISP-NG es un descendiente inmediato de PYLISP, que tuvo su nacimiento accidental como resultado del deseo de William Annis de construir una sintaxis similar a un clips para un sistema de expertos sencillo destinado a la herramienta de monitoreo, mamá. Como resultado de los intereses de Lisp en el grupo de noticias de Python, William lanzó el software y lo anunció en el grupo.several años más tarde, los proyectos de Txevolver y Evolver necesitaban una implementación de lenguaje de programación funcional de Python, ya que la inspección de la AST de Python era demasiado de una molestia. El autor quería distribuir, procesar y administrar algoritmos / programas evolutivos a través de múltiples servidores retorcidos remotos, y manipular permutaciones de programas parciales fue mucho más fácil de integrar con retorcido si los propios programas podrían evaluarse e intospeccionar fácilmente con Python.Pylisp-NG Hereda de las caraaterísticas idiosincrásicas de Pylisp. Por ejemplo, los booleanos son verdaderos y falsos y no sigue la convención de que todo lo que no es falso es verdadero (común a muchos LIRS). De hecho, todos los booleanos en Pylisp-NG se basan en la lógica difusa, por lo que puede hacer cosas más complicadas. Nota: PYLISP-NG está autorizada y distribuida en los términos de la Biblioteca de la GNU o la Licencia Pública General (LGPL) menor. Aquí hay algunas características clave de "PYLISP-NG": · Un dialecto LISP diminuto, fácil de integrar en otros proyectos de Python. · Incluye un intérprete de Lisp Interactive. · Introspección de expresión diseñada específicamente para su uso en la programación genética. ¿Qué hay de nuevo en este lanzamiento: · Código de introspección agregado que es útil para la programación genética. · Un par de pequeñas correcciones de errores y algún código de limpieza.

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