Англомовний базис мови програмування Python

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Англомовний базис мови програмування Python

Наталія Лазебна

Динамічний характер мови програмування Python, поповнення та накопичення певного лінгвосеміотичного базису свідчить про схожість цієї мови із англійською мовою, яка є інтернаціональною, і опосередковує комунікацію людини у світі реальному та віртуальному. У цьому дослідженні англійська мова позиціонується як лінгвальний базис досліджуваної мови, яка широко використовується у промисловості, наукових дослідженнях, обробці природної мови, пошуку текстової інформації тощо. Розглянуто англійську мову, її лексичні особливості, текстову репрезентацію та взаємодію із логіко-формальною основою у контексті мови програмування Python.

Ключові слова: лінгвосеміотика, мова програмування Python, лексика, текстові категорії.

LAZEBNA NATALIIA. ENGLISH-LANGUAGE BASIS OF PYTHON PROGRAMMING LANGUAGE.

The dynamic nature of the Python programming language, the replenishment and accumulation of a certain linguosemiotic basis indicates the similarity of this language with English, which is an international language, and mediates human communication in the real and virtual world. In this study, English is positioned as the linguistic basis of the language under study, which is widely used in Industry, Scientific Research, Natural Language Processing, Text information search, etc. The English language, its lexical features, textual representation and interaction with the logical-formal basis in the context of the Python programming language are considered.

Keywords: linguosemiotics, Python programming language, vocabulary, text categories.

Сучасний англомовний дигітальний дискурс є ідеальної самопороджуючою системою, лінгвосеміотичні домінанти якої екстраполюються від побудови і декодування команд від людини до машини (комп'ютера), здійснюючи ресипрокальну взаємодію між англійською мовою як ідеальною системою, та антропоцентричним лінгвальним центром, а також сферою-джерелом мов програмування, які, в свою чергу трансформують морфологічні, семантичні і синтаксичні зв'язку англійської мови в певний лінгвосеміотичний симбіоз.

Отже, єдність вербальних і символічних позначень в сучасному англомовному дигітальному дискурсі свідчить про впорядкованість і одночасно варіативність конституентів такого типу дискурсу. Функціональність лінгвосеміотичних елементів виробляє мережу взаємин, в яких кожен з таких елементів в контексті мов програмування або природної мови (англійської) може продукувати емерджентність, тобто перероджуватися з слова або символу в команду, яка, в свою чергу екстраполюється в англомовному дигітальному дискурсі та опосередковує комунікацю людина-машина.

Для подальшого розгляду обрано мову програмування Python, яка, водночас, є потужною і функційною, і викристовується для обробки мовних даних. Python є об'єктно-орієнтованою мовою програмування, де кожна змінна - це сутність, яка має певні визначені атрибути та методи. Фіксовані межі команд цієї мови, чіткий алгоритм опису дій користувачів, простий синтаксис та семантика, функційність обробки рядків, дозволяє цій мові повторно використовувати дані та методи. Як динамічна мова, Python дозволяє додавати атрибути до об'єктів і дозволяє змінним активно поповнюватися.

Актуальність дослідження визначається швидкими змінами в суспільстві, що відносяться до науки, інформаційних, комунікаційних технологій, які відображаються в мові як в культурний феномен. Розвиток комп'ютерів і сучасних інформаційних технологій породжує появу нових синтетичних типів мов, які розширюють інформаційний та соціокультурний простір, проникаючи в усі види соціальної діяльності людини. Отже, динамічний характер мови програмування Python, поповнення та накопичення певного лінгвосеміотичного базису свідчить про схожість цієї мови із англійською мовою, яка є інтернаціональною, і опосередковує комунікацію людини у світі реальному та віртуальному, а у цьому дослідженні позиціонується як лінгвальний базис мови Python, яка широко використовується у промисловості, наукових дослідженнях, обробці природної мови, пошуку текстової інформації, роботі із текстовими даними, корпусами текстів тощо.

Мета дослідження - проаналізувати лінгвосеміотичний базис англомовного дигітального дискурсу (на прикладі мови програмування Python). Зважаючи на основні оператори, команди та інші рушійні елементи мови програмування Pyhon, ця наукова розвідка є спробою скорелювати лінгвальний аспект цієї штучної мови із англійською мовою.

Огляд основних властивостей мови Python розроблено з огляду на значення, типи, вирази та операції з ними. Незважаючи на розуміння того, що інтерпретатор Python видає в якості відповіді, необхідно дотримуватись певних вказівок та кодів. Для полегшення роботи із цією мовою програмування та прописаними англомовними командами, потрібно залучати лінгвістів до співпраці із програмістами адже можливим видається винаходження певного логічного та аргументованого принципу роботи штучних мов та їх більш ефективної роботи у взаємодії Людина-Машина-Людина та її варіацій, а також як важливого інструментарію обробки природної мови.

Текст програми на мові Пітон не схожий на машинний код, програма не оперує безпосередньо змістом регістрів процесора. Його службові слова - це слова англійської мови; мова, за допомогою якої записуються вирази - майже повністю збігається з прийнятою в математиці алгебраїчною мовою. Отже, існує певний лінгвологічний симбіоз, який опосередковує комунікацію Людина-Машина. Програму на Python виконує програма-інтерпретатор. Майже для кожної операційної системи і архітектури процесора існує свій інтерпретатор, так що текст програми не потрібно модифікувати. Однак, стверджуємо про те, що є необхідність коректно інтерпретувати синтаксичні і семантичні правила, які представлені в мові програмування Python (Classifying Knowledge Representation In Artificial Intelligence, 2020). Можливою така інтерпретація видається при зверненні до правил синтаксису та семантики англійської мови.

Синтаксис у мові програмування визначає певні конструкції мови, наприклад,

1x = 6 # ім'я змінної не може починатися з цифри.

Синтаксичні помилки завжди виявляються до виконання програми в компільованих мовах.

Синтаксичні помилки ідентифікуються на етапі виконання, але бувають і попередні перевірки до виконання програми інтерпретатором.

Статична семантика створює певний загальний зміст і пов'язує синтаксично вірні конструкції

print (t) # ім'я t не має значення

Найскладніші помилки виникають, коли програма написана правильно на рівні синтаксису та семантики, але не завершує роботу або видає неправильну відповідь.

defpower (a, n):

res = 1

i = 1

while a <b:

res = res * a

returnres

З точки зору англійської мови ми тут бачимо скорочення (def, res), англомовні частини мови: сполучник (while) та дієслово (return). Математичні символи (=, <, *) інтерпретують та пояснюють цикл виконання певної програми.

Рис 1. Схема виконання комп'ютерної програми

Отже, інтегруючи лінгвальні та математичні характеристики, програма виконується /не виконується. Розглянемо пояснення розташування певного об'єкта.

Таблиця 1. Інтерпретація розташування об'єкта

Відповідно, засобами англійської мови ідентифікується розташування певного об'єкта, яке описано за допомогою мови Python (Bulding a Chatbot Using Python). На рівні тексту, можна простежити також логічність викладу, когерентність та когезію. Розглянемо наступний приклад:

#!/usr/bin/python

print "Content-type:text/html\r\n\r\n"

print '<html>'

print '<head>'

print '<title>HelloWorld - First CGI Program</title>'

print '</head>'

print '<body>'

print '<h2>HelloWorld! Thisismyfirst CGI program</h2>'

print '</body>'

print '</html>'

Результатом такої програми є наступне: HelloWorld! Thisismyfirst CGI program.

Отже, англомовний текст програми Python репрезентує динамічну взаємодію вербальної та невербальної знакових систем. Поєднання невербальних та вербальних компонентів сприяє створенню єдиного лінгвосеміотичного повідомлення. Команди програмної мови Python направлені на цільового адресата. Наслідуючи І.М. Шукало, говоримо про те, що існує «двосторонній зв'язок між адресантом і адресатом та можливість зміни комунікативних ролей, коли адресат за певних умов стає адресантом» (Шукало, 2008: 47). Однак, в умовах лінгвосеміотичного англомовного дигітального дискурсу утворюється англомовний текст, який опосередковує комунікацію людина-машина. Кодована програма засобами англійської мови та символів породжує англомовний текст, який «видає» машина.

І.Р. Гальпєрін виділяє змістово-фактуальну (ЗФІ), змістово-концептуальну (ЗКІ) та змістово-підтекстну (ЗПІ) - “приховану інформацію, витягнуту із ЗФІ завдяки здатності одиниць мови породжувати асоціативні та конотативні значення, а також завдяки здатності речення всередині ЗФІ прирощувати смисли” (Гальпєрін, 1981: 27-28).

Отже, текст є семантично об'ємним предметом дослідження, що володіє структурною ієрархією, задає відповідні масштаби ментального простору дискурсу. Так, індикаторами його глибини є системні координати тексту: 1) спосіб сприйняття або пізнання світу, 2) категоріальний характер явищ, що сприймаються, 3) комунікативні інтенції мовця (Шукало, 2008: 48).

Структура текстів англомовних команд Python окреслює чіткі межі та фрейми, певні рамки, у яких оформлюється такий текст. Так, у тексті інформативно-логічного регістра (вищерозглянутого прикладу), що повідомляє про факти, абстрактних від конкретної діяльності мовця, міститься термінологічна лексика, чітка інформація. Її функція - розкрити сутнісні властивості об'єкта. Текст несе певну структуру світобачення. Третя координата тексту - комунікативні інтенції-наслідок взаємини перших двох. Отже, навіть у межах цих теоретичних обґрунтувань властивостей тексту, можна говорити про його чітку оформленість та окресленість, змістову наповненість (на рівні прописаних команд) та поступову емерджентність англомовного тексту, який виходить поза межі структур і проникає у світ природної мови.

З точки зору синтаксису, семантики та викладу інформації, для мови програмування (МП) Python характерними є риси, представлені в Таблиці 2.

Таблиця 2. Характеристики природної мови (ПМ) у мові програмування (МП) Python

англомовний дигітальний дискурс семантичний

Отже, МП штучно розроблені та не мають жодного усного каналу. Існує глобальний композиційний детермінізм на рівні алгоритму (та сама причина, той самий ефект) відсутність спільного домену інтерпретації між програмами, написаними природною мовою (англійською). МП характеризується змінними, систематичною індексованістю (змінні), рекурсивністю, відсутністю семантики без синтаксису.

Однак, узагальнюючи англомовну репрезентацію на Python, можливо виокремити певні узагальнення:

-- компілювати словниковий склад тексту t, можливо використовуючи сортування (set (t)).

-- Оперувати кожним елементом тексту, використовуючи [f (x) для x у тексті].

-- Ігнорувати відмінки та пунктуацію аналізованого тексту можливо використанням команди set ([w.lower () для w в тексті, якщо w.isalpha ()]).

-- Обробляти кожне слово в тексті, використовуючи твердження [f(x) for x intext].

-- Перевіряти умову запису команди можливо із використанням оператора if: iflen (слово) <5 .

Використання основного інструментарію мови Python є безмежним, із тисячами можливих варіацій адже сам по собі англомовний базис Python може виступати як об'єктом дослідження, так і слугувати засобом дослідження англійської мови (Natural Language Processing, Text Mining та інші).

Перспективою досліджень є використання мови Python при роботі із корпусами текстів, аналізі лінвістичних моделей, емпіричного матеріалу, виконання лінгвістичних завдань із залученням технічних засобів та програм, їх використання при моделюванні даних, пошуку інформації, застосуванні лінгвістичних алгоритмів і структур даних у програмному забезпеченні обробки природної мови.

Література

1. Bulding a Chatbot Using Python. https://github.com/parulnith/Building-a-Simple-Chatbot-in-Python-using-NLTK/blob/master/chatbot.pY

2. Classifying Knowledge Representation In Artificial Intelligence (2020). https://www.fmgent.com/blog/classifying-knowledge-representation-in-artificial-intelligence/

3. Python Quick Guide. https://www.tutorialspoint.com/python/python_quick_guide.htm

4. Гальперин И. Р. Текст как объект лингвистического исследования / И. Р. Гальперин. М., 1981. - 144 с.

5. Шукало І. М. Англомовний комп'ютерний рекламний дискурс: семантичний та комунікативний аспекти (на матеріалі веб-сайтів британських туристичних компаній): дис. ... кандидата філол. наук: 10.02.04. К. 2008. - 226 с.

References

1. Bulding a Chatbot Using Python. https://github.com/parulnith/Building-a-Simple-Chatbot-in-Python-using-NLTK/blob/master/chatbot.pY

2. Classifying Knowledge Representation In Artificial Intelligence (2020). https://www.fmgent.com/blog/classifying-knowledge-representation-in-artificial-intelligence/

3. Python Quick Guide. https://www.tutorialspoint.com/python/python_quick_guide.htm

4. Galperin I. R. text as an object of linguistic research / I. R. Galperin. Moscow, 1981, 144 p. (in Russian).

5. Shukalo I. M. English-language computer advertising discourse: semantic and communicative aspects (based on the material of websites of British travel companies): dis. ... candidate of philological Sciences: 10.02.04. K. 2008. - 226 P.

Размещено на Allbest.ru