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Rob Pike 写了一篇论文，名为《结构化正则表达式》（<a href="https:&#x2F;&#x2F;doc.cat-v.org&#x2F;bell_labs&#x2F;structural_regexps&#x2F;se.pdf" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;doc.cat-v.org&#x2F;bell_labs&#x2F;structural_regexps&#x2F;se.pdf</a>），批评了 Unix 工具集过度依赖行。像 awk 和 grep 这样的工具假定记录结构是规则的，通常由换行符分隔。Unix 管道只是将文件从一个命令流向另一个命令，而强加换行符结构限制了 Unix shell 的能力。 在论文中，Pike 先生提出了一个未来的 awk，它使用结构化正则表达式来解析输入，而不是逐行处理。据我所知，它从未被实现。所以我实现了它。我试图尽可能地模仿 AWK 及其标准库，但由于我在底层使用了 Golang，所以有些东西有所不同。 在线演示：<a href="https:&#x2F;&#x2F;ahalbert.github.io&#x2F;strawk&#x2F;demo&#x2F;strawk.html" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;ahalbert.github.io&#x2F;strawk&#x2F;demo&#x2F;strawk.html</a> Github：<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;ahalbert&#x2F;strawk" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;ahalbert&#x2F;strawk</a>

# Web开发 # 编程 # 架构 # 云 https://github.com/socaltiger/BatchSubmit.com 在软件复杂性持续增长的时代，大多数应用程序仍然依赖传统的开发范式——侧重于模块、代码结构和功能实现。但如果有一种更简单、更直观的方式来创建和使用软件呢？ 隆重推出以任务为中心的开发范式，其中应用程序由其完成的任务定义，所有参数都封装在直观的界面中。这不仅仅是一个新的软件工具，它还是我们思考软件设计和使用方式的根本转变。 主要特点 面向任务的设计 每个应用程序都围绕其要执行的任务构建。 用户直接与任务交互，而不是底层的软件代码。 参数封装 所有复杂的配置和工作流程都嵌入在界面中。 用户只需通过简单的控件调整参数——无需编码。 可组合和可重用的任务 单个任务是独立的单元，可以在项目之间组合和重用。 这允许以最小的努力快速组装复杂的工作流程。 用户友好且易于访问 无需专门的培训。 任何人都可以通过与任务级界面交互来高效地完成复杂的任务。 为什么它很重要 显著降低开发成本 通过通过封装的参数引导工作流程，最大限度地减少用户错误 通过可重用的任务组件实现快速创新 转变软件开发思维模式：从编码工具到创建任务生态系统 范式转变 传统的软件要求用户理解工具。以任务为中心的设计要求用户专注于他们想要完成的事情。软件成为一个无缝的媒介，将复杂的操作转化为直观的、可操作的任务。 这不仅仅是一个平台，它是软件演进的下一步。通过以任务而不是代码来思考，我们开启了一个未来，在这个未来中，软件服务于用户，而不是相反。 体验软件的未来。以任务为中心。参数封装。毫不费力。

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第一次在这里发帖，也是第一次分享我的这个小项目。希望能找到对欧洲足球和数据统计感兴趣的人来提供反馈。我知道这两者的交集很小，但我想在这里试一试 :) EuroELO 基本上是一个基于欧洲足球队在国内外比赛中的结果的 ELO 排名。我对 Opta (<a href="https://theanalyst.com/articles/who-are-the-best-football-team-in-the-world-opta-power-rankings" rel="nofollow">https://theanalyst.com/articles/who-are-the-best-football-te...</a>) 和 ClubElo (<a href="http://clubelo.com/Ranking" rel="nofollow">http://clubelo.com/Ranking</a>) 都存在问题，它们都过分高估了英格兰球队。我想知道一个没有任何先入为主的联赛偏见的排名会是什么样子，这就是我最终的结果。 * 排名：让你随时查看排名 * 图表：相同，但带有图表，用于比较多支球队 * 叙述：这是在开发过程中出现的功能之一。我想不出任何网站或服务能让你轻松看到这类叙述 * 对阵：根据今天的评分，任何两支球队之间的胜率 我欢迎任何反馈： * 这个模型感觉/看起来准确吗？ * 你希望看到哪些功能？ * 我可以在哪里进一步发展这个项目？ 谢谢！

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