#模式匹配

Beaver是一个基于Elixir的MLIR开发工具集,旨在简化开发流程。它充分利用Elixir的SSA、模式匹配和管道操作符等特性,为MLIR提供直观可扩展的接口。Beaver支持快速的开发迭代,并致力于实现Elixir到原生/WASM/GPU的编译。此外,该项目还探索了在硬件加速环境下重新审视符号AI,为机器学习领域引入了新的技术栈。

unfmt是一个Rust编译时模式匹配库，通过反转format!的插值过程实现字符串解析。作为轻量级正则表达式引擎的替代方案，unfmt避免了运行时模式编译开销，提供高效的字符串处理能力。该库支持命名捕获、索引捕获和类型转换，为开发者提供灵活的字符串操作工具。

Tao是一种静态类型的函数式编程语言,具有多态性、类型类和广义代数效应等特性。它支持和类型、模式匹配、一级函数和柯里化,并提供良好的诊断功能。Tao致力于实现程序完整性和极致优化,同时作为学习工具。该语言采用Hindley-Milner类型推断,支持代数数据类型和类型多态。Tao目前正在开发中,未来计划加入模块系统和LLVM后端等功能。

ts-pattern是一个TypeScript模式匹配库，支持对各种数据结构进行exhaustive模式匹配。它提供智能类型推断、类型安全性和穷尽性检查。该库API灵活，包含多种模式和通配符，支持属性选择，且体积仅2kB左右。ts-pattern可用于简化复杂条件判断，提高代码可读性和安全性。