Questions avancées de métaprogrammation: Volume de code et complexité

Cette séance de cours traite des défis que pose la gestion des grandes bases de code en raison du volume et de la complexité croissants des codes écrits par un plus grand nombre de personnes. Il explore la tendance vers des niveaux plus élevés d'abstraction dans les langages de programmation, des outils comme GitHub Co-Pilot, et l'utilisation de cadres de métaprogrammation. L'instructeur présente le concept d'une base de données de code (CodeDB) comme une solution pour extraire des informations de grands volumes de code, en utilisant des techniques telles que l'analyse statique, l'interprétation abstraite et les requêtes Datalog. La séance de cours se penche sur la définition formelle des problèmes, la génération de faits Datalog à partir d'arbres syntaxiques abstraits dactylographiés, et l'application des règles Datalog pour l'analyse des programmes. Il couvre également l'identification des inefficacités, l'expression des programmes dans Datalog, et pose diverses requêtes pour l'analyse de code.