Искусство программирования для Unix полностью

ASCII 0/2 is decimal 002, hex 02, octal 002, bits 00000010: called ^B, STX

Official name: Start of Text

О том, что в основу данной программы положена хорошая идея, свидетельствует тот факт, что программу можно использовать неожиданным способом — как быстрое вспомогательное CLI-средство для преобразования десятичных, шестнадцатеричных, восьмеричных и двоичных форм представления байтов.

Основная логика данной программы могла бы быть реализована в виде конструкции выбора с 128 условными переходами. Однако в таком случае код был бы громоздким и сложным в сопровождении. Кроме того, в нем смешивались бы части, которые изменяются сравнительно часто (такие как список сленговых названий символов), а также части, изменяемые редко или вообще немодифицируемые (такие как официальные названия). Помещение таких частей в один ряд условных обозначений и ошибки в ходе редактирования, вероятнее всего, затрагивали бы данные, которые должны оставаться неизменными.

Вместо этого утилита была создана как управляемая данными программа. Все строки с названиями символов находятся в табличной структуре, которая значительно крупнее любой из функций в коде (в действительности, если учитывать количество строк, она больше чем любые три функции программы). В коде просто реализована навигация по таблице и выполнение низкоуровневых задач, таких как преобразование систем счисления. Инициализатор фактически находится в файле nametable.h, который генерируется способом, рассмотренным далее в данной главе.

Подобная организация упрощает добавление новых названий символов, изменение существующих или удаление старых названий просто путем редактирования таблицы, не затрагивая кода.

Способ организации программы является хорошим Unix-стилем, но формат ее вывода сомнительный. Трудно понять, как практически можно применить вывод в качестве ввода другой программы, поэтому утилита слабо приспособлена к взаимодействию с другими программами.

Одним интересным случаем управляемых данными программ являются статистические самообучающиеся алгоритмы для обнаружения спама (нежелательной массы электронной почты). Целый класс программ фильтрации почты (которые легко можно найти в Web, например, popfile, spambayes и bogofilter) используют базу данных взаимосвязи слов как замену для сложной условной логики спам-фильтров на основе сличения с образцами.

Подобные программы стали широко распространенными в Internet очень быстро после выхода в 2002 году примечательной статьи Пола Грэхема (Paul Graham) "A Plan for Spam" [31]. Пока наблюдался бурный рост, вызванный растущими затратами на гонку вооружений в программах сличения с образцами, идея статистической фильтрации была раньше и быстрее принята в среде Unix. Отчасти это, конечно, было связано с тем, что почти все Internet-провайдеры (которые больше всех были озабочены спамом и, следовательно, имели наибольший стимул принимать новые эффективные методики) являются Unix-предприятиями. Этому, несомненно, также способствовало согласие с некоторыми традиционными идеями в конструировании программного обеспечения для Unix.

Традиционные спам-фильтры требуют, чтобы системный администратор (или другое ответственное лицо) поддерживал информацию об образцах текста, найденных в спаме, — имена узлов, не отправляющих ничего, кроме спама, фразы-приманки, часто используемые порнографическими сайтами или Internet-мошенниками, и аналогичные сведения. В своей статье Грэхем точно подметил, что программистам нравится идея фильтрации по образцам, и иногда они не способны "взглянуть за рамки" данного подхода, поскольку он предлагает им такие возможности проявить свою сообразительность.

С другой стороны, статистические спам-фильтры работают, накапливая информацию от пользователей о том, что те считают спамом, а что нет. Данные сведения вносятся в базы данных статистических корреляционных коэффициентов или весов, связывающих слова или фразы с пользовательской классификацией спам/неспам. В наиболее популярных алгоритмах используются частные случаи теоремы Байеса об условных вероятностях, однако также применяются другие методики (включая различные виды полиномиального хэширования).

Во всех таких программах корреляционная проверка представляет собой сравнительно простую математическую формулу. Весовые коэффициенты, подставленные в формулу, наряду с проверяемым сообщением служат в качестве неявной управляющей структуры для фильтрующего алгоритма.