CERN Root与CLING

CERN Root on Arch Linux For WSL:

一个CLI才是本体的程序居然有图形启动界面，莫名的微妙感

接触到Root是在一个4chan上喷matlab的thread里。某anon喷完matlab和matplotlib之后顺带吹了一波Root，当然下面立马就有人喷他说这仨压根不是一个领域里的。4ch的shitposting日常先撇开不谈，这个Root确实激起了我极大的兴趣，尤其是他名字前面的CERN，不说他们大名鼎鼎的跨了三个国家建设的LHC，光是作为WWW的发源地，就足够被我们Web开发者当成一种符号崇拜了。


Root官网提供了源码，用户需要自行编译安装；但我使用的Arch上的AUR中包含了已经预编译和配置好的Root包，所以直接一条yay -S命令就把安装和依赖问题全部解决了，不得不承认AUR是真的香啊（

Root提供了一系列数据分析、拟合、绘图、建模等功能，详细教程可以见他们的官网，他们也提供了一份快速入门教程： https://docs.google.com/presentation/d/189f0qsDEnMSk2R5KWLRPz2TdEV5kTfXH1VcuAra4cnU/edit#

我跟着教程做了几个demo，感想是确实很强大，然而我肯定用不着这么强大的功能（


作为LHC项目使用的数据分析框架，Root的强大是毋庸置疑的，据其演示教程宣称，至2017年它处理了1EB量级的数据。但作为一个非理论/数据科学专业的人而言，更让我感兴趣的是它的CLI，与大多数使用自有或现有脚本语言的框架不同，Root的CLI使用了静态编译的语言C++，通过Clang将代码JIT编译成机器码运行，同时还兼具一定传统C++不具备的动态特性（反射）。这个CLI也由Root团队开发，并被命名为CLING（显而易见地在neta Clang）。
使用C++作为CLI语言对于一个数据分析框架有多方面的益处，除了在性能上显著的优势外也可以减少开发/学习一种新语言的成本。但撇开数据分析不谈，作为编译语言中罕见地实现了脚本语言才具有的类似REPL的功能的程序，CLING本身就有独特的价值。脚本语言相对于静态编译语言的一个优势就是，利用REPL可以快速得到小段代码的运行结果而不用等待漫长的编译过程，也免去了编译的一系列开销，所以在原型验证上有AOT语言难以企及的优势。而CLING让C++代码也可以在REPL中实时地回显返回值，这可以给开发带来莫大的方便。除此之外，CLING还突破了传统C++强静态特性的束缚，可以实时检查对象的类型和成员等信息，比起传统方法追踪堆栈时打印出来的一堆不明所以的十六进制，CLING无疑显得友好得多。

下面列出CLING的一些值得注意的特性：


CLING支持自动包含头文件，在不引起混淆的前提下也可以省略命名空间 


CLING自动通过AST检测实现多行输入，并在结束前显示cont'ed提示符；多行输入可以通过.@ 元指令开关。另外在编写这个demo时，我发现若不慎写出会导致爆栈的递归或其他代码，root进程会直接被系统kill掉而不会返回错误。

CLING打印出可读的对象信息


CLING支持RTTI

CLING还提供了一些元指令，区别于C++语法，这些指令以“.”开头。输入“.help”以查看这些指令的说明。


一些可能较常用的元指令：

和bash相似的重定向标准输出语法


通过.L和.U装载/卸载文件（CLING称之为宏(macro)，和预处理命令同名不同义）


通过.class 查看类的布局

最后上一个非常粗略的性能测试，仅供参考。遍历法暴力计算第1919个素数；同一文件使用g++编译和CLING载入后运行，打印执行时间。env: i5 8300H / 16g ddr4 2666

可以看到CLING的性能略有不稳定，但和g++直接编译的程序性能大致相同，不知道是什么原因造成的。

脱离Root，CLING本身可以独立运行，不过还是逃不过要从源码编译。然而万能的AUR上又有编译好的CLING包，我只能说Arch大法好了。

总而言之，CLING的功能是堪称强大的，我作为一个JSer能在静态编译语言上找到使用console的感觉，这不仅是一种奇妙的体验，在原型验证、教学与演示、代码分析等方面也可以预见有重要的意义。不知道为什么CLING在一般开发者中没有火起来。