インターネットで、パラメーターのネゴシエーションについて熟考している人を読んだことがあります。経験に基づく推論も想像できます。
たとえば、メソッドには同じ型の 2 つのパラメーターがあります。
- 位置引数: パラメータをリストする順序に基づく
- キーワード引数: パラメータの任意の名前ラベルに基づく
- 型ベースの引数: 識別可能な場合はパラメーターの型に基づく
欠点:
- シーケンスはほとんど任意であり、毎回検索する必要があります
- キーワードは、メソッドごとに新しいインターフェイス ドメイン言語を発明する必要があります。
- タイプベースは、明確に区別可能なタイプが渡された場合にのみ機能します
オーバーロードのパラメーター ネゴシエーションは、渡されたものを明確に区別できない場合、メソッドが呼び出し元に問題を知らせ、呼び出し元は追加情報を追加するか、呼び出しをあきらめなければならないということを想像できます。
各メソッドが各パラメーターに通常渡される値を学習し、どのパラメーターになるかを指定せずに新たに到着する値を推測できる方法で、経験に基づいた推論を想像できます。
また、schema.org のようなセマンティックに構造化されたデータ モデルを想像することもできます。これにより、タイプと位置に関する混乱が回避されますが、共有セマンティック言語が存在するため、作成するメソッドごとに新しいインターフェイス言語を再発明する必要はありません。
Wolfram言語がその方向に進んでいると想像できますか?