Что такое чистые данные

Очищение данных: Зачищенные данные — основа цифровой трансформации

Предприятия увлечены цифровой трансформацией, однако они часто не придают значения данныхм как фундаменту цифровой трансформации. Более того, качественные данные являются основой большинства проектов по трансформации. Очистка данных является критической функцией для достижения стандартов качества данных, однако из-за отсутствия деловых разговоров о очистке данных, этот процесс никогда не признается официально.

Понимание концепции очистки данных необходимо для компаний, стремящихся использовать мощь чистых данных для поддержки своего пути цифрового преобразования.

Понимание понятия очистки данных

Основная идея процесса очистки данных заключается в выявлении и исправлении неточных, неполных или неактуальных данных в базе данных или любом источнике данных. Это включает удаление, корректировку, валидацию и верификацию данных для обеспечения их точности, согласованности и надежности.

Что такое очистка данных?

Очистка данных, также известная как удаление ошибок или очистка данных, включает в себя различные методы и инструменты для устранения ошибок, несоответствий и неточностей в данных. Это помогает улучшить качество, достоверность и целостность данных, позволяя организациям принимать обоснованные решения на основе данных с уверенностью.

Важность очистки данных в бизнесе.

Необходимость очистки данных нельзя недооценивать. Чистые данные образуют основу успешных инициатив по цифровой трансформации. Вот почему:

Data Accuracy:Чистые данные гарантируют доступ к точной и надежной информации для бизнеса. С использованием передовых возможностей очистки от WinPure организации могут эффективно выявлять и устранять расхождения в своих наборах данных. Используя WinPure, бизнесы могут дополнительно улучшить качество своих данных, что облегчает доверие и использование информации для стратегических целей. Он устраняет дублирующиеся записи, ошибки и несоответствия, обеспечивая прочную основу для принятия решений.
Customer Satisfaction:Чистые данные позволяют бизнесам получить целостное и точное представление о своих клиентах. Это помогает в создании персонализированных впечатлений, повышении уровня удовлетворенности клиентов и укреплении их лояльности.
Operational Efficiency:Очищение данных оптимизирует бизнес-процессы, сокращает операционные затраты и повышает эффективность. Оно исключает ошибки при ручном вводе данных, уменьшает дублирование информации и обеспечивает безпроблемную интеграцию между системами.
Regulatory Compliance:Очищенные данные гарантируют соблюдение нормативных актов, таких как GDPR (Общий регламент по защите данных). Это помогает поддерживать конфиденциальность, безопасность и целостность данных, защищая бизнес от правовых и финансовых последствий.

Очистка данных — это многоступенчатый процесс, включающий различные методы и инструменты. Одним из первых шагов в очистке данных является профилирование данных, которое включает анализ и оценку качества и целостности данных. Это помогает выявить аномалии данных, такие как отсутствующие значения, несогласованные форматы или выбросы.

После завершения процесса анализа данных следующим шагом является проверка данных. Это включает в себя проверку точности и полноты данных в соответствии с заранее определенными правилами или критериями. Проверка данных помогает выявить и устранить любые данные, которые не соответствуют заданным критериям, обеспечивая сохранение только точных и надежных данных.

Важным аспектом очистки данных является стандартизация данных. Это включает преобразование данных в одинаковый формат или структуру, что облегчает их анализ и сравнение. Стандартизация данных включает такие задачи, как форматирование дат, преобразование единиц измерения и обеспечение согласованных соглашений по именованию.

При очистке данных также производится определение и удаление дублирующихся записей. Дубликаты могут возникать по разным причинам, таким как ошибки при вводе данных, сбои системы или объединение данных из разных источников. Удаление дубликатов помогает уменьшить избыточность данных и гарантировать уникальность и точность каждой записи.

В дополнение к этим методам, очистка данных также может включать обогащение данных. Обогащение данных включает усовершенствование существующих данных с помощью дополнительной информации из внешних источников. Это может включать добавление демографических данных, геолокационных данных или данных из социальных сетей к существующим записям, обеспечивая более полное представление данных.

Чистка данных является важной составляющей обеспечения точности, согласованности и надежности данных. Путем устранения ошибок, несоответствий и неточностей организации могут принимать осознанные решения, повышать удовлетворенность клиентов, оптимизировать бизнес-процессы и соответствовать требованиям нормативных актов.

Связь между чистыми данными и цифровым преобразованием.

Чистые данные являются катализатором, который питает цифровую трансформацию. Путем использования силы чистых данных бизнесы могут открыть новые возможности, стимулировать инновации и получить конкурентное преимущество в сегодняшнем данных ориентированном мире.

Роль чистых данных в цифровой трансформации.

Очищенные данные являются основой инициатив по цифровой трансформации. Они предоставляют организациям информацию и интеллект, необходимые для принятия обоснованных стратегических решений. Благодаря очищенным данным компании могут определить тренды на рынке, оптимизировать операции и создавать персонализированные впечатления для своих клиентов.

Шаги в процессе очистки данных

Очистка данных включает систематический подход к обеспечению точности и целостности данных. Рассмотрим основные этапы этого процесса:

Определение «грязных данных»

Первый этап очистки данных — выявление загрязненных данных. Это включает дублирующиеся записи, неполные входы, устаревшую информацию и любые другие аномалии в наборе данных.

Удаление или исправление загрязненных данных.

После определения следующим шагом является удаление или исправление загрязненных данных. Это включает удаление дублирующихся записей, обновление неполной информации и исправление ошибок или несоответствий в наборе данных.

Проверка и валидация чистых данных.

После удаления или исправления загрязненных данных чистые данные проходят процессы проверки и валидации. Это гарантирует точность, последовательность и надежность данных, готовых для использования в процессе принятия решений и других деловых процессах.

Инструменты и методы для эффективной очистки данных.

Очистка данных может быть упрощена с помощью различных инструментов и техник. Давайте рассмотрим некоторые из основных инструментов и лучших практик:

Обзор инструментов для очистки данных

На рынке доступно множество инструментов для очистки данных, таких как DataRobot, Talend и OpenRefine. Они предлагают функции, такие как удаление дубликатов данных, стандартизация данных и проверка данных, что делает процесс очистки данных более эффективным и эффективным.

Проблемы при очистке данных и способы их преодоления

Очищение данных не обходится без своих проблем. Давайте рассмотрим некоторые распространенные преграды и стратегии для их преодоления:

Часто встречаемые проблемы при очистке данных.

В процессе очистки данных возникают такие общие проблемы, как работа с огромными объемами данных, определение и исправление сложных связей между данными и обеспечение конфиденциальности и безопасности данных.

Стратегии преодоления проблем с очисткой данных.

Для преодоления этих препятствий компании должны вложить средства в масштабируемые решения по очистке данных, использовать автоматизацию и методы машинного обучения, а также внедрить надежные практики управления данными.

Очистка данных является ключом к созданию прочной основы для цифровой трансформации. Чистые данные дарят бизнесу точные понимания, улучшенную операционную эффективность и улучшенные клиентские впечатления. Понимая концепцию очистки данных, используя правильные инструменты и методы, и преодолевая связанные с этим вызовы, организации могут использовать трансформирующую силу чистых данных и двигаться к успешной цифровой трансформации.

Зачем нужны все эти функторы и монады?

Очень часто в статьях про Хаскель сплошь и рядом встречаются функторы и особенно монады.
Так часто, что порой не реже встречаются комментарии «сколько можно про какие-то новые монады» и «пишите о чём-либо полезном».
На мой взгляд это свидетельствует о том, что люди порой не понимают зачем же нужны все эти функторы и монады.

Это статья попытка показать, что сила функциональных языков и в первую очередь Хаскеля — это в том числе и силе функторов и монад.

Чистые данные

Попытаюсь показать это на примере достаточно искусственном и наверняка бесполезном, однако акцент будет поставлен на важности использования общего кода и переиспользования.

Термин «чистый» перенагружено в программировании.
Например, фразу «Руби — чисто объектный язык» мы понимаем как «Руби — язык, где всё — объекты».
А вот фразу «Хаскель — это чистый функциональный язык» следует понимать как «Хаскель — функциональный язык без побочных эффектов».
В этой статье мы будем использовать термин «чистый» ещё в одном контексте.
«Чистые данные» — это данные, которые я хочу получить.
В основном примитивные типы — это числа, строки, иногда более сложные, например — картинка или несколько значений.
Соответственно, «грязные данные» — это данные, которые содержат, помимо того что я хочу, дополнительную информацию.

Вот сочиняем программку:

Программа проста до безобразия — мы просим ввести пользователю 2 строчки, а после выводим результат вычисления.
Видим, что наша функция foo ещё не определена (она всегда вызывает падение программы), хотя Хаскель уже может откомпилировать наш код.

Теперь перепишем более детально нашу функцию, используя только «чистые» данные:

Как видим, тут тоже понятно, функция foo по сути является [неважно какой] смесью целочисленного деления и сумм.
Большинство функциональных языков программирования позволяют легко и просто создавать функции, основанные на чистых данных.

Казалось бы всё замечательно — простая и элегантная программка. Но нетушки!
Результат функции намного сложнее, чем нам того хотелось бы.
Как мы понимаем, на 0 делить нельзя, да и пользователь может ввести не числа, а левые строки, и при преобразовании строк в числа может выкинуть ошибку. Наш код получился небезопасным.
Императивный подход к разрешения подобных проблем делится на 2 группы: или использовать ветвления, или использовать исключения. Зачастую оба подхода комбинируется.
Эти подходы настолько эффективны, что в основном используются и в функциональных языках.
Скажем прямо — в Хаскеле присутствуют исключения, однако они недоразвиты, нуждаются в реформировании, не лучшим образом отлавливаются. Да и самое важное — в большинстве случаев они просто не нужны.
Но нем не менее — можно.
Поэтому попытаемся переписать наш код используя ветвления и исключения.

Грязные данные

В Хаскеле (да и многих функциональных языках) есть достойный ответ на подобные задачи.
Основная сила заключена в Алгебраических Типах Данных.

Если мы рассматриваем вышеприведённый пример, видно, что наши функции могут падать.
Решение — пользоваться нулабельными типами данных.
В ML языках и Scala такой тип называется Option , в Хаскеле он называется Maybe a .

Мы не обращаем внимание на deriving часть, мы тут просто говорим, что просим компилятор самостоятельно уметь переводить в строку наш тип данных.
А именно,

Тип данных принимает значение Nothing если у нас нет данных, и Just a , если есть.
Как видим, тип данных — «грязный», так как содержит лишнюю информацию.
Давайте перепишем наши функции более правильно, более безопасно и без исключений.

Прежде всего заменим функции, которые вызывали падение на безопасные аналоги:

Теперь эти функции вместо падения дают результат Nothing , если всё в порядке — то Just результат .

Но весь остальной код у нас зависит от этих функций. Нам придётся изменить почти все функции, в том числе и те, которые много раз тестировались.

Как видим простая программа превратилась в достаточно монстро-образный код.
Много обёрточных функций, много избыточного кода, много изменено.
Но именно на этом останавливаются многие функциональные языки программирования.
Теперь можно понять почему в тех языках, несмотря на возможность создания множества АТД, АТД не так уж часто используются в коде.

Можно жить с АТД, но без подобной вакханалии? Оказывается можно.

Функторы

На помощь нам в начале приходят функторы.

Функторы — это такие типы данных, для которых существует функция fmap

а так же его инфиксный синоним:

Для всех значений типа данных всегда выполняются следующие условия:

Условие идентичности:
fmap id
Условие композиции:
fmap (f . g) == fmap f . fmap g

Где id — функция идентичности

И (.) — функциональная композиция

Функтор — это класс типов, где мы создали специальную функцию fmap . Посмотрим на её аргументы — она берёт одну «чистую» функцию a -> b , берём «грязное» функторное значение f a и получаем на выходе функторное значение f b .

Тип данных Maybe является функтором. Создадим инстанс (экземпляр) для типа Maybe , так чтобы не нарушались законы функторов:

Как нам использовать чистую функцию с функтором Maybe ? Очень просто:

Мы тут видим главное — мы не переписывали нашу функцию pure1arg , а значит нам не надо её ещё раз тестировать на баги и ко всему она осталась универсальной и чистой, зато мы с лёгкостью создали её безопасную версию, которая на вход принимает не числа, а нулабельные числа.

Однако, если мы захотим применить функтор, пытаясь переписать safePure2args , мы потерпим фиаско.
Функторы работают только с функциями с единственным функторно-«грязным» аргументом.
Что же делать для функций с несколькими параметрами?

Аппликативные функторы

Тут нам на помощь приходят аппликативные функторы:

Аппликативные функторы — такие функторы, для которых определены 2 функции: pure и (<*>)

Для любых значений одного типа данных всегда выполняются следующие правила:

Условие идентичности:
pure id <*> v == v
Условие композиции:
pure (.) <*> u <*> v <*> w == u <*> (v <*> w)
Условие гомоморфизма:
pure f <*> pure x == pure (f x)
Условие обмена:
u <*> pure y == pure ($ y) <*> u

Основное отличение функтора от аппликативного функтора состоит в том, что функтор протаскивает сквозь функторное значение чистую функцию, в то время как аппликативный фукнтор позволяет нам протаскивать сквозь функторное значение функторную функцию f (a -> b) .

Maybe является аппликативным функтором и определяется следующим образом:

Самое время переписать safePure2args .
В основном функцию переписывают, совмещая функторый fmap для первого аргумента, и аппликативное нанизывание остальных аргументов:

Но можно переписать функцию, пользуясь исключительно аппликативными функциями (монадный стиль) — вначале «чистую» функцию делаем чисто-аппликативной, и аппликативно нанизываем аргументы:

Замечательно!
Может можно заодно переписать функцию maybeE с помощью аппликативных функторов? Увы.

Монады

Давайте обратим внимание на подпись функции maybeResult2args :
maybeResult2args :: Int -> Int -> Maybe Int
Функция берёт на вход «чистые» аргументы, и выдаёт на выходе «грязный» результат.
Так вот, в большинстве своём в реальном программировании, именно такие функции встречаются чаще всего — берут на вход «чистые» аргументы, и на выходе — «грязный» результат.
И когда у нас есть несколько таких функций, вместе совместить их помогают монады.

Монады — это такие типы данных, для которых существует функции return и (>>=)

Выполняются правила для любых значений типа:

Левой идентичности:
return a >>= k == k a
Правой идентичности:
m >>= return == m
Ассоциативности:
m >>= (\x -> k x >>= h) == (m >>= k) >>= h

Для удобства, есть дополнительная функция с обратным порядком аргументов:

Мы понимаем, что тип Maybe является монадой, а значит можно определить его инстанс (экземпляр):

Кстати, если мы присмотримся внимательнее к внутреннему содержанию, и подписям, увидим, что:
pure == return
fmap f xs == xs >>= return . f

Пришло время переписать функцию maybeE

Да уж, вышло не намного красивее. Это связано с тем, что монады красиво пишутся для одной переменной. К счастью существуют много дополнительных функций.
Можно написать функцию bind2

Или использовать функцию liftM2 и join

На крайний случай, можно воспользоваться синтаксическим сахаром для монад, используя do нотацию:

Различие в применении функторов и монад

Если мы сведём основные функции к одному виду, то увидим:

Все используются для того, чтобы передавать функциям «грязные» значения, тогда как функции ожидают «чистые» значения на входе.
Функторы используют «чистую» функцию.
Аппликативные функторы — «чистую» функцию внутри «загрязнения».
Монады используют функции, которые на выходе имеют «грязное» значение.

Программа без рутины

Что ж, наконец, можно полностью и аккуратно переписать всю программу:

Код снова стал прост и понятен!
При этом мы не поступились ни пядью безопасности!
При этом мы почти не изменили код!
При этом чистые функции остались чистыми!
При этом избежали рутины!

Вывод

Можно ли жить в функциональном мире без функторов и монад? Можно.
Но, если мы хотим вовсю использовать всю силу Алгебраических Типов Данных, нам для удобной функциональной композиции различных функций придётся использовать функторы и монады.
Ибо это отличное средство от рутины и путь к краткому, понятному и часто пере-используемому коду!

Чистые и неопрятные данные

Одной из важных задач в области Data Science является обработка и анализ данных. Однако, перед тем как приступить к анализу данных, необходимо провести предварительную работу с данными, чтобы убедиться, что они являются чистыми и пригодными для анализа. В этой статье мы рассмотрим, что такое чистые и неопрятные данные, как они могут влиять на анализ и как их обрабатывать.

Чистые данные — это данные, которые не содержат ошибок или неточностей. Чистые данные могут быть использованы для проведения точного анализа и создания надежных моделей машинного обучения. Они являются основой для получения достоверных результатов и принятия обоснованных решений.

Однако, на практике очень часто встречаются данные, которые могут быть неполными, содержать ошибки или дубликаты. Такие данные называются неопрятными или загрязненными. Неопрятные данные могут искажать результаты анализа и приводить к неправильным выводам. Поэтому очистка данных является важной частью работы Data Scientist.

Примеры неопрятных данных:
1. Ошибки ввода данных — это самая распространенная причина неопрятных данных. Например, в таблице клиентов могут быть записаны неправильные имена, даты рождения или номера телефонов из-за ошибок при вводе данных.
2. Пропущенные значения — некоторые данные могут быть пропущены или не заполнены. Например, в таблице сотрудников может отсутствовать информация о зарплате или должности для некоторых сотрудников.
3. Дубликаты — это повторяющиеся записи в данных. Дубликаты могут возникать в результате ошибок при вводе или из-за проблем с системой хранения данных.
4. Неправильные форматы — данные могут иметь неправильные форматы, например, даты записаны в неправильном формате или числа записаны с дополнительными символами.
5. Несогласованные данные — это данные, которые не соответствуют друг другу или нарушают какие-то правила или логику. Например, в таблице продуктов может быть продукт с отрицательной ценой или количество экземпляров, которое больше, чем доступно на складе.

Имея представление о том, что такое неопрятные данные, давайте рассмотрим, как их обрабатывать. Существует несколько подходов к обработке неопрятных данных, включая удаление ошибочных значений, заполнение пропущенных значений, устранение дубликатов и преобразование данных в нужный формат.

1. Удаление ошибочных значений:
Одним из способов обработки неопрятных данных является удаление ошибочных значений. Например, при анализе данных о клиентах можно удалить записи с неправильными именами или номерами телефонов. Для этого можно использовать фильтрацию данных по определенным условиям, например, используя регулярные выражения или правила валидации.

Пример кода на Python для удаления записей с неправильными именами:

2. Заполнение пропущенных значений:
Если данные содержат пропущенные значения, можно заполнить их, чтобы сохранить полноту данных. Заполнение пропущенных значений может происходить различными способами, например, средними значениями, медианами, модами или значением, вычисленным на основе других связанных данных.

Пример кода на Python для заполнения пропущенных значений средним значением:

3. Устранение дубликатов:
Если данные содержат дубликаты, они могут быть устранены для обеспечения точности анализа. Для этого можно использовать функции для удаления дубликатов, предоставляемые специфическими инструментами обработки данных.

Пример кода на Python для удаления дубликатов:

4. Преобразование данных в нужный формат:
Если данные имеют неправильный формат, они могут быть преобразованы в нужный формат. Например, даты могут быть преобразованы в стандартный формат или числа могут быть преобразованы в числовой тип данных.

Пример кода на Python для преобразования даты в стандартный формат:

В заключение, чистые данные являются основой для анализа и принятия обоснованных решений в области Data Science. Неопрятные данные, содержащие ошибки, пропущенные значения или дубликаты, могут искажать результаты анализа и приводить к неправильным выводам. Поэтому необходимо провести предварительную очистку данных, включая удаление ошибочных значений, заполнение пропущенных значений, устранение дубликатов и преобразование данных в нужный формат. Это позволит получить надежные и точные результаты в процессе анализа данных.

Чистые данные — Pure Data

Pure Data (Pd) — это язык визуального программирования, разработанный Миллер Пакетт в 1990-х годах для создания интерактивной компьютерной музыки и мультимедиа работает. В то время как Пакетт является основным автором программы, Pd — это проект с открытым исходным кодом с большой базой разработчиков, работающих над новыми расширениями. Он выпущен под лицензией, аналогичной лицензии BSD. Он работает в GNU / Linux, Mac OS X, iOS, Android и Windows. Существуют порты для FreeBSD и IRIX.

Pd, очень похожи по объему и конструкции на оригинальную программу Пакета Max, разработанную, когда он работал в IRCAM, и до некоторой степени совместим с Max / MSP, коммерческим предшественником языка Max. Их можно коллективно обсуждать как членов семейства языков Patcher.

С добавлением внешней графической среды для мультимедиа (GEM) и внешних, предназначенных для работы с ней (например, / для Linux, Mac OS X), для Windows (как n -мерная матричная обработка, для Linux, Mac OS X, Windows), можно создавать и манипулировать видео, OpenGL графикой, изображениями и т. д. в реальном времени с широкими возможностями для взаимодействия с аудио, внешними датчиками и т. д.

Pd изначально разработан для обеспечения совместной работы в реальном времени через сети или Интернет, позволяя музыкантам, подключенным через локальную сеть или даже в разных частях земного шара, создавать музыку вместе в реальном времени. Pd использует FUDI в качестве сетевого протокола.

Содержание

1 Сходство с Max
2 Языковые особенности
- 2.1 Структуры данных
Сходства с Max

Pure Data и Max являются примерами программирование потока данных языков. В таких языках функции или «объекты» связаны или «исправлены» вместе в графической среде, которая моделирует поток управления и звука. Однако, в отличие от исходной версии Max, Pd всегда разрабатывался для управления скоростью и обработки звука на главном блоке центрального процессора (CPU), а не для разгрузки синтеза звука и обработка сигналов на плату процессора цифровых сигналов (DSP) (например, ISPW, которая использовалась для Max / FTS). Код Pd составляет основу расширений MSP Дэвида Зикарелли для языка Max для программной обработки звука.

Как и Max, Pd имеет модульную кодовую базу внешние элементы или объекты, которые используются в качестве строительных блоков для программ, написанных в программном обеспечении. Это делает программу произвольно расширяемой с помощью общедоступного API и поощряет разработчиков добавлять свои собственные управляющие и звуковые подпрограммы на языке программирования C или с помощью других внешних компонентов в Python, Scheme, Lua, Tcl и многие другие. Однако Pd также является языком программирования. Модульные многоразовые блоки кода, написанные изначально на Pd, называемые «патчами» или «абстракциями», используются как отдельные программы и свободно распространяются среди сообщества пользователей Pd, и никаких других навыков программирования не требуется для эффективного использования Pd.

Возможности языка

Чистые объекты данных. Текстовые строки справа от полей являются комментариями.

Как и Max, Pd является языком программирования потока данных. Как и в большинстве программ DSP, существует две основные скорости передачи данных: частота дискретизации (аудио), обычно 44 100 выборок в секунду, и контрольная. скорость, 1 блок на 64 выборки. Управляющие сообщения и аудиосигналы обычно проходят сверху вниз между «объектами», подключенными через входы и выходы.

Pd поддерживает четыре основных типа текстовых сущностей: сообщения, объекты, атомы и комментарии. Атомы — это самая основная единица данных в Pd, и они состоят либо из с плавающей запятой, либо из символа, либо из указателя на структуру данных (в Pd все числа хранятся как 32-битные числа с плавающей запятой). Сообщения состоят из одного или нескольких атомов и содержат инструкции для объектов. Для инициирования событий и передачи данных в поток используется специальный тип сообщения с нулевым содержимым, называемый bang, подобно нажатию кнопки.

Собственные объекты Pd варьируются от базовых математических, логических и побитовых операторов, имеющихся в каждом языке программирования, до общих и специализированных звуковых скоростей. Функции DSP (обозначены символом тильды (

) и ряд стандартных фильтров. Данные могут быть загружены из файла, считаны с аудиоплаты, MIDI, через Open Sound Control (OSC) через FireWire, USB, или сетевое соединение, или генерируется «на лету» и сохраняется в таблицах, которые затем могут быть считаны и использованы в качестве аудиосигналов или управляющих данных.

Структуры данных

Одним из ключевых нововведений в Pd по сравнению с его предшественниками было введение графических структур данных. Их можно использовать самыми разными способами: от составления музыкальных партитур, упорядочивания событий до создания визуальных эффектов для сопровождения патчей Pd или даже расширения GUI.

Pd. В соответствии с именем Pd, структуры данных позволяют пользователям Pd создавать произвольно сложные статические, а также динамические или анимированные графические представления музыкальных данных. Подобно C-структурам, Pd-структуры состоят из любой комбинации поплавков, символов и данных массива, которые можно использовать в качестве параметров для описания внешнего вида структуры данных или, наоборот, для управления сообщениями и звуком. сигналы в патче Pd. По словам Пакетта:

Pd разработан, чтобы предложить чрезвычайно неструктурированную среду для описания структур данных и их графического вида. Основная идея заключается в том, чтобы позволить пользователю отображать любые данные, которые он или она хочет, связывая их любым способом с отображением. Для достижения этой цели Pd вводит графическую структуру данных, чем-то напоминающую структуру данных из языка программирования C, но с возможностью прикрепления форм и цветов к данным, чтобы пользователь мог их визуализировать и / или редактировать. Сами данные можно редактировать с нуля или импортировать из файлов, генерировать алгоритмически или извлекать из анализа входящих звуков или других потоков данных.

— Миллер Пакетт, Оценка Ганса-Кристофа Штайнера Одиночество, созданный с использованием структур данных Pd.

Ограничения языка

Несмотря на то, что Pd является мощным языком, он имеет определенные ограничения в реализации объектно-ориентированных концепций. Например, очень сложно создавать массово параллельные процессы, потому что создание экземпляров и управление большими списками объектов (создание и т. Д.) Невозможно из-за отсутствия функции конструктора. Кроме того, массивы Pd и другие объекты восприимчивы к конфликтам пространств имен, поскольку передача идентификатора экземпляра исправления является дополнительным шагом и иногда его трудно выполнить.

Проекты с использованием Pure Data

Чистые данные использовались в качестве основы для ряда проектов, как язык прототипирования и звуковой движок. Интерфейс таблицы под названием Reactable и заброшенное приложение iPhone RjDj встраивают Pd в качестве звукового движка.

Pd использовался для создания прототипов звука для видеоигр рядом звукорежиссеров. Например, EAPd — это внутренняя версия Pd, которая используется в Electronic Arts (EA). Он также был встроен в EA Spore.

Pd, также использовался для сетевой производительности в библиотеке сетевых ресурсов для совместной импровизации (NRCI).

Примеры кода
- Визуальный код Pure Data образцы патчей
Патч 2: Реверберация в Pd.

Патч 3: Фильтры и поток данных в Pd.
1. Первый патч выводит на дисплей «hello world».
2. Второй патч применяет реверберацию к входящему сигналу из канала 1, а затем излучает его на каналы 1 и 2.
3. наконец, более сложный патч фильтрует белый шум с частотой 9000 Гц (с добротностью 20), а затем постепенно усиливает и затухает каждую секунду в течение полсекунды. В Pd время измеряется в миллисекундах, таким образом, «1000» — это одна секунда, а «500» — полсекунды.
См. Также
- Портал бесплатного программного обеспечения с открытым исходным кодом
Похожие публикации: