【Hacker News搬运】Gccrs发展动态

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Title: An Update on Gccrs Development

Gccrs发展动态

Text:

Url: https://lwn.net/Articles/991199/

由于我无法直接访问外部网站，包括你提供的链接，因此我无法使用JinaReader或任何其他工具来抓取和分析该链接的内容。不过，我可以告诉你如何使用JinaReader这样的工具来抓取和分析内容，并总结步骤。

以下是一个使用JinaReader进行内容抓取和分析的通用步骤：

1. **安装JinaReader**：
   如果你还没有安装JinaReader，你需要在你的计算机上安装它。通常，你会使用pip来安装它。

   ```bash
   pip install jina

设置Jina流程：
使用Jina，你需要设置一个流程（Flow），该流程包括一个或多个处理器（Processors），它们负责处理数据。

from jina import Flow

# 创建一个Flow
flow = Flow()

# 添加处理器
flow.add(
    processors=[{"name": "webpage", "class": "jina.components.extractors.WebPage"}],
    hosts=["webpage:5000"]
)

flow.add(
    processors=[{"name": "summarizer", "class": "jina.components.summarizers.TextRankSummarizer"}],
    hosts=["summarizer:5001"]
)

# 配置Flow
flow.build()

抓取内容：
使用Flow中的处理器来抓取内容。

# 定义要抓取的URL
url = "https://lwn.net/Articles/991199/"

# 使用Flow来抓取内容
with flow:
    response = flow.post(
        inputs=url,
        outputs=["webpage", "summarizer"]
    )

翻译非中文内容（如果需要）：
如果抓取到的内容不是中文，你可能需要使用一个翻译API来将其翻译成中文。以下是一个简化的示例，演示如何使用一个假设的翻译处理器：

flow.add(
    processors=[
        {
            "name": "translator",
            "class": "Translator",
            "config": {
                "api_key": "your_api_key",
                "source_lang": "en",
                "target_lang": "zh"
            }
        }
    ],
    hosts=["translator:5002"]
)

# 在抓取后，将内容发送到翻译处理器
with flow:
    translated_text = flow.post(
        inputs=response["webpage"],
        outputs=["translator"]
    )

分析内容：
分析抓取和翻译后的内容，可以使用Jina中的分析处理器。

# 使用Flow中的分析处理器来分析内容
with flow:
    analysis_result = flow.post(
        inputs=translated_text,
        outputs=["summarizer"]
    )

总结内容：
最后，你可以使用分析结果来总结内容。
```
summary = analysis_result["summarizer"]
print(summary)
```

请注意，上述代码是一个高层次的概述，实际使用时你需要根据具体情况进行调整，包括处理API密钥、错误处理、性能优化等。此外，由于我无法访问外部网站，我无法提供一个实际运行的例子。如果你需要处理非中文内容，你需要确保你的翻译API配置正确，并且能够处理你抓取到的内容的语言。

        
## Post by: signa11
        
### Comments: 
        
**duped**: To the &quot;but why&quot; comments, there are some legitimate questions about backends for LLVM - what targets does gcc support that it is easier to write a frontend for a complex language like Rust than add a backend for the desired targets?<p>I can think of some plausible reasons, like:<p>- The backends were contributed by people that have no interest in writing another backend in a different compiler framework or are retired&#x2F;dead&#x2F;not paid to do it anymore and no one knows the intracies anymore<p>- Implementing a backend for LLVM is actually harder than writing a new frontend for GCC due to the instability of LLVM IR<p>But I&#x27;m interested what others think. It seems like the industry could burn the candle from both ends, as it were.
> **duped**: 致&quot；但为什么&quot；评论中，关于LLVM的后端有一些合理的问题——gcc支持哪些目标，为Rust等复杂语言编写前端比为所需目标添加后端更容易<p> 我能想到一些合理的原因，比如：<p>-后端是由那些对在不同的编译器框架中编写另一个后端不感兴趣或已经退役的人贡献的；死了；不再花钱做这件事，也没有人再知道其中的难点了<p>-由于LLVM IR的不稳定性，为LLVM实现后端实际上比为GCC编写新的前端更难<p>但我；我对别人的想法感兴趣。似乎这个行业可以从两端点燃蜡烛。
            
**omoikane**: &gt; the trademark rules around the language prevent it from being called a Rust compiler<p>Maybe they can call it a Crab compiler, see also:<p><a href="https:&#x2F;&#x2F;news.ycombinator.com&#x2F;item?id=36122270">https:&#x2F;&#x2F;news.ycombinator.com&#x2F;item?id=36122270</a> - Rust has been forked to the Crab Language (2023-05-30)
> **omoikane**: &gt；围绕该语言的商标规则阻止了它被称为Rust编译器<p>也许他们可以称之为Crab编译器，另请参阅：<p><a href=“https:&#x2F；news.ycombinator.com&#x2M；item？id=36122270”>https:&#x2F；news.ecombinator.com；项目？id=36122270</a>-Rust已分叉为Crab语言（2023-05-30）