Аннотация: Привычные пользователю текстовые редакторы такие как Microsoft Word, Notepad++ и другие являются «громоздкими». При своем огромном функционале они не исключают риска неправильной конвертации документа, например, при открытии тех же Word-файлов на более старых или наоборот более новых версиях Microsoft Word. Выходом является применение языков разметок, которые позволяют маркировать блоки текста в целях их представления в нужной стилистике. В настоящее время большую популярность имеют LaTeX (набор макрорасширений системы компьютерной вёрстки TeX) и Markdown (облегчённый язык разметки, созданный с целью обозначения форматирования в простом тексте). Поэтому актуален вопрос преобразования Markdown-документа в LaTeX-документ. Существуют различные инструменты конвертации Markdown-файлов в LaTeX-документ, например, библиотека Pandoc, Markdown.lua, Lunamark и другие. Но большинство из них имеют избыточные шаги по формированию выходного документа. В данной статье освещается метод решения посредством интеграции Markdown-файла в LaTeX-документ, который потенциально позволит сократить время формирования выходного документа в отличие от существующих решений. Разработанный конвертер Markdown-файлов в LaTeX-документ позволит автоматически получить результирующий документ и снизить вероятность ошибок при ручном преобразовании текста из Markdown-формата в LaTeX-формат.

Ключевые слова: Markdown, LaTeX, программирование, конвертер, Python, язык разметки, Overleaf, преобразование текста, Word, регулярные выражения

Abstract: Common text editors such as Microsoft Word, Notepad++ and others are cumbersome. Despite their enormous functionality, they do not eliminate the risk of incorrectly converting the document, for example, when opening the same Word files on older or, conversely, newer versions of Microsoft Word. The way out is the use of markup languages, which allow you to mark up text blocks in order to present them in the desired style. Currently, very popular are LaTeX (a set of macro-extensions of the TeX typesetting system) and Markdown (a lightweight markup language, designed to denote formatting in plain text). So the question of converting a Markdown document into a LaTeX document is relevant. There are various tools to convert Markdown files to LaTeX document, such as Pandoc library, Markdown.lua, Lunamark and others. But most of them have redundant steps to generate the output document. This paper highlights a solution method by integrating a Markdown file into a LaTeX document, which will potentially reduce the output document generation time unlike existing solutions. The developed Markdown to LaTeX document converter will automatically generate the output document and reduce the possibility of errors when manually converting text from Markdown format to LaTeX format.

Keywords: text conversion, Overleaf, markup language, Python, converter, programming, LaTeX, Markdown, Word, regular expressions

Аннотация: Появление многоядерных архитектур чрезвычайно стимулировало область параллельных вычислений. Однако разработка параллельной программы и ручное распараллеливание унаследованных последовательных программных кодов являются трудоемкой работой, программист должен обладать хорошими навыками применения методов параллельного программирования. Данное обстоятельство определяет актуальность предмета исследования работы – разработка транслятора последовательного кода в параллельный. В статье приводится обзор существующих решений в рамках выбранного направления исследований, рассматриваются их преимущества и недостатки. Предлагается принцип формирования синтаксического дерева, который основан на JSON формате (текстовый формат обмена данными, основанный на JavaScript), и разбирается пример формирования синтаксического дерева на основе данного принципа. Результатом работы является подход к построению программной платформы трансляции последовательного кода в параллельный. Отличительной особенностью разработанной платформы является web-сервис, который потенциально позволяет расширить транслятор другими языками программирования. Взаимодействие с программной средой осуществляется посредством REST-запросов (HTTP-запросов, предназначенных для вызова удаленных процедур). Разработанная программная платформа состоит из трёх модулей: модуль обработки запросов, обеспечивающий взаимодействие с внешними системами посредством REST-запросов; модуль построения дерева, служащий для формирования синтаксического дерева на основе исходного программного кода; модуль преобразования кода, получающий параллельный программный код на основе синтаксического дерева.

Ключевые слова: многоядерные процессоры, параллельные вычисления, параллельное программирование, многопоточное программирование, автоматизированный транслятор, JSON формат, языки программирования, синтаксическое дерево, веб-сервис, REST-запросы

Abstract: The emergence of multicore architectures has extremely stimulated the area of parallel computing. However, developing a parallel program and manually paralleling inherited sequential program codes are time-consuming work. The programmer should have good skills in using parallel programming methods. This fact determines the relevance of the subject of the research – the development of a serial-to-parallel code translator. The article gives a review of existing solutions in the chosen direction of research and considers their advantages and disadvantages. The principle of formation of a syntactic tree which is based on JSON format (the text format of data exchange based on JavaScript) is offered and an example of formation of a syntactic tree on the basis of this principle is considered. The result of the work is an approach for building a program platform for translating sequential code into parallel code. The distinctive feature of the developed platform is the web-service, which potentially allows you to extend the translator with other programming languages. The interaction with the programming environment is realized by means of REST-requests (HTTP-requests designed to call remote procedures). The developed software platform consists of three modules: the query processing module, which provides interaction with external systems through REST-requests; the tree building module, which forms a syntax tree on the basis of the source program code; the code conversion module, which obtains parallel program code on the basis of the syntax tree.

Keywords: programming languages, JSON format, automated translator, multithreaded programming, parallel programming, parallel computing, multicore processors, syntax tree, web service, REST requests