• Avaliação 360 e envio do trabalho final
• Envio do trabalho de lispy
• Notas

Este é o Git da disciplina Fundamentos de Compiladores. Aqui será compartilhado o material produzido em sala de aula assim como tarefas, wiki e discussões. Este arquivo contêm informações básicas sobre a disciplina e o plano de ensino do semestre.

Curso:

Engenharia de Software

Professor:

Fábio Macêdo Mendes

Disciplina:

Compiladores 1

Semestre/ano:

02/2019

Carga horária:

60 h

Créditos:

04

• Introdução
• Autômatos
• Organização e estrutura de compiladores e interpretadores.
• Análise léxica.
• Expressões Regulares
• Análise sintática.
• Gramáticas Regulares e Livres de Contexto
• Estruturas de Dados e representação interna de código-fonte.
• Análise semântica.
• Geração de código.
• Máquinas abstratas e ambientes de tempo de execução.
• Projeto de Compiladores.
• Compiladores, Interpretadores e Parsers na Engenharia de Software.

Aulas teóricas e de exercícios: segundas e sextas-feiras às 14h Atendimento e monitoria: a definir

Este curso utiliza GitHub Github Classroom e o Google classroom para gerenciar o curso. A comunicação com a turma é feita através do Google Classroom ou por issues no repositório do Github. Habilite a funcionalidade "Watch" no repositório para receber notificações sobre atualizações.

Google Classroom:

http://classroom.google.com/ - Código de inscrição: xsu58o9

Github:

http://github.com/fabiommendes/compiladores/

Cada aluno será avaliado com uma nota numérica onde a conversão entre a pontuação e a menção final é feita da forma usual: 9,0pts : SS, 7,0pts : MS, 5,0pts : MM, 3,0pts : MI e < 3,0 pts II. A distribuição de pontos ao longo do curso segue a fórmula:

As regras de cálculo da nota final serão definidas coletivamente.

A turma será dividida em "coaches" e "trainees", onde os primeiros são alunos matriulados que estão no final do curso e serão responsáveis por coordenar um grupo de trainees no desenvolvimento de um produto de software.

As regras para prova substitutiva serão definidas coletivamente.

O aluno pode faltar até 7 vezes em um semestre. Faltas com justificativa médica não serão abonadas, exceto em casos excepcionais. Os alunos reprovados por falta ficarão com uma menção igual a SR.

Algumas avaliações serão realizadas com auxílio do computador no laboratório de informática. Todas as submissões serão processadas por um programa de detecção de plágio. Qualquer atividade onde for detectada a presença de plágio será anulada sem a possibilidade de substituição. Não será feita qualquer distinção entre o aluno que forneceu a resposta para cópia e o aluno que obteve a mesma.

As mesmas considerações também se aplicam às provas teóricas e atividades entregues no papel.

O curso utiliza alguns pacotes e ferramentas para os quais cada estudante deverá providenciar a instalação o mais cedo o possível. O curso requer Python 3.6 com alguns pacotes instalados:

• Pip: Gerenciador de pacotes do Python (sudo apt-get install python3-pip)
• Jupyter notebook/nteract/Google colab: Ambiente de programação científica (https://nteract.io)
• Lark (pip3 install lark-parser --user): Biblioteca de parsing para Python. (note a ausência do sudo no comando!)
• Docker: cria ambientes completamente isolados para teste e validação (sudo apt-get install docker.io)

Já que vamos utilizar o Python, vale a pena instalar as seguintes ferramentas:

• virtualenvwrapper: isola ambientes de desenvolvimento para não contaminar o resto do seu sistema
• flake8: busca erros de estilo e programação no seu código
• black: corrige estes erros automaticamente
• pytest, pytest-cov: criação de testes unitários
• Editores de código/IDE: Utilize o seu favorito. Caso precise de uma recomendação, seguem algumas:

• PyCharm Educacional - IDE com ótimos recursos de introspecção e refatoração, mas adora memória RAM. Possui uma versão livre e uma versão profissional paga, mas que é gratuita para estudantes.
• VSCode - um bom meio termo entre uma IDE e um editor de código leve. Criado para Javascript, mas possui bons plugins para Python e várias outras linguagens.
• Vi/Vim - herança dos anos 70 que nunca morre ;) Instale os plugins para Python.

DICA: em todos os casos, prefira instalar os pacotes Python utilizando o apt-get ou o mecanismo que sua distribuição fornece e somente se o pacote não existir, instale-o utilizando o pip. Se utilizar o pip, faça a instalação de usuário utilizando o comando pip3 install <pacote> --user (NUNCA utilize o sudo junto com --user e evite instalar globalmente para evitar problemas futuros com o APT). Melhor ainda é isolar o ambiente utilizado em cada disciplina utilizando uma ferramenta como o Virtualenv ou o [Poetry](https://poetry.eustace.io).

Os comandos de instalação acima assumem uma distribuição de Linux baseada em Debian. Não é necessário instalar uma distribuição deste tipo e você pode adaptar os comandos para o gerenciador de pacotes da sua distribuição (ou o Brew, no caso do OS X). Apesar do Linux não ser necessário para executar a maior parte das tarefas, é altamente recomendável que todos instalem o Docker para compartilharmos ambientes de desenvolvimento previsíveis (por exemplo, eu testarei as submissões em containers específicos que serão compartilhados com a turma). É possível executar o Docker em ambientes não-Linux utilizando o Docker Machine ou o Vagrant. Deste modo, cada aluno deve providenciar a instalação do Docker e Docker Compose na sua máquina.

Dragon Book: Alfred V. Aho, Monica S. Lam, Ravi Sethi, and Jeffrey D. Ullman, Compilers: Principles, Techniques, and Tools, Pearson, 2006. Structure and Interpretation of Computer Programs, Gerald Jay Sussman and Hal Abelson, MIT Press. (https://web.mit.edu/alexmv/6.037/sicp.pdf)

Obs.: O cronograma está sujeito a alterações.