问候。 我现在一直在研究文学编程，我确实喜欢它背后的想法:你基本上写了一篇关于你的代码的小论文，并写下了尽可能多的设计决策、可能围绕模块的代码、模块的内部工作原理。模块、设计决策产生的假设和结论、潜在的扩展，所有这些都可以使用 tex 以一种很好的方式写下来。当然，第一点:它是文档。它必须保持最新，但这应该不会那么糟糕，因为您的更改应该有理由，并且您可以将其写下来。
但是，文学编程如何更大程度地扩展呢？总的来说，文学编程仍然只是文本。当然，非常适合人类阅读的文本，但仍然是文本，因此很难遵循大型系统。例如，我重新设计了编译器的大部分，以使用 >> 和一些魔法将编译步骤链接在一起，因为一些“x.register_follower(y); y.register_follower(z); y.register_follower(a);... “变得非常笨拙，将其更改为 x >> y >> z >> a 使它变得更好一点，尽管这也处于其临界点。
那么，文学编程如何扩展到更大的系统？有人尝试这样做吗？
我的想法是使用 LP 来指定使用事件流相互通信的组件，并使用 graphviz 的子集将所有这些组件链接在一起。这将是对 LP 的相当自然的扩展，因为您可以从网络中提取文档(数据流图)，并且还可以很好地从中生成代码。你怎么看呢？
-- 特莎。
最佳答案
《基于物理的渲染》一书(pbrt.org)是我所知道的大规模读写编程的最好例子。本书实现了完整的渲染系统，书籍文本和光线追踪器代码都是从同一个“源”生成的。
在实践中，我发现仅仅使用像 Doxygen 这样的系统并真正深入挖掘和利用它的所有功能比成熟的“文学”编程更好，除了这样的东西，即教科书、教育 Material 。
关于methodology - 扩展识字编程？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/299076/