在Python中集成Haskell的外部库和工具

在Python中，可以使用外部库和工具来集成Haskell编程语言的功能。以下是两个常用的外部库和工具以及它们的使用示例。

1. Hasktorch：Hasktorch是一个在Python中使用Haskell库libtorch进行深度学习的工具。它提供了用于构建和训练神经网络模型的API。以下是一个使用Hasktorch进行图像分类的示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from hasktorch import hasktorch as ht

# 加载数据集
train_data = ht.mnist_train_data()
test_data = ht.mnist_test_data()

# 构建模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 512),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(512, 256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256, 10),
    nn.LogSoftmax(dim=1)
)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for data, target in train_data:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print(f"Epoch {epoch+1} Loss: {running_loss / len(train_data)}")

# 在测试集上评估模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data, target in test_data:
        output = model(data)
        _, predicted = torch.max(output.data, 1)
        total += target.size(0)
        correct += (predicted == target).sum().item()

print(f"Accuracy: {100 * correct / total}%")

2. PyHs：PyHs是一个用于在Python中调用Haskell函数的库。它允许通过将Haskell函数包装为Python函数的方式来利用Haskell的性能。以下是一个使用PyHs调用Haskell编写的快速排序函数的示例：

首先，创建一个haskell文件quicksort.hs：

module Quicksort where

quicksort :: [Int] -> [Int]
quicksort [] = []
quicksort (x:xs) = 
    quicksort smaller ++ [x] ++ quicksort larger
    where 
        smaller = [a | a <- xs, a <= x]
        larger = [b | b <- xs, b > x]

然后，在Python中调用这个Haskell函数：

import pyhs

quicksort = pyhs.haskell("Quicksort", "quicksort")

lst = [4, 2, 7, 1, 9]
sorted_lst = quicksort(lst)

print(sorted_lst)

运行这个程序将输出[1, 2, 4, 7, 9]，即按升序排序的列表。

以上是在Python中集成Haskell的两个外部库和工具的使用示例。这些工具提供了使用Haskell的功能和性能，同时利用Python作为主要编程语言的便利性。