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次世代言語 Python による PyPy を使った次世代の処理系開発
- 1. 次世代言語 Python による PyPy を使った 次世代の処理系開発 第八回ありえるえりあ勉強会 2012/01/20 しょーま @shomah4a
- 2. お前、誰よ ● しょーま or しょうま ● twitter: @shomah4a ● id:shomah4a ● pypy-ja とか PyCon JP とかやってるみたい ● PyPy を使ってみた切っ掛けは俺言語が作りたかっ たから ● 仕事? こまけぇこたぁいいんだよ
- 3. やること ● PyPy ってなに? ● Python で Python を実装するとは ● 高速化のヒミツ ● その他情報まとめ
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- 8. PyPy とは ● http://pypy.org/ ● Python で作られた Python のインタプリタ ● 一般的にはこっち ● 今日は説明だけ ● Python を作るために Python で作られた動的言 語作成フレームワーク ● 今日はこっちがメイン ● メインコミッターは Armin Rigo 氏
- 9. PyPy とは ● 前身は Psyco (さいこ) ● http://psyco.sourceforge.net/ ● Python に JIT を追加す るモジュール ● こちらも Armin Rigo 氏 がメインコミッター ● x86 しか使えない
- 10. Python インタプリタ ● Python で作られた Python の処理系 ● 速いよ! ● JIT が載っていてすごく速い ● CPython の五倍くらいらしい ● ベンチマークについてはここらへんに kwsk 載っている ので参照 http://speed.pypy.org/ ● 高速化を…強いられているんだ!
- 11. 互換性とか ● 現在は Python 2.7.1 互換の処理系 ● 開発としては 3.x 対応を進めている ● 3.x 対応に向けた開発のための資金出資者募集中!! ● C 拡張もそれなりに使えるけど、まだまだ ● ctypes を実装することで読めるようになっているとか ● http://readthedocs.org/docs/pypy/en/latest/extend
- 12. CPython との違い ● Garbage Collection が違う ● CPython ● 参照カウント ● Mark & Sweep のような何か – 循環参照の解放に使われる – http://www.narihiro.info/translate/garbage_collection_for_python_jp.html ● PyPy ● 標準は Minimark GC ● その他色々選べる ● http://readthedocs.org/docs/pypy/en/latest/garbage_collection.htm ● 細かな違いはここら辺(翻訳途中) ● http://readthedocs.org/docs/pypyja/en/latest/cpython_differe
- 13. ここまでコピペ ● ここらへんからコピペしました ● PyPy 紹介 ● http://www.slideshare.net/ShomaHosaka/pypy-1011 ● 受付のお姉さんの感想は「フォントが可愛い」でした ● こっから先も大体コピペです
- 14. その他の資料 ● PyPy Advent Calendar 5日目 - PyPyとCPython の違いを知ろう - Ehrenの日記 ● http://d.hatena.ne.jp/Ehren/20111205/132307880 ● PyPy Advent Calendar 2011 6日目 Frequently Asked Questions - YAMAGUCHI::weblog ● http://d.hatena.ne.jp/ymotongpoo/20111206/1323
- 15. やること ● PyPy ってなに? ● Python で Python を実装するとは ● 高速化のヒミツ ● その他情報まとめ
- 16. Python で Pythonを実装するとは
- 17. そもそも何を作るの? ● 言語の処理系に必要なもの全部 ● ソースのパース ● VM のバイナリに落とし込む ● VM そのものの実装 ● VM 上の型システム ● 標準ライブラリ ● etc ● …
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- 20. PyPy とは ● 動的言語の処理系を作るための汎用フレームワー ク! ● しかもフルスタック ● Python なので書きやすい! ● C みたいにメモリ確保とかめんどくさい部分は PyPy が 引き受けてくれたり ● dict, list みたいなリッチな組み込み型が使えたり ● PyPy の Python インタプリタの中で使い回せるも のは使い回しちゃう
- 21. PyPy がしてくれること ● 言語を作るためのライブラリとか ● EBNF によるパーサ ● dict, list などの Python で使える標準的な型 ● 基本的な型システムとその評価器 (ObjectSpace) ● Python から C ライブラリを使う仕組み ● メモリ管理はもちろん意識しない ● RPython Toolchain ● JIT コンパイラ ● 各種GC
- 22. 実装実績(Python 以外) ● Brainf*ck ● Gameboy Emulator ● Grass ● HQ9+ ● Io ● JavaScript ● Ook! ● Prolog ● Scheme ● Smalltalk
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- 24. やること ● PyPy ってなに? ● Python で Python を実装するとは ● 高速化のヒミツ ● その他情報まとめ
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- 26. 速度について ● Python で Python を実装している PyPy ● でも 5 倍くらい速いらしい
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- 28. Python で Python実装したって速い わけねーだろ起きろ!
- 29. と思われるかもしれませんが ● 速さにはもちろん理由があります ● RPython Toolchain がキーワード
- 30. RPython Toolchain とは ● RPython という言語を処理するためのツールチェ イン ● FlowGraph, Annotation, RTyper, Optimize な どの工程を経て、様々なバックエンドに出力できる ● バックエンドは C Binary, CLI, Python, LLVM, JVM など ● kwsk はここらへん http://readthedocs.org/docs/pypyja/en/latest/t
- 31. RPython とは ● Restricted Python の略らしい ● Zope の RestrictedPython ではない ● Python をバイナリコンパイルするためにいくつか の制限を設けたもの ● 型システム含む動的な部分を制限し、静的型っぽく なっている ● Python のサブセットなので、 RPython は Python の処理系でそのまま動く
- 32. RPython の制限 ● 変数は一つの型しか扱えない ● 継承関係にあればアップキャストできる ● モジュールグローバル変数はすべて定数として扱われる ● 書き換えようとするとエラー ● for ループは組み込み型のみ ● 動的関数定義や動的クラス定義は無理 ● ジェネレータはサポートしない ● 関数などの型は一つしか推論結果を持てない ● template <typename T> T somefunc(T arg) なんだけど、 実体化できるのは一つ、というイメージ
- 33. RPython の制限 ● 文字列型のメソッドは大体使えるけど使えないのもある ● リストは一つの型しか扱えない ● 辞書なんかも同様 ● 複数の型が入るような場合は、すべての型を含む上限境界の型が推 論結果として使われる ● 最悪 TYPE <: object な推論結果になって、後々エラーになることも ● クラス周り ● 後付のメソッドは不可 ● 単一継承は完全サポート ● 単純な mixin はサポート ● クラスはもちろんファーストクラスオブジェクト
- 34. RPython の制限 ● Python の動的な部分が結構制限されて、静的型 言語っぽくなる ● コンパイル時なら動的に色々できる ● とはいえ Python らしい記述力は十分発揮できる ● 静的型っぽいとはいえ、普通にプログラムを書いて いれば、そんなにおかしな設計をしない限り動的型 言語でも型を意識して静的型っぽくなるでしょう? ● 詳しい仕様はこちら: http://readthedocs.org/docs/pypy/en/latest/co
- 35. RPython Toolchain の工程 ● RPython ● FlowGraph ● Annotation ● Type Annotation ● RTyper ● Optimize (Optional) ● Transform ● Output (C Binary, CLI, LLVM, etc...)
- 36. FlowGraph ● 平たくいえばフローチャート ● RPython から分岐・繰り返し・関数呼び出しなどの 処理の流れを取り出し、データ構造にしたもの ● 後の工程ではこれに対して色々やる
- 37. Type Annotation ● 型アノテーション ● FlowGraph を辿って、型を全部チェックしていく ● みんな大好き型推論 ● 静的解析かも ● 型チェックしてくれてエラーも出してくれるし素敵! ● Erlang の Dializer みたいなやつ? ● この後のセッションで詳しく説明します
- 38. RTyper ● Annotator による型とバックエンドの型システムを 繋ぐもの ● Annotator の High-level な型からバックエンドの Low-level な型に変換する ● signed int とか unsigned int とか ● リストじゃなくて配列とか ● ドキュメントはこちら http://codespeak.net/pypy/dist/pypy/doc/rtype
- 39. RTyper で使われる型システム ● lltypesystem ● C っぽいモデル ● 低レベルな操作に変換される ● メモリ操作とかポインタとか ● C Backend ● LLVM Backend
- 40. RTyper で使われる型システム ● ootypesystem ● High-level な型システムを持つ VM 向け ● CLI ● JVM ● Squeak(?)
- 41. Transform ● Transform ● FlowGraph の構造を弄るイメージ ● Stackless 変換(deprecated) – continulet になりました – http://readthedocs.org/docs/pypyja/en/latest/stackless.h ● CPS 変換とかもできそうじゃない?(適当) ● Lisp のマクロみたいな何か
- 42. Backend ● 色々やってバックエンドにはき出す ● さっき書いたよね
- 43. JIT コンパイラ ● Just in Time Compiler ● 実行時に処理の流れを解析して最適化できるとこ ろを最適化する ● 実装した 処理系から Analyzer にヒントを与えると 最適化してくれる ● 詳しくはこの後
- 44. 結局のところ ● RPython Toolchain でバイナリになるから速い ● とはいえ C でガチで書くよりは遅い ● 速いのは JIT があるから ● 後のセッションにご期待下さい! ● 結局型チェックしてバイナリに落とすならそれで動 的言語作らなくてもいいんじゃないの? という方は こちら ● 渋日記: PyPyよりも5倍高速な最速のPython処理系 http://blog.shibu.jp/article/51727956.html
- 45. 問題とか ● x86 な Linux 以外の環境だと C-Backend 以外 がコンパイルできなかったりする ● pypy cliバックエンドに完敗 - aodag's posterous – http://aodag.posterous.com/pypy-cli ● jvmバックエンドに完敗 PyPy Advent Calendar 26日 + 1日目（27日目？） - rokujyouhitomaの日記 – http://d.hatena.ne.jp/rokujyouhitoma/20111226/132485 ● PyPy Sudden Death Calendar 27日目 - JVM Backend に完敗した件を受けて - プログラマのネタ帳 – http://d.hatena.ne.jp/shomah4a/20111227/1324997958
- 46. ソースとかデモとか ● 時間があったら… ● https://bitbucket.org/brownan/pypy-tutorial/
- 47. 情報まとめ ● 本家ドキュメント ● http://readthedocs.org/docs/pypy/en/latest/ ● pypy-ja が翻訳中のドキュメント ● http://readthedocs.org/docs/pypyja/en/latest/ ● 協力者募集中!
- 48. 情報まとめ ● PyPy Tutorial ● PyPy を使って BF という言語を実装するチュートリアル ● 言語実装から JIT のヒント追加まで一通り ● https://bitbucket.org/brownan/pypy-tutorial/ ● 翻訳しました – http://shomah4a.net/pypy-tutorial/
- 49. 情報まとめ ● PyPy Advent Calendar 2011 ● PyPyの紹介・翻訳・言語実装・処理系拡張・実装理論 など各種エントリが揃っているのでオススメ ● http://atnd.org/events/22078 ● https://sites.google.com/site/pypyja/pypy-advent-ca
- 50. pypy-ja について ● 闇の軍団らしいよ ● @rokujyouhitoma が総帥 ● pypy-ja まとめサイト ● https://sites.google.com/site/pypyja/ ● Google Groups ● https://groups.google.com/group/pypy-ja ● Bitbucket ● https://bitbucket.org/pypyja ● lingr ● http://lingr.com/room/pypy_ja ● skype ばっかりなのであんまり使われていなかったり…
- 51. pypy-ja は皆様の参加をお待ちしております! 興味のある方は多分会場にいるであろう @rokujyouhitomaが 代表総帥なので掛けあってみてください
- 52.