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PyPy 紹介
- 1. - Python によるPython 実装 - 2011/11/11 pypy-ja 闇の軍団 団員 しょうま(@shomah4a)
- 2. やること ● PyPy ってなに? ● Python 処理系としての PyPy ● 歴史的なお話 ● もう一つの PyPy ● RPython ツールチェイン ● 言語を作るには ● 闇の軍団について
- 3. お前、誰よ ● しょうま(@shomah4a) ● Java の会社勤務 ● ていうかその会社の社内勉強会 ● 仕事では今は Python 使ってます。と思ったらそうでもなく なった ● Java とかよくわかりません ● PyPy を触ってみたきっかけは、俺言語が作りたかったか ら ● PyPy 闇の軍団の団員らしい
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- 10. PyPy とは ● http://pypy.org/ ● 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/
- 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/extending.ht
- 12. CPython との違い ● Garbage Collection が違う ● CPython ● 参照カウント ● Mark & Sweep (循環参照の解放に使われる) ● PyPy ● 標準は Minimark GC ● その他色々選べる ● http://readthedocs.org/docs/pypy/en/latest/garbage_collec ● 細かな違いはここら辺 http://readthedocs.org/docs/pypy/en/latest/cpython_
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- 15. やること ● PyPy ってなに? ● Python 処理系としての PyPy ● 歴史的なお話 ● もう一つの PyPy ● RPython ツールチェイン ● 言語を作るには ● 闇の軍団について
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- 17. Psyco ● さいこ ● http://psyco.sourceforge.net/ ● PyPy の前身となるプロジェクト ● PyPI で配布されているPython モジュール ● インポートすると JIT が使える ● x86 のみ対応 ● メインコミッターは Armin Rigo 氏
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- 27. プロジェクトとしての PyPy ● 最初のリリース 1.0 は 2007 年半ば ● 最新版は 1.6 ● もうすぐ 1.7 が出るみたい ● メインコミッターはもちろんあーみん Armin Rigo 氏 ● Psyco の後継プロジェクト ● JITの最適化の研究(とか ● 言語そのものの研究 ● アカデミック色が強い
- 28. 類似のプロジェクト ● Ruby の Rubinius ● これも速いらしい ● すごいね!
- 29. PyPy の歴史 ● 最初は CPython と比べて 2000倍くらい遅かったらし い ● 色々研究した結果 ● CPython の 5倍程度速くなりました!
- 30. やること ● PyPy ってなに? ● Python 処理系としての PyPy ● 歴史的なお話 ● もう一つの PyPy ● RPython ツールチェイン ● 言語を作るには ● 闇の軍団について
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- 35. ( ﾟ∀ﾟ)o彡゜ PyPy!! PyPy!! ( ﾟ∀ﾟ)o彡゜ PyPy!! PyPy!! ( ﾟ∀ﾟ)o彡゜ PyPy!! PyPy!! ( ﾟ∀ﾟ)o彡゜ PyPy!! PyPy!! ( ﾟ∀ﾟ)o彡゜ PyPy!! PyPy!! ( ﾟ∀ﾟ)o彡゜ PyPy!! PyPy!!
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- 38. 作りましょう ● RPython で処理系を書きます ● RPython Toolchain でバイナリを吐きます ● できあがり ● わぁい!
- 39. PyPy とは? ● Python で Python を実装する際に使っているライブラ リおよびツール群 ● Python のライブラリ ● EBNF, ctypes など ● コンパイラ ● 型推論とか ● 処理系作成 ● 基本的データ型(リストとか辞書とか) ● GC
- 40. 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で 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
- 41. やること ● PyPy ってなに? ● Python 処理系としての PyPy ● 歴史的なお話 ● もう一つの PyPy ● RPython ツールチェイン ● 言語を作るには ● 闇の軍団について
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- 43. 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, 型アノテーション, 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 ど様々 ● kwsk はここらへん http://readthedocs.org/docs/pypy/en/latest/transla
- 44. RPython Toolchain ● 処理系としての PyPy は RPython Toolchain を使って 作られている ● このツールチェインは Python を作るためだけのものでは なく、汎用的に使えるので、これで俺言語とか作れちゃ うよ!
- 45. 例えばこんな言語: Python 以外 ● Prolog ● Smalltalk ● JavaScript ● Io ● Scheme ● Brainf*ck ● Grass ● Gameboy Emulator
- 46. RPython とは ● Restricted Python の略らしい ● 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
- 47. 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
- 48. 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 ● 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
- 49. 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 ● 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/coding-g
- 50. RPython Toolchain の工程 ● RPython ● FlowGraph ● Type Annotation ● RTyper ● Optimize (Optional) ● Transform ● Output (C Binary, CLI, LLVM, etc...)
- 51. 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
- 52. 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? ● このあたりは @cocoatomo が研究中
- 53. 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/rtyper.htm
- 54. 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
- 55. 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(?)
- 56. Optimize ● Optimize ● 処理の最適化 ● 関数のインライン展開 ● Python で書いた場合のメモリ確保の回数を減らす
- 57. Transform ● Transform ● FlowGraph の構造を弄るイメージ ● Stackless 変換 ● 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
- 58. 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
- 59. JIT ● 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 ● このあたりは @chlere がめちゃくちゃ詳しい
- 60. ここまで説明したけれど… ● ここまでの説明は処理系実装者は気にしなくていいと ころ ● translate.py を実行すると勝手にやってくれるので意 識しない ● 重要なのは translate.py に食わせる RPython のソー スを書くこと
- 61. やること ● PyPy ってなに? ● Python 処理系としての PyPy ● 歴史的なお話 ● もう一つの PyPy ● RPython ツールチェイン ● 言語を作るには ● 闇の軍団について
- 62. 改めて作り方 ● RPython で処理系を書きます ● RPython Toolchain を通してバイナリ出力します ● できあがり ● わぁい!
- 63. RPython で処理系を作るっていうけど どういうこと? なにを作るの?
- 64. 答え: ● 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 ● …
- 65. 全部書きます ● Python の場合は CPython で実装されているものを全 部 RPython で実装する ● 俺言語を作るときも同様、ソースのパースから全部書く ● で、これを RPython Toolchain でビルドすると、わぁい!
- 66. なんか嬉しいの? ● C よりも高級な Python っぽい書き方ができる ● メモリ管理とか煩わしいことは気にしなくていい ● PyPy の実装に使われている部分は使い回せる ● VM とか型モデルとか使い回すと楽なんじゃない? ● EBNF とかもあるので楽できるはず
- 67. 要は? ● 簡単に俺言語の処理系を作れるよ!! ● 重要なので何度も言っている気がする
- 68. 作る上で役立つ資料 ● PyPy Tutorial ● https://bitbucket.org/brownan/pypy-tutorial/ ● PyPy で BF とかいう言語を作るチュートリアル ● 翻訳しました ● http://shomah4a.net/pypy-tutorial/ ● サンプル ● 処理系としての PyPy のソース ● その他言語のソース
- 69. Grass 作ったよ ● ここらへんにエントリ書いたので見てね ● http://d.hatena.ne.jp/shomah4a/20110730/13119931
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- 73. やること ● PyPy ってなに? ● Python 処理系としての PyPy ● 歴史的なお話 ● もう一つの PyPy ● RPython ツールチェイン ● 言語を作るには ● 闇の軍団について
- 74. 今すぐフォローするべき PyPy 界のスーパー エンジニア (英語圏) ● @alex_gaynor ● Django, PyPy, CPythonのコミッター ● @pedronis ● PyPy 関係者らしい ● @voidspace ● IronPython、CPython、PyPyのコミッター ● @cfbolz ● pypyコミッター、Djangoも...?
- 75. 今すぐフォローするべき PyPy 界のスーパー エンジニア (英語圏) ● @fijall ● PyPy コミッター ● @gutworth ● CPython, pypy ● @ctismer ● pypy, Pscyco ● @antocuni ● pypyメインコミッター, pdb++のメインコミッター, virtualenvの コミッター
- 76. 今すぐフォローするべき PyPy 界のスーパー エンジニア(日本語圏) ● @rokujyouhitoma ● 総帥、翻訳 ● @chlere ● JIT 研究中の大学院生 ● @cocoatomo ● 静的解析、翻訳
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- 78. 闇の軍団? ● 初出は C++ 闇の軍団? ● モヒカンの集まりくらいの意味合い ● 誰彼かまわず噛みつくことから怖い人たちみたいな捉え 方をされるみたい ● 好きなもの: まさかり
- 79. PyPy 闇の軍団ってなんぞ ● あーみんあーみん言っているただのユーザグループです ● とらドラ!の話がメイン ● 総帥は @rokujyouhitoma ● Google Group でやりとりしたりしてる ● https://groups.google.com/group/pypy-ja/ ● Google Site もあるよ ● https://sites.google.com/site/pypyja/ ● Lingr にもあるみたい ● とか言いつつ skype でのやりとりが多かったりする
- 80. 活動って? ● メイン: とらドラ! の話 ● Sphinx ユーザ会の会長もいるよ! ● サブ: PyPy ドキュメントの翻訳 ● https://bitbucket.org/pypyja ● ついでに: PyPy の普及活動 ● pyfes に潜入して活動したり ● Python mini hack-a-thon に潜入して活動したり
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