RPython 入门

警告

请先 阅读此常见问题解答条目！

RPython 是 Python2 的一个子集，可以进行静态编译。PyPy 解释器主要用 RPython 编写（部分使用 Python），而 RPython 编译器则用 Python 编写。难以理解的部分是，Python 是 RPython 的元编程语言，也就是说，“是否是有效的 RPython” 只有在导入完成后的活动对象上才有意义。这可能需要更多解释。您从 entry_point 开始编写 RPython，一个好的起点是 rpython/translator/goal/targetnopstandalone.py。它并没有做太多事情，但这是一个开始。现在如果分析的代码（在本例中为 entry_point）调用了一些函数，那么这些调用将被跟踪。这些被跟踪的调用本身必须是 RPython（以及它们调用的所有内容等等），但不是整个模块文件。为了展示如何使用元编程，我们可以举一个简单的例子（注意，闭包不是 RPython）

def generator(operation):
    if operation == 'add':
       def f(a, b):
           return a + b
    else:
       def f(a, b):
           return a - b
    return f

add = generator('add')
sub = generator('sub')

def entry_point(argv):
    print add(sub(int(argv[1]), 3) 4)
    return 0

在这个例子中，entry_point 是 RPython，add 和 sub 是 RPython，但是，generator 不是。

以下提供了入门级文章

试用翻译器

翻译器是基于 PyPy 解释器的一个工具，它可以将足够静态的 RPython 程序翻译成低级代码（特别是它可以用来翻译 完整的 Python 解释器）。为了能够进行实验，您需要下载并安装通常的（CPython2）版本的

要启动交互式翻译器 shell，请执行

cd rpython
python2 bin/translatorshell.py

可翻译代码的测试片段位于文件 rpython/translator/test/snippet.py 中，它以 snippet 的名称导入。例如

>>> t = Translation(snippet.is_perfect_number, [int])
>>> t.view()

之后，图形查看器会弹出，允许您交互式地检查流程图。要移动，请点击要检查的内容。要获取有关如何使用它的帮助，请按“H”。要再次关闭它，请按“Q”。

试用类型标注器

我们有一个类型标注器，它可以完全推断出像 is_perfect_number 这样的函数的类型（以及更大规模的例子）

>>> t.annotate()
>>> t.view()

将鼠标悬停在变量名（红色）上以查看其推断出的类型。

将流程图转换为 C 代码

该图可以转换为 C 代码

>>> t.rtype()
>>> lib = t.compile_c()

第一个命令用其他低级版本替换操作，这些版本仅使用 C 中可用的低级类型（例如 int）。编译后的版本现在位于 .so 库中。您可以使用 ctypes 运行它，例如

>>> f = get_c_function(lib, snippet.is_perfect_number)
>>> f(5)
0
>>> f(6)
1

一个稍微大一点的例子

有一个中小型演示展示了翻译器和标注器

python2 bin/rpython --view --annotate translator/goal/bpnn.py

这会导致 bpnn.py 将自身显示为调用图和类层次结构。点击函数会显示该特定函数的流程图。点击类会显示其实例的属性。所有这些信息（调用图、局部变量的类型、实例的属性）都是由标注器计算的。

要将此示例转换为 C 代码（编译为可执行文件 bpnn-c），只需键入

python2 bin/rpython translator/goal/bpnn.py

翻译完整程序

要翻译完整的 RPython 程序，可以使用脚本 rpython/bin/rpython。这方面的例子是 Pystone 的一个稍微修改过的版本

python2 bin/rpython translator/goal/targetrpystonedalone

这将生成可执行文件“targetrpystonedalone-c”。

此过程的最大示例是翻译 完整的 Python 解释器。还有一些关于如何为 您自己的解释器 设置此过程的常见问题解答。

在使用 RPython 时，您可以发现一些环境变量很有用

PYPY_USESSION_DIR
RPython 使用临时会话目录来存储在翻译过程中生成的各种文件（例如，翻译后的 C 文件）。PYPY_USESSION_DIR 充当这些会话目录的基本目录。此变量的默认值为系统的临时目录。
PYPY_USESSION_KEEP
默认情况下，RPython 只保留 PYPY_USESSION_DIR 内的最后 PYPY_USESSION_KEEP（默认为 3）个会话目录。如果您希望保留 C 文件更长时间（在生成大量 lldebug 构建时很有用），请增加此值。

源代码