Movatterモバイル変換
[0]
ホーム
URL:
画像なし
夜間モード
Download free for 30 days
Sign in
Upload
Language (EN)
Support
Business
Mobile
Social Media
Marketing
Technology
Art & Photos
Career
Design
Education
Presentations & Public Speaking
Government & Nonprofit
Healthcare
Internet
Law
Leadership & Management
Automotive
Engineering
Software
Recruiting & HR
Retail
Sales
Services
Science
Small Business & Entrepreneurship
Food
Environment
Economy & Finance
Data & Analytics
Investor Relations
Sports
Spiritual
News & Politics
Travel
Self Improvement
Real Estate
Entertainment & Humor
Health & Medicine
Devices & Hardware
Lifestyle
Change Language
Language
English
Español
Português
Français
Deutsche
Cancel
Save
Submit search
EN
Uploaded by
Preferred Networks
15,507 views
Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜
PFIセミナー 2016/04/28
Technology
◦
Read more
14
Save
Share
Embed
Embed presentation
Download
Downloaded 49 times
1
/ 30
2
/ 30
3
/ 30
4
/ 30
5
/ 30
6
/ 30
7
/ 30
8
/ 30
9
/ 30
10
/ 30
Most read
11
/ 30
12
/ 30
13
/ 30
14
/ 30
Most read
15
/ 30
Most read
16
/ 30
17
/ 30
18
/ 30
19
/ 30
20
/ 30
21
/ 30
22
/ 30
23
/ 30
24
/ 30
25
/ 30
26
/ 30
27
/ 30
28
/ 30
29
/ 30
30
/ 30
Recommended
PDF
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
by
Preferred Networks
PDF
Pythonによる黒魔術入門
by
大樹 小倉
PDF
暗号技術の実装と数学
by
MITSUNARI Shigeo
PPTX
心理的安全性と、Veinの紹介 Psychological safety and introduction of Vein
by
Tokoroten Nakayama
PDF
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
by
takaya imai
PDF
ウェーブレット木の世界
by
Preferred Networks
PDF
プログラミングコンテストでのデータ構造 2 ~平衡二分探索木編~
by
Takuya Akiba
PPTX
充足可能性問題のいろいろ
by
Hiroshi Yamashita
PPTX
本当は恐ろしい分散システムの話
by
Kumazaki Hiroki
PDF
WebSocket / WebRTCの技術紹介
by
Yasuhiro Mawarimichi
PDF
プログラミングコンテストでの動的計画法
by
Takuya Akiba
PDF
ゼロから始める転移学習
by
Yahoo!デベロッパーネットワーク
PDF
分散学習のあれこれ~データパラレルからモデルパラレルまで~
by
Hideki Tsunashima
PDF
プログラムを高速化する話
by
京大 マイコンクラブ
PDF
強化学習その3
by
nishio
PDF
マルチコアを用いた画像処理
by
Norishige Fukushima
PPTX
強化学習アルゴリズムPPOの解説と実験
by
克海 納谷
PPTX
差分プライバシーとは何か? (定義 & 解釈編)
by
Kentaro Minami
PPTX
DockerコンテナでGitを使う
by
Kazuhiro Suga
PDF
最適化超入門
by
Takami Sato
PDF
PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク」太田 健
by
Preferred Networks
PDF
SAT/SMTソルバの仕組み
by
Masahiro Sakai
PDF
初心者向けCTFのWeb分野の強化法
by
kazkiti
PPTX
PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築
by
Kosuke Shinoda
PDF
cvpaper.challenge 研究効率化 Tips
by
cvpaper. challenge
PDF
平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム
by
Takuya Akiba
PDF
深層強化学習でマルチエージェント学習(前篇)
by
Junichiro Katsuta
PDF
ARM CPUにおけるSIMDを用いた高速計算入門
by
Fixstars Corporation
PDF
次世代言語 Python による PyPy を使った次世代の処理系開発
by
shoma h
PDF
PyPy 紹介
by
shoma h
More Related Content
PDF
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
by
Preferred Networks
PDF
Pythonによる黒魔術入門
by
大樹 小倉
PDF
暗号技術の実装と数学
by
MITSUNARI Shigeo
PPTX
心理的安全性と、Veinの紹介 Psychological safety and introduction of Vein
by
Tokoroten Nakayama
PDF
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
by
takaya imai
PDF
ウェーブレット木の世界
by
Preferred Networks
PDF
プログラミングコンテストでのデータ構造 2 ~平衡二分探索木編~
by
Takuya Akiba
PPTX
充足可能性問題のいろいろ
by
Hiroshi Yamashita
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
by
Preferred Networks
Pythonによる黒魔術入門
by
大樹 小倉
暗号技術の実装と数学
by
MITSUNARI Shigeo
心理的安全性と、Veinの紹介 Psychological safety and introduction of Vein
by
Tokoroten Nakayama
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
by
takaya imai
ウェーブレット木の世界
by
Preferred Networks
プログラミングコンテストでのデータ構造 2 ~平衡二分探索木編~
by
Takuya Akiba
充足可能性問題のいろいろ
by
Hiroshi Yamashita
What's hot
PPTX
本当は恐ろしい分散システムの話
by
Kumazaki Hiroki
PDF
WebSocket / WebRTCの技術紹介
by
Yasuhiro Mawarimichi
PDF
プログラミングコンテストでの動的計画法
by
Takuya Akiba
PDF
ゼロから始める転移学習
by
Yahoo!デベロッパーネットワーク
PDF
分散学習のあれこれ~データパラレルからモデルパラレルまで~
by
Hideki Tsunashima
PDF
プログラムを高速化する話
by
京大 マイコンクラブ
PDF
強化学習その3
by
nishio
PDF
マルチコアを用いた画像処理
by
Norishige Fukushima
PPTX
強化学習アルゴリズムPPOの解説と実験
by
克海 納谷
PPTX
差分プライバシーとは何か? (定義 & 解釈編)
by
Kentaro Minami
PPTX
DockerコンテナでGitを使う
by
Kazuhiro Suga
PDF
最適化超入門
by
Takami Sato
PDF
PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク」太田 健
by
Preferred Networks
PDF
SAT/SMTソルバの仕組み
by
Masahiro Sakai
PDF
初心者向けCTFのWeb分野の強化法
by
kazkiti
PPTX
PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築
by
Kosuke Shinoda
PDF
cvpaper.challenge 研究効率化 Tips
by
cvpaper. challenge
PDF
平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム
by
Takuya Akiba
PDF
深層強化学習でマルチエージェント学習(前篇)
by
Junichiro Katsuta
PDF
ARM CPUにおけるSIMDを用いた高速計算入門
by
Fixstars Corporation
本当は恐ろしい分散システムの話
by
Kumazaki Hiroki
WebSocket / WebRTCの技術紹介
by
Yasuhiro Mawarimichi
プログラミングコンテストでの動的計画法
by
Takuya Akiba
ゼロから始める転移学習
by
Yahoo!デベロッパーネットワーク
分散学習のあれこれ~データパラレルからモデルパラレルまで~
by
Hideki Tsunashima
プログラムを高速化する話
by
京大 マイコンクラブ
強化学習その3
by
nishio
マルチコアを用いた画像処理
by
Norishige Fukushima
強化学習アルゴリズムPPOの解説と実験
by
克海 納谷
差分プライバシーとは何か? (定義 & 解釈編)
by
Kentaro Minami
DockerコンテナでGitを使う
by
Kazuhiro Suga
最適化超入門
by
Takami Sato
PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク」太田 健
by
Preferred Networks
SAT/SMTソルバの仕組み
by
Masahiro Sakai
初心者向けCTFのWeb分野の強化法
by
kazkiti
PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築
by
Kosuke Shinoda
cvpaper.challenge 研究効率化 Tips
by
cvpaper. challenge
平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム
by
Takuya Akiba
深層強化学習でマルチエージェント学習(前篇)
by
Junichiro Katsuta
ARM CPUにおけるSIMDを用いた高速計算入門
by
Fixstars Corporation
Similar to Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜
PDF
次世代言語 Python による PyPy を使った次世代の処理系開発
by
shoma h
PDF
PyPy 紹介
by
shoma h
PPTX
Wacode5thでのpython講義資料
by
丈 宮本
PDF
DATUM STUDIO PyCon2016 Turorial
by
Tatsuya Tojima
PPT
Python languageupdate (2004)
by
泰 増田
PDF
Wrapping a C++ library with Cython
by
fuzzysphere
PDF
Python Kyoto study
by
Naoya Inada
PDF
LLdeade Python Language Update
by
Atsushi Shibata
PDF
Pynq祭り資料
by
一路 川染
PPTX
Django_Fukuoka
by
Shuya Motouchi
PPTX
数値計算のための Python + FPGA
by
ryos36
PDF
Django_fukuoka
by
ShuyaMotouchi1
PPTX
天気予報ガジェットを作りな がら、Pythonを勉強しよう
by
Hiroki Yato
PPTX
Polyphony の行く末(2018/3/3)
by
ryos36
PDF
Pyconjp2014_implementations
by
masahitojp
PDF
「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python / 2016 Jan 12
by
Takanori Suzuki
PDF
Python physicalcomputing
by
Noboru Irieda
ODP
Introduction of Python
by
Tomoya Nakayama
PDF
Pythonによる機械学習の最前線
by
Kimikazu Kato
PDF
「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python
by
Takanori Suzuki
次世代言語 Python による PyPy を使った次世代の処理系開発
by
shoma h
PyPy 紹介
by
shoma h
Wacode5thでのpython講義資料
by
丈 宮本
DATUM STUDIO PyCon2016 Turorial
by
Tatsuya Tojima
Python languageupdate (2004)
by
泰 増田
Wrapping a C++ library with Cython
by
fuzzysphere
Python Kyoto study
by
Naoya Inada
LLdeade Python Language Update
by
Atsushi Shibata
Pynq祭り資料
by
一路 川染
Django_Fukuoka
by
Shuya Motouchi
数値計算のための Python + FPGA
by
ryos36
Django_fukuoka
by
ShuyaMotouchi1
天気予報ガジェットを作りな がら、Pythonを勉強しよう
by
Hiroki Yato
Polyphony の行く末(2018/3/3)
by
ryos36
Pyconjp2014_implementations
by
masahitojp
「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python / 2016 Jan 12
by
Takanori Suzuki
Python physicalcomputing
by
Noboru Irieda
Introduction of Python
by
Tomoya Nakayama
Pythonによる機械学習の最前線
by
Kimikazu Kato
「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python
by
Takanori Suzuki
More from Preferred Networks
PDF
PodSecurityPolicy からGatekeeper に移行しました / Kubernetes Meetup Tokyo #57
by
Preferred Networks
PDF
Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3
by
Preferred Networks
PDF
Kubernetes + containerd で cgroup v2 に移行したら "failed to create fsnotify watcher...
by
Preferred Networks
PDF
深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...
by
Preferred Networks
PDF
Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55
by
Preferred Networks
PDF
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
by
Preferred Networks
PDF
最新リリース:Optuna V3の全て - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
by
Preferred Networks
PDF
Optuna Dashboardの紹介と設計解説 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
by
Preferred Networks
PDF
スタートアップが提案する2030年の材料開発 - 2022/11/11 QPARC講演
by
Preferred Networks
PPTX
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
by
Preferred Networks
PPTX
PFNにおける研究開発(2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」)
by
Preferred Networks
PDF
自然言語処理を 役立てるのはなぜ難しいのか(2022/10/25東大大学院「自然言語処理応用」)
by
Preferred Networks
PDF
Kubernetes にこれから入るかもしれない注目機能!(2022年11月版) / TechFeed Experts Night #7 〜 コンテナ技術を語る
by
Preferred Networks
PDF
Matlantis™のニューラルネットワークポテンシャルPFPの適用範囲拡張
by
Preferred Networks
PDF
PFNのオンプレ計算機クラスタの取り組み_第55回情報科学若手の会
by
Preferred Networks
PDF
続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2
by
Preferred Networks
PDF
Kubernetes Service Account As Multi-Cloud Identity / Cloud Native Security Co...
by
Preferred Networks
PDF
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap / Kubernetes Meetup Tokyo #51 / #k...
by
Preferred Networks
PDF
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap - Batch/HPCの潮流とScheduler拡張事例 / Kub...
by
Preferred Networks
PDF
独断と偏見で選んだ Kubernetes 1.24 の注目機能と今後! / Kubernetes Meetup Tokyo 50
by
Preferred Networks
PodSecurityPolicy からGatekeeper に移行しました / Kubernetes Meetup Tokyo #57
by
Preferred Networks
Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3
by
Preferred Networks
Kubernetes + containerd で cgroup v2 に移行したら "failed to create fsnotify watcher...
by
Preferred Networks
深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...
by
Preferred Networks
Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55
by
Preferred Networks
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
by
Preferred Networks
最新リリース:Optuna V3の全て - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
by
Preferred Networks
Optuna Dashboardの紹介と設計解説 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
by
Preferred Networks
スタートアップが提案する2030年の材料開発 - 2022/11/11 QPARC講演
by
Preferred Networks
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
by
Preferred Networks
PFNにおける研究開発(2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」)
by
Preferred Networks
自然言語処理を 役立てるのはなぜ難しいのか(2022/10/25東大大学院「自然言語処理応用」)
by
Preferred Networks
Kubernetes にこれから入るかもしれない注目機能!(2022年11月版) / TechFeed Experts Night #7 〜 コンテナ技術を語る
by
Preferred Networks
Matlantis™のニューラルネットワークポテンシャルPFPの適用範囲拡張
by
Preferred Networks
PFNのオンプレ計算機クラスタの取り組み_第55回情報科学若手の会
by
Preferred Networks
続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2
by
Preferred Networks
Kubernetes Service Account As Multi-Cloud Identity / Cloud Native Security Co...
by
Preferred Networks
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap / Kubernetes Meetup Tokyo #51 / #k...
by
Preferred Networks
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap - Batch/HPCの潮流とScheduler拡張事例 / Kub...
by
Preferred Networks
独断と偏見で選んだ Kubernetes 1.24 の注目機能と今後! / Kubernetes Meetup Tokyo 50
by
Preferred Networks
Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜
1.
Pythonの理理解を試みる〜~バイトコードインタプリタを作成する〜~柏原秀蔵Preferred Networks, Inc.2016/04/28
2.
⾃自⼰己紹介l 柏原秀蔵 (@suma90h)
(Preferred Networks)l 最近:Dockerfileは友達l 最近の活動– お菓⼦子作り(前回の発表と同じ写真ですが、たまに焼いてます)– 年年1回くらいバイクでツーリング&キャンプに⾏行行ってます2
3.
去年年は佐渡島へ キャンプしたり3
4.
去年年は佐渡島へ 登⼭山したり4
5.
Pythonについて、実世界で役に⽴立立ちづらい話をしますl 今⽇日のネタはPython– Python⾖豆知識識–
CPythonを理理解するためにバイトコードインタプリタを作る話(本題)l ここ最近の私のセミナー発表は何かの紹介が多かった– 2015/07/09 先取り Go 1.5– 2014/12/18 systemdを始めよう5
6.
なぜPython?l 10年年以上使われている(メンテされ続けている)プログラミング⾔言語l 個⼈人的に注⽬目したいソフトウェアがPythonを利利⽤用している–
Chainer (PFI/PFNによる開発)– Ansible (最近2.0出ました)u マシンの構成管理理ツールl 息が⻑⾧長い話し– Python 3が出ていても、いまだにPython 2.7も台頭している– Ubuntu 16.04ではPython 3標準であるとか6
7.
Pythonの⾖豆知識識:クイズl 以前、⼈人前で話したことがあるので知っている⼈人も多いかもしれませんl Q:Pythonは何の⽬目的で作られたでしょう?l
解答候補– A:テキスト処理理の⽬目的で作られた– B:分散OSのプラットフォームで使う⽬目的で作られた– C:業務時間にほかにやることがないから作られた7
8.
Pythonの起源クイズ: クイズの答えl 正解はB:分散OSのプラットフォームで使う⽬目的で作られたl
Amoebaプロジェクト(分散OS:アンドリュー・タネンバウム先⽣生)のプラットフォーム向けに作られた– WikipediaやPython公式FAQにも載ってますl ちなみに他の解答の⾔言語は?– A:テキスト処理理の⽬目的で作られた– Perl。awkだと⼒力力不不⾜足だったらしい– C:業務時間にほかにやることがないから作られた– Ruby。割と有名な話し8
9.
CPythonを理理解するためにバイトコードインタプリタを作成する9
10.
モチベーションl プログラミング⾔言語の、コンパイラかインタプリタを作りたかった– ⾞車車輪輪の再発明でも構わない。⾃自分の学習のためl
⾔言語⾃自作は考えない。⽂文法(Syntax)考えるのが⼤大変なためl ⾔言語VM(Virtual Machine)を作って⾒見見たい気持ちもあった– コンパイラの書籍では中々解説されない部分で、知らないことが多い– Java VMやCLR(.NET Framework) → タスクとして重たすぎる– JavaScript も上と同様、また⾼高速化⾯面で重たそうな印象– Ruby → 内部実装よく知らない、中間コードのファイル⽣生成しない– Python → バイトコード(中間コード)⽣生成するため、丁度度良良いかもしれない!u 参考にできるプログラムを発⾒見見できた(GoやPython製のインタプリタ)10
11.
注意l CPythonの理理解を試みた– のですが、バイトコードインタプリタの理理解が深まるばかりで、Pythonインタプリタ(全体)の理理解については浅い気がします11
12.
Pythonバイトコードインタプリタを作る!l バイトコードとは– 実⾏行行可能なプログラムバイナリ–
狭義にはJavaのように1バイト(8ビット)単位が命令令コード(Operation Code)だったためバイトコードと呼ばれる– Pythonの中間コードも1バイト単位– 1バイト → 256通りまでの命令令を表現できるl コードリーディング– Python-‐‑‒2.7.10/Include/opcode.h では147までを定義– Python-‐‑‒3.5.1/Include/opcode.h では154までを定義12
13.
Pythonのフロー(いわゆるインタプリタ処理理系のフロー)l 通常は字句句解析などが必要l フロントエンドの処理理(字句句・構⽂文解析)からバイトコード⽣生成まではCPythonに任せる作戦–
バイトコードインタプリタ開発の場合– バイトコードのファイル読み込み → 実⾏行行 となる13source(test.py)lexical analyzer字句句解析parser構⽂文解析etc executePythonや一般的な処理系のフローresult
14.
バイトコードインタプリタ作成の流流れl 公式情報から作る場合、CPython本家を調査する努⼒力力が必要– CPythonのCソースコードを読み、バイトコードインタプリタを解読する–
公式ドキュメントを読み、バイトコードの意味を把握するu http://docs.python.jp/2.7/library/dis.htmll 今回はGo製のインタプリタGoPyをD⾔言語で再実装(移植)することにした– ⼀一部の命令令が実装されているl GoPyの⾏行行数– wc -‐‑‒l *.go → 1643 ⾏行行– 短い? 1000⾏行行くらいなら、気合いで1週間程度度で動くものが作れると判断14
15.
なぜD⾔言語か?l バイナリファイルの扱いや、ビット演算などが簡単に書けると思ったl better
C++として、C++よりも簡単にVMの実装を書けると期待したl D⾔言語初⼼心者なので、D⾔言語で1000⾏行行程度度書いてみたかった– (感想)Goと⽐比較しても、⾔言語⾃自体は書きやすく悪くない感じ– Goから移ると、公式の標準ライブラリや周辺ツールの少なさが⽬目⽴立立つl 書籍「The D Programming Language」はわかりやすい– ただし2010年年の本なので、古い箇所がある– ライブラリ名など、修正が必要なサンプルコードもある15
16.
Pythonバイトコード.pyc概要l .pyc がバイトコード(中間コード)の拡張⼦子。Pythonによって⽣生成されるl
file.pyとfile.pycがあったとき、file.pyc を優先して実⾏行行する– pycはタイムスタンプを持っており、.pyと⽐比較して新しい⽅方を読み込む– 参考: python -‐‑‒ When are .pyc files refreshed? -‐‑‒ Stack Overflowu http://stackoverflow.com/questions/15839555/when-‐‑‒are-‐‑‒pyc-‐‑‒files-‐‑‒refreshedl pycはいつ⽣生成されるのか– importで他のファイルの.pyを読み込んだとき– pythonで –m compileall もしくは –m py_̲compile オプションで実⾏行行されたときl pycの効果– ファイル読み込みのキャッシュの効果– プログラム実⾏行行が⾼高速になるわけではない!16
17.
Pythonバイトコード.pyc内容l ローカル変数の数、スタックのサイズ、フラグ、命令令コード…などl Python-‐‑‒2.7.10/Include/code.h
の PyCodeObject構造体が実体– https://hg.python.org/cpython/file/2.7/Include/code.h#l10l pycファイルのバイナリ読み込みにあたって– 数値はリトルエンディアンで格納されている– 16/32ビット数値、⽂文字列列(もしくはバイナリ)– ※ バイナリのパースについては複雑なので⾶飛ばしますl このデータをもとにVM(バイトコードインタプリタ)が⾛走ることになる– Pythonのバイトコードインタプリタはスタックマシン型– Opode: https://hg.python.org/cpython/file/2.7/Include/opcode.h17
18.
スタックマシン型のVM、Pythonのインタプリタとは?l ⼀一般的なスタックマシンの解説(省省略略します)– https://ja.wikipedia.org/wiki/スタックマシン–
https://en.wikipedia.org/wiki/Stack_̲machine– 例例: Java VMやCLR(.NET Framework)のVMでもスタックマシンが採⽤用l Pythonでは(例例)– BINARY_̲ADD: スタック上のトップ2つの値をPopして加算し、スタックにPushする– LOAD_̲NAME: 指定された名前の変数の値をスタックにPushする– STORE_̲NAME: スタック上のトップ1つの値をPopし、指定した名前の変数へ格納する– http://docs.python.jp/2.7/library/dis.html18
19.
バイトコードインタプリタ開発の記録l ⽇日記と⾏行行数の記録を書いていた– ⽇日記はそのままコピペしますl
数⾏行行のコメントと、twitterで⾏行行数(進捗)をつぶやく19
20.
バイトコードインタプリタ開発の記録l 2016/04/20 –
D⾔言語まともに書き始めた 20
21.
バイトコードインタプリタ開発の記録l 2016/04/21– pycのパーサ書いた、途中で4バイト読み込みするのが抜けたバグではまった。
– printfデバッグして⽐比較最中、⾜足りない箇所が発覚して無事解決。 – PyTupleとか基本データ型を実装。attributeとかは⾶飛ばした。後で実装する。 – Bytecodeのopcodeのswitchを書くところまで進んだ。 21
22.
バイトコードインタプリタ開発の記録l 2016/04/21 アクシデントも– D⾔言語の標準ライブラリにStackがない!–
→ kinabaさんのウェブサイトにあったコードを借りてしのいだ22
23.
バイトコードインタプリタ開発の記録l 2016/04/22– Opcodeのインタプリタを作成中
– 加減乗算あたりの基礎を実装 23
24.
バイトコードインタプリタ開発の記録l 2016/04/24– STORE_̲NAMEの名前取得がバグってた24
25.
バイトコードインタプリタ開発の記録l 2016/04/25– 関数定義と関数呼び出し(引数有り・無し)ができるようになった25
26.
デモl GoPy付属のテスト⽤用スクリプト– 組み込みモジュールtimeのtime.time()から、Unix
timeを取得する– 同⼀一ファイル内の関数を呼び出すl 今回作成したテスト⽤用のスクリプト– 数値の演算(加減算)をして、printする26
27.
Pythonを理理解できたであろうか?l Pythonの理理解は深まったのか? という問い– ⼀一部機能などに関して個⼈人的に深まったと⾔言える。しかし、広く伝えるのは難しい–
pycの16進数/ASCIIダンプやopcodeを⾒見見て⼀一部の命令令が解読できるようになったl バイトコードインタプリタ作成を通じて得られたもの– Pythonのような⾔言語のバイトコードインタプリタの実装⽅方法の知⾒見見– D⾔言語でのちょっとしたスタックマシン型VMの開発経験(D⾔言語良良かった)– Pythonのfunctionなどがどんな実体で管理理されてるか知る機会となった– Pythonで `̀type(funcname)`̀ とすると関数はオブジェクトだとわかるl 注意: インタプリタが作れるからといって、Python⾔言語そのものに詳しくなれるとは限らない!27
28.
よりPythonを知るには(実装という意味で)l CPythonをはじめとし、⾔言語の実装の各⽅方⾯面からアプローチすると良良さそう– ⾔言語の⽂文法を知る・使い⽅方を知る–
組み込みの標準機能(標準のデータ型)や構⽂文(ifやforなど)の実装を知る– 標準のランタイムライブラリを知る– 処理理系(CPythonならバイトコードインタプリタ)にあわせた実⾏行行⽅方法を知るl よりディープな所に触れる– マルチスレッドの実装– GIL(Global Interpreter Lock)– GC(Garbage Collection)– CPythonのC拡張28
29.
参考l https://github.com/flosch/GoPyl https://github.com/nedbat/byterunl
http://akaptur.com/blog/2013/11/15/introduction-‐‑‒to-‐‑‒the-‐‑‒python-‐‑‒interpreter/29
30.
Copyright © 2016Preferred
Networks All Right Reserved.
Download
[8]
ページ先頭
©2009-2025
Movatter.jp