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# PythonParserBox 実装ロードマップ
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Based on ChatGPT5's Python Language Feature Surface Map
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## 🎯 実装優先順位の考え方
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### 1. 最小限の価値を早く提供
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- まずPythonコードが「動く」状態を作る
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- 完璧な言語機能カバレッジより、実用的なサブセットを優先
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### 2. Nyashの強みを活かせる部分から
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- ループ最適化（for/while → MIR/JIT高速化）
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- 関数呼び出し（def → BoxCall高速化）
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- 数値計算（BinOp → ネイティブ性能）
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### 3. 段階的な拡張を可能にする設計
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- 未実装機能はCPython execへフォールバック
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- 実装済み機能から徐々にMIR変換を拡大
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## 📋 Phase 1: Core Subset（1-2週間）
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**目標**: 基本的なPythonコードをNyashで実行可能にする
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### 文（Statement）
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- [x] def - 関数定義 → Nyash関数/Box
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- [x] if/elif/else - 条件分岐 → CondBr
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- [x] for - ループ → Loop + Iterator
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- [x] while - ループ → Loop
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- [x] return - 戻り値 → Return
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- [ ] import（最小限） - 標準モジュールは後回し
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### 式（Expression）
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- [x] 関数呼び出し - Call → BoxCall
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- [x] 演算子（算術） - +,-,*,/,% → BinOp
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- [x] 比較演算子 - ==,!=,<,>,<=,>= → Compare
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- [x] 変数参照/代入 - Name → Load/Store
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- [x] リテラル - 数値/文字列/bool → Const
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### データ型（最小限）
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- [x] int → IntegerBox
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- [x] float → FloatBox
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- [x] str → StringBox
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- [x] bool → BoolBox
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- [x] list（基本） → ArrayBox
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## 📋 Phase 2: Data Model（2-3週間）
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**目標**: Pythonの特殊メソッドをNyashのBoxメソッドにマッピング
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### 特殊メソッド
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- [ ] __init__ → constructor/birth
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- [ ] __len__ → length()
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- [ ] __getitem__ → get()
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- [ ] __setitem__ → set()
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- [ ] __iter__ → iterator()
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- [ ] __str__ → toString()
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### コレクション拡張
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- [ ] dict → MapBox
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- [ ] tuple → ImmutableArrayBox（新規）
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- [ ] set → SetBox（新規）
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### 演算子オーバーロード
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- [ ] __add__, __sub__ 等 → operator+, operator-
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- [ ] __eq__, __lt__ 等 → equals(), compareTo()
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## 📋 Phase 3: Advanced Features（1ヶ月）
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**目標**: Pythonの生産性の高い機能を実装
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### 制御フロー拡張
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- [ ] try/except → エラーハンドリング
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- [ ] with文 → リソース管理
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- [ ] break/continue → ループ制御
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### 高度な機能
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- [ ] ジェネレータ（yield） → GeneratorBox
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- [ ] デコレータ → 関数ラッパー
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- [ ] 内包表記 → 最適化されたループ
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- [ ] ラムダ式 → 匿名関数
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### クラスシステム
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- [ ] class文 → box定義
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- [ ] 継承 → from構文
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- [ ] super() → from Parent.method()
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## 📋 Phase 4: Modern Python（将来）
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**目標**: 最新のPython機能をサポート
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### 非同期
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- [ ] async/await → 非同期Box（将来のNyash非同期と統合）
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- [ ] async for/with → 非同期イテレータ
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### パターンマッチ（3.10+）
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- [ ] match/case → Nyashのパターンマッチ（将来実装時）
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### 型ヒント
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- [ ] 型アノテーション → MIRの型情報として活用
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- [ ] typing モジュール → 静的型チェック情報
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## 🚀 実装戦略
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### Step 1: AST変換の基礎（Phase 1開始）
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```python
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# Python側でAST→JSON
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import ast
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import json
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def parse_to_json(code):
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tree = ast.parse(code)
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return json.dumps(ast_to_dict(tree))
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# 最小限のノードから実装
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def ast_to_dict(node):
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if isinstance(node, ast.FunctionDef):
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return {
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"type": "FunctionDef",
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"name": node.name,
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"args": [arg.arg for arg in node.args.args],
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"body": [ast_to_dict(stmt) for stmt in node.body]
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}
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# ... 他のノードタイプを順次追加
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```
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### Step 2: Nyash AST生成（Rust側）
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```rust
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// JSON → Nyash AST
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fn convert_python_ast(json: &str) -> Result<ast::Program> {
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let py_ast: PythonAst = serde_json::from_str(json)?;
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match py_ast {
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PythonAst::FunctionDef { name, args, body } => {
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// Python def → Nyash function
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ast::BoxDef {
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name,
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methods: vec![ast::Method {
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name: name.clone(),
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params: args,
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body: convert_statements(body),
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}],
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..
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}
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}
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// ... 他のケース
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}
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}
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```
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### Step 3: 段階的な実行
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1. 最初はCPython exec()でそのまま実行
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2. 変換可能な部分からMIR生成
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3. MIR化された部分はVM/JITで高速実行
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4. 未対応部分は自動的にCPythonフォールバック
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## 📊 期待される成果
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### Phase 1完了時点
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- 簡単な数値計算スクリプトが2-5倍高速化
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- 基本的なループが最適化される
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- Nyashの既存Box（FileBox等）がPythonから使える
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### Phase 2完了時点
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- Pythonのリスト/辞書操作が高速化
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- NyashとPythonのデータ構造が相互運用可能
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- 特殊メソッドによる自然な統合
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### Phase 3完了時点
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- Pythonの生産的な機能がNyashで高速実行
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- 既存Pythonコードの大部分が動作
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- デコレータやジェネレータも最適化
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## 🎯 最初の一歩（今すぐ開始）
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1. pyo3でPythonParserBoxの骨組み作成
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2. 最小限のparse_to_json実装（def + return）
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3. 単純な関数のAST変換テスト
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4. "Hello from Python in Nyash"を表示
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```python
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# 最初のテストケース
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def hello():
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return "Hello from Python in Nyash"
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# これがNyashで動けば成功！
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作成日: 2025-08-27
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ChatGPT5のサーフェスマップを基に優先順位付けしたロードマップ
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