📚 Phase 12: Nyashスクリプトプラグインシステム設計と埋め込みVM構想

## 主な成果 - Nyashスクリプトでプラグイン作成可能という革命的発見 - C ABI制約の分析と埋め込みVMによる解決策 - MIR/VM/JIT層での箱引数サポートの詳細分析 ## ドキュメント作成 - Phase 12基本構想（README.md） - Gemini/Codex先生の技術分析 - C ABIとの整合性問題と解決策 - 埋め込みVM実装ロードマップ - 箱引数サポートの技術詳細 ## 重要な洞察 - 制約は「リンク時にC ABI必要」のみ - 埋め込みVMでMIRバイトコード実行により解決可能 - Nyashスクリプト→C ABIプラグイン変換が実現可能 Everything is Box → Everything is Plugin → Everything is Possible!
2025-08-30 22:52:16 +09:00
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+# Python Native実装例
+
+## 🎯 実装イメージ
+
+### 使用例1: 基本的な関数のネイティブ化
+
+```nyash
+// example1_basic.nyash
+// Pythonコードをネイティブコンパイル
+
+// Step 1: Pythonコードを用意
+code = """
+def fibonacci(n):
+    if n <= 1:
+        return n
+    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
+
+def factorial(n):
+    if n == 0:
+        return 1
+    return n * factorial(n-1)
+"""
+
+// Step 2: パース
+parser = new PythonParserBox()
+ast = parser.parse(code)
+print("Parsed functions: " + parser.getStats().get("functions"))
+
+// Step 3: コンパイル
+compiler = new PythonCompilerBox()
+mir_module = compiler.compile(ast)
+
+// Step 4: 実行
+if mir_module.isOk() {
+    // ネイティブ実行！
+    module = mir_module.get()
+    
+    // 関数を取得して実行
+    fib = module.getFunction("fibonacci")
+    result = fib.call(10)
+    print("fibonacci(10) = " + result)  // 55
+    
+    fact = module.getFunction("factorial")  
+    result = fact.call(5)
+    print("factorial(5) = " + result)   // 120
+} else {
+    print("Compilation failed: " + mir_module.getError())
+}
+```
+
+### 使用例2: コンパイル可否の明確な判定
+
+```nyash
+// example2_clear_separation.nyash
+// コンパイルできるかどうか事前に判定
+
+// Phase 1対応のコード
+code_phase1 = """
+def compute_sum(n):
+    total = 0
+    for i in range(n):
+        total += i * i
+    return total
+
+def factorial(n):
+    if n == 0:
+        return 1
+    return n * factorial(n-1)
+"""
+
+// Phase 1未対応のコード
+code_unsupported = """
+def fibonacci_generator(n):
+    a, b = 0, 1
+    for _ in range(n):
+        yield a
+        a, b = b, a + b
+"""
+
+// コンパイラーで判定
+parser = new PythonParserBox()
+compiler = new PythonCompilerBox()
+
+// Phase 1対応コードのチェック
+ast1 = parser.parse(code_phase1)
+result1 = compiler.compile(ast1)
+if result1.isOk() {
+    print("✅ Phase 1 code compiled successfully!")
+    module = result1.get()
+    print("compute_sum(100) = " + module.call("compute_sum", 100))
+} else {
+    print("❌ Compilation failed: " + result1.getError())
+}
+
+// 未対応コードのチェック
+ast2 = parser.parse(code_unsupported)
+result2 = compiler.compile(ast2)
+if result2.isOk() {
+    print("✅ Compiled successfully!")
+} else {
+    print("❌ Cannot compile: " + result2.getError())
+    print("   Reason: yield expression not supported in Phase 1")
+    print("   Please use PyRuntimeBox instead")
+}
+```
+
+### 使用例3: プログレッシブ最適化
+
+```nyash
+// example3_progressive.nyash
+// 実行しながら徐々に最適化
+
+// 型推論付きコンパイラー
+compiler = new PythonCompilerBox()
+compiler.enableTypeInference(true)
+compiler.enableProfiling(true)
+
+// 初回実行（型情報収集）
+code = """
+def matrix_multiply(A, B):
+    # 最初は型が不明
+    result = []
+    for i in range(len(A)):
+        row = []
+        for j in range(len(B[0])):
+            sum = 0
+            for k in range(len(B)):
+                sum += A[i][k] * B[k][j]
+            row.append(sum)
+        result.append(row)
+    return result
+"""
+
+// プロファイル付き実行
+for i in range(5) {
+    mir = compiler.compile(parser.parse(code))
+    
+    // 実行してプロファイル収集
+    module = mir.get()
+    A = [[1, 2], [3, 4]]
+    B = [[5, 6], [7, 8]]
+    result = module.call("matrix_multiply", A, B)
+    
+    // 型情報が蓄積される
+    print("Iteration " + i + ": ")
+    print("  Type confidence: " + compiler.getTypeConfidence())
+    print("  Optimization level: " + compiler.getOptimizationLevel())
+}
+
+// 5回実行後、完全に最適化されたコードが生成される
+```
+
+### 使用例4: 言語間相互運用
+
+```nyash
+// example4_interop.nyash  
+// PythonコードとNyashコードのシームレスな連携
+
+// Pythonで数値計算関数を定義
+python_math = """
+import math
+
+def distance(x1, y1, x2, y2):
+    return math.sqrt((x2-x1)**2 + (y2-y1)**2)
+
+def normalize(vector):
+    magnitude = math.sqrt(sum(x**2 for x in vector))
+    return [x/magnitude for x in vector]
+"""
+
+// コンパイルしてNyashから使用
+module = compile_python(python_math)
+
+// Nyash側のゲームロジック
+box GameObject {
+    init { x, y, vx, vy }
+    
+    update(dt) {
+        // Python関数をネイティブ速度で呼び出し
+        me.x = me.x + me.vx * dt
+        me.y = me.y + me.vy * dt
+        
+        // 正規化（Pythonの関数を使用）
+        local normalized = module.normalize([me.vx, me.vy])
+        me.vx = normalized[0]
+        me.vy = normalized[1]
+    }
+    
+    distanceTo(other) {
+        // Pythonの距離計算関数を使用
+        return module.distance(me.x, me.y, other.x, other.y)
+    }
+}
+
+// 完全にネイティブコードとして実行される！
+```
+
+### 使用例5: デバッグとプロファイリング
+
+```nyash
+// example5_debug.nyash
+// 開発時のデバッグ支援
+
+// デバッグモード有効
+parser = new PythonParserBox()
+parser.enableDebug(true)
+
+compiler = new PythonCompilerBox()
+compiler.enableDebug(true)
+compiler.enableSourceMap(true)  // 元のPythonコードへのマッピング
+
+problematic_code = """
+def buggy_function(items):
+    total = 0
+    for item in items:
+        # バグ: itemが文字列の場合エラー
+        total += item * 2
+    return total / len(items)
+"""
+
+// コンパイル試行
+result = compiler.compile(parser.parse(problematic_code))
+
+if result.isErr() {
+    // 詳細なエラー情報
+    diag = compiler.getDiagnostics()
+    print("Compilation failed at line " + diag.line)
+    print("Issue: " + diag.message)
+    print("Suggestion: " + diag.suggestion)
+    
+    // フォールバックで実行してランタイムエラーを確認
+    runtime = new PythonRuntimeBox()
+    try {
+        runtime.exec(problematic_code)
+        runtime.call("buggy_function", ["a", "b", "c"])
+    } catch (e) {
+        print("Runtime error: " + e.message)
+        print("This would have been caught at compile time!")
+    }
+}
+
+// プロファイリング情報
+profiler = new PythonProfiler()
+profiler.attach(module)
+profiler.run()
+
+print("Hot spots:")
+print(profiler.getHotSpots())
+print("Type instability:")
+print(profiler.getTypeInstability())
+```
+
+## 🎯 実装の進化
+
+### Phase 1（現在）
+```python
+# これらがネイティブ化可能
+def add(x, y): return x + y
+def factorial(n): ...
+def fibonacci(n): ...
+```
+
+### Phase 2（予定）
+```python
+# 特殊メソッド対応
+class Vector:
+    def __add__(self, other): ...
+    def __len__(self): ...
+    
+# 内包表記
+squares = [x**2 for x in range(10)]
+```
+
+### Phase 3（将来）
+```python
+# 完全な言語機能
+async def fetch_data(): ...
+@decorator
+def enhanced_function(): ...
+yield from generator
+```
+
+## 🚀 パフォーマンス期待値
+
+```
+Benchmark: Fibonacci(30)
+CPython:     1.234s
+PyPy:        0.123s  
+Nyash Native: 0.012s  (100x faster!)
+
+Benchmark: Matrix Multiplication (100x100)
+CPython:     5.678s
+NumPy:       0.234s
+Nyash Native: 0.198s  (NumPyに匹敵!)
+```