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PythonParserBox設計提案 - CPythonパーサーを使ったPython→Nyash変換
概要
CPythonの公式パーサーを活用して、PythonコードをNyashで直接実行可能にする革命的なアプローチ。 PythonコードをNyashのAST/MIRに変換し、Nyashの最適化・JITコンパイルの恩恵を受けられるようにする。
アーキテクチャ
1. PythonParserBox（ビルトインBox）
// 使用例
local py_parser = new PythonParserBox()
// Pythonコードを直接パース
local ast = py_parser.parse("""
def calculate(x, y):
return x * 2 + y
result = calculate(10, 5)
""")
// NyashのASTに変換
local nyash_ast = py_parser.to_nyash_ast(ast)
// 直接実行も可能
local result = py_parser.run(python_code)
2. 実装構造
pub struct PythonParserBox {
base: BoxBase,
parser: CPythonParser, // CPythonの公式パーサー使用
}
impl PythonParserBox {
// Python → Python AST
pub fn parse(&self, code: &str) -> Box<dyn NyashBox> {
let py_ast = self.parser.parse_string(code);
Box::new(PythonAstBox { ast: py_ast })
}
// Python AST → Nyash AST
pub fn to_nyash_ast(&self, py_ast: &PythonAstBox) -> Box<dyn NyashBox> {
let converter = AstConverter::new();
converter.convert_python_to_nyash(py_ast)
}
// Python AST → MIR（直接変換）
pub fn to_mir(&self, py_ast: &PythonAstBox) -> MirModule {
let mut builder = MirBuilder::new();
for func in py_ast.functions() {
self.convert_function_to_mir(&mut builder, func);
}
builder.build()
}
}
AST変換マッピング
Python → Nyash対応表
| Python AST | Nyash AST | 説明 |
|---|---|---|
| FunctionDef | FunctionDecl | 関数定義 |
| BinOp | BinaryOp | 二項演算 |
| Call | MethodCall | 関数呼び出し |
| Assign | Assignment | 代入 |
| If | IfStatement | 条件分岐 |
| While/For | LoopStatement | ループ |
| Return | ReturnStatement | return文 |
| Import | NewBox/LoadPlugin | import → Box化 |
型変換戦略
// Python動的型 → Nyash Box
match py_value {
PyInt(n) => IntegerBox::new(n),
PyFloat(f) => FloatBox::new(f),
PyStr(s) => StringBox::new(s),
PyList(items) => ArrayBox::from_iter(items),
PyDict(map) => MapBox::from_iter(map),
PyObject(obj) => PythonObjectBox::new(obj), // 変換不能な場合
}
MIR生成例
Pythonコード
def calculate(x, y):
return x * 2 + y
生成されるMIR
function calculate(%x, %y) {
Load(%1, %x)
Const(%2, 2)
BinOp(%3, Mul, %1, %2)
Load(%4, %y)
BinOp(%5, Add, %3, %4)
Return(%5)
}
利点
- 完全な互換性: CPython公式パーサーで100%正確なパース
- 統一最適化: PythonコードもNyashのMIR最適化パイプラインを通る
- JIT/AOTコンパイル: PythonコードをネイティブコードにJIT/AOTコンパイル可能
- 段階的移行: 既存Pythonコードを徐々にNyashに移行
- デバッグ統一: Nyashのデバッグツールでpythonコードもデバッグ可能
実装フェーズ
Phase 1: 基本パーサー統合
- CPythonパーサーのFFIバインディング
- parse()メソッドでPython ASTを取得
- AST可視化（dump_ast）
Phase 2: AST変換
- Python AST → Nyash AST変換器
- 基本的な文法要素のサポート
- 型変換システム
Phase 3: MIR直接生成
- Python AST → MIR変換
- Python特有の最適化（動的型推論等）
- ベンチマーク
Phase 4: エコシステム統合
- NumPy等の主要ライブラリサポート
- Python例外 → Nyashエラー変換
- async/await対応
- GIL管理の自動化
技術的課題と解決策
1. GIL（Global Interpreter Lock）
- 解決策: PythonコードはGILスコープ内で実行
- 将来: MIR変換後はGILフリーで実行可能
2. Python動的型とNyash Box型のマッピング
- 解決策: 実行時型情報を保持するPythonObjectBox
- 最適化: よく使う型（int, str等）は専用Boxに変換
3. Pythonモジュールシステム
- 解決策: importをNyashのプラグインロードにマッピング
- pip packages → Nyashプラグインとして扱う
実用例
機械学習コードの実行
local ml_code = """
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# データ準備
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3
# モデル訓練
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 予測
predictions = model.predict(np.array([[3, 5]]))
print(f'Prediction: {predictions[0]}')
"""
local py_parser = new PythonParserBox()
local result = py_parser.run(ml_code)
Webアプリケーション
local flask_app = """
from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/api/hello/<name>')
def hello(name):
return jsonify({'message': f'Hello, {name}!'})
if __name__ == '__main__':
app.run(port=5000)
"""
local py_parser = new PythonParserBox()
py_parser.run(flask_app) // FlaskアプリがNyash内で起動
期待される効果
- パフォーマンス向上: PythonコードがJITコンパイルされ高速化
- メモリ効率: NyashのGC/メモリ管理を活用
- 相互運用性: Python↔Nyash↔Rust↔JS等の自由な組み合わせ
- 開発効率: 既存Pythonライブラリをそのまま使える
- 将来性: PythonコードをネイティブAOTコンパイル可能
まとめ
PythonParserBoxは、Pythonの豊富なエコシステムとNyashの高性能実行エンジンを組み合わせる画期的なアプローチ。 CPythonパーサーの信頼性とNyashのMIR/JIT最適化により、Pythonコードをより高速に、より効率的に実行できる。