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## 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!
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# Python Native実装例
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## 🎯 実装イメージ
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### 使用例1: 基本的な関数のネイティブ化
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```nyash
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// example1_basic.nyash
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// Pythonコードをネイティブコンパイル
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// Step 1: Pythonコードを用意
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code = """
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def fibonacci(n):
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if n <= 1:
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return n
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return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
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def factorial(n):
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if n == 0:
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return 1
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return n * factorial(n-1)
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"""
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// Step 2: パース
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parser = new PythonParserBox()
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ast = parser.parse(code)
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print("Parsed functions: " + parser.getStats().get("functions"))
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// Step 3: コンパイル
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compiler = new PythonCompilerBox()
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mir_module = compiler.compile(ast)
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// Step 4: 実行
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if mir_module.isOk() {
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// ネイティブ実行！
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module = mir_module.get()
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// 関数を取得して実行
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fib = module.getFunction("fibonacci")
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result = fib.call(10)
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print("fibonacci(10) = " + result) // 55
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fact = module.getFunction("factorial")
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result = fact.call(5)
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print("factorial(5) = " + result) // 120
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} else {
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print("Compilation failed: " + mir_module.getError())
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}
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```
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### 使用例2: コンパイル可否の明確な判定
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```nyash
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// example2_clear_separation.nyash
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// コンパイルできるかどうか事前に判定
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// Phase 1対応のコード
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code_phase1 = """
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def compute_sum(n):
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total = 0
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for i in range(n):
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total += i * i
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return total
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def factorial(n):
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if n == 0:
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return 1
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return n * factorial(n-1)
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"""
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// Phase 1未対応のコード
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code_unsupported = """
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def fibonacci_generator(n):
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a, b = 0, 1
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for _ in range(n):
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yield a
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a, b = b, a + b
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"""
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// コンパイラーで判定
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parser = new PythonParserBox()
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compiler = new PythonCompilerBox()
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// Phase 1対応コードのチェック
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ast1 = parser.parse(code_phase1)
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result1 = compiler.compile(ast1)
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if result1.isOk() {
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print("✅ Phase 1 code compiled successfully!")
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module = result1.get()
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print("compute_sum(100) = " + module.call("compute_sum", 100))
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} else {
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print("❌ Compilation failed: " + result1.getError())
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}
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// 未対応コードのチェック
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ast2 = parser.parse(code_unsupported)
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result2 = compiler.compile(ast2)
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if result2.isOk() {
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print("✅ Compiled successfully!")
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} else {
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print("❌ Cannot compile: " + result2.getError())
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print(" Reason: yield expression not supported in Phase 1")
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print(" Please use PyRuntimeBox instead")
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}
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```
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### 使用例3: プログレッシブ最適化
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```nyash
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// example3_progressive.nyash
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// 実行しながら徐々に最適化
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// 型推論付きコンパイラー
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compiler = new PythonCompilerBox()
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compiler.enableTypeInference(true)
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compiler.enableProfiling(true)
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// 初回実行（型情報収集）
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code = """
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def matrix_multiply(A, B):
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# 最初は型が不明
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result = []
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for i in range(len(A)):
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row = []
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for j in range(len(B[0])):
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sum = 0
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for k in range(len(B)):
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sum += A[i][k] * B[k][j]
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row.append(sum)
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result.append(row)
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return result
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"""
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// プロファイル付き実行
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for i in range(5) {
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mir = compiler.compile(parser.parse(code))
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// 実行してプロファイル収集
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module = mir.get()
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A = [[1, 2], [3, 4]]
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B = [[5, 6], [7, 8]]
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result = module.call("matrix_multiply", A, B)
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// 型情報が蓄積される
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print("Iteration " + i + ": ")
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print(" Type confidence: " + compiler.getTypeConfidence())
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print(" Optimization level: " + compiler.getOptimizationLevel())
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}
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// 5回実行後、完全に最適化されたコードが生成される
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```
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### 使用例4: 言語間相互運用
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```nyash
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// example4_interop.nyash
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// PythonコードとNyashコードのシームレスな連携
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// Pythonで数値計算関数を定義
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python_math = """
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import math
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def distance(x1, y1, x2, y2):
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return math.sqrt((x2-x1)**2 + (y2-y1)**2)
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def normalize(vector):
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magnitude = math.sqrt(sum(x**2 for x in vector))
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return [x/magnitude for x in vector]
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"""
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// コンパイルしてNyashから使用
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module = compile_python(python_math)
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// Nyash側のゲームロジック
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box GameObject {
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init { x, y, vx, vy }
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update(dt) {
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// Python関数をネイティブ速度で呼び出し
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me.x = me.x + me.vx * dt
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me.y = me.y + me.vy * dt
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// 正規化（Pythonの関数を使用）
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local normalized = module.normalize([me.vx, me.vy])
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me.vx = normalized[0]
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me.vy = normalized[1]
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}
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distanceTo(other) {
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// Pythonの距離計算関数を使用
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return module.distance(me.x, me.y, other.x, other.y)
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}
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}
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// 完全にネイティブコードとして実行される！
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```
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### 使用例5: デバッグとプロファイリング
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```nyash
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// example5_debug.nyash
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// 開発時のデバッグ支援
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// デバッグモード有効
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parser = new PythonParserBox()
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parser.enableDebug(true)
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compiler = new PythonCompilerBox()
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compiler.enableDebug(true)
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compiler.enableSourceMap(true) // 元のPythonコードへのマッピング
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problematic_code = """
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def buggy_function(items):
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total = 0
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for item in items:
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# バグ: itemが文字列の場合エラー
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total += item * 2
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return total / len(items)
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"""
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// コンパイル試行
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result = compiler.compile(parser.parse(problematic_code))
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if result.isErr() {
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// 詳細なエラー情報
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diag = compiler.getDiagnostics()
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print("Compilation failed at line " + diag.line)
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print("Issue: " + diag.message)
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print("Suggestion: " + diag.suggestion)
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// フォールバックで実行してランタイムエラーを確認
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runtime = new PythonRuntimeBox()
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try {
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runtime.exec(problematic_code)
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runtime.call("buggy_function", ["a", "b", "c"])
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} catch (e) {
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print("Runtime error: " + e.message)
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print("This would have been caught at compile time!")
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}
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}
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// プロファイリング情報
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profiler = new PythonProfiler()
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profiler.attach(module)
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profiler.run()
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print("Hot spots:")
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print(profiler.getHotSpots())
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print("Type instability:")
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print(profiler.getTypeInstability())
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```
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## 🎯 実装の進化
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### Phase 1（現在）
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```python
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# これらがネイティブ化可能
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def add(x, y): return x + y
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def factorial(n): ...
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def fibonacci(n): ...
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```
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### Phase 2（予定）
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```python
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# 特殊メソッド対応
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class Vector:
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def __add__(self, other): ...
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def __len__(self): ...
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# 内包表記
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squares = [x**2 for x in range(10)]
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```
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### Phase 3（将来）
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```python
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# 完全な言語機能
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async def fetch_data(): ...
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@decorator
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def enhanced_function(): ...
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yield from generator
|
||
```
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||
## 🚀 パフォーマンス期待値
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```
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Benchmark: Fibonacci(30)
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CPython: 1.234s
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PyPy: 0.123s
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Nyash Native: 0.012s (100x faster!)
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Benchmark: Matrix Multiplication (100x100)
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CPython: 5.678s
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NumPy: 0.234s
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Nyash Native: 0.198s (NumPyに匹敵!)
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