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根切り文法アーキテクチャ - 真の疎結合設計
🌳 「根が這う」問題の本質
現在の設計の根本的な問題
// 🌳 根が這っている例: 一つの変更が全体に波及
struct Keyword {
name: String,
token_type: TokenType, // Tokenizer層の型
parser_rule: ParserRule, // Parser層の型
mir_op: MIROpcode, // MIR層の型
vm_handler: VMHandler, // VM層の型
// → 一つのstructが全層の型を知っている！
}
🎯 根切り設計: レイヤー完全分離
核心思想: 「各層は自分の関心事だけを知る」
【Tokenizer層】 【Parser層】 【Semantic層】
"me" → Token::Me → SelfReference
知識:文字列のみ 知識:トークンのみ 知識:意味のみ
【MIR層】 【VM層】 【JIT層】
LoadLocal(0) → OP_LOAD_0 → mov rax, [rbp]
知識:MIRのみ 知識:オペコードのみ 知識:機械語のみ
📦 真の箱化: 変換箱（TransformerBox）パターン
1. 各層は純粋な箱
// Tokenizer層: 文字列→トークンの変換のみ
box StringToTokenBox {
init { } // 依存なし！
transform(text: String) -> TokenStream {
// 純粋な文字列処理
local tokens = []
local chars = text.chars()
loop(chars.hasNext()) {
local ch = chars.next()
if ch.isLetter() {
local word = me.readWord(chars, ch)
tokens.push(me.classifyWord(word))
}
// ...
}
return TokenStream(tokens)
}
classifyWord(word: String) -> Token {
// ローカルな判定のみ
match word {
"me" => Token::Me,
"from" => Token::From,
"loop" => Token::Loop,
_ => Token::Identifier(word)
}
}
}
2. 層間の変換も箱
// Token→AST変換箱
box TokenToASTBox {
init { } // 依存なし！
transform(tokens: TokenStream) -> AST {
local parser = PrattParser()
return parser.parse(tokens)
}
}
// AST→MIR変換箱
box ASTToMIRBox {
init { } // 依存なし！
transform(ast: AST) -> MIR {
match ast {
AST::BinaryOp(op, left, right) => {
local leftMIR = me.transform(left)
local rightMIR = me.transform(right)
return me.selectMIROp(op, leftMIR, rightMIR)
}
// ...
}
}
selectMIROp(op: String, left: MIR, right: MIR) -> MIR {
// ローカルな判断のみ
if op == "+" {
if left.type == "String" and right.type == "String" {
return MIR::StringConcat(left, right)
}
if left.type == "Integer" and right.type == "Integer" {
return MIR::AddI64(left, right)
}
}
// ...
}
}
🔄 パイプライン: 箱の連鎖
純粋関数的パイプライン
// 各箱は前の箱の出力を入力として受け取るだけ
box NyashPipeline {
init { }
compile(source: String) -> ExecutableCode {
// 各変換箱を順番に適用
local tokens = StringToTokenBox().transform(source)
local ast = TokenToASTBox().transform(tokens)
local mir = ASTToMIRBox().transform(ast)
local bytecode = MIRToVMBox().transform(mir)
return bytecode
}
}
📐 設定の分離: ConfigBox
文法定義も実行時から分離
// ビルド時のみ使用される設定箱
box GrammarConfigBox {
init { yamlPath }
load() -> GrammarConfig {
// YAMLを読み込んで設定オブジェクトを返す
return YAML.parse(File.read(me.yamlPath))
}
}
// ビルド時コード生成箱
box CodeGeneratorBox {
init { config }
generate() {
// 設定から各層のコードを生成
me.generateTokenizerTable(me.config.keywords)
me.generateParserTable(me.config.syntax)
me.generateMIRTable(me.config.semantics)
}
generateTokenizerTable(keywords) {
// キーワードマッチング用の完全ハッシュ関数生成
local code = "fn classify_keyword(s: &str) -> Token {\n"
code += " match s {\n"
keywords.forEach((word, info) => {
code += ' "' + word + '" => Token::' + info.token + ',\n'
})
code += " _ => Token::Identifier(s.to_string())\n"
code += " }\n"
code += "}\n"
File.write("src/generated/keywords.rs", code)
}
}
🎯 セマンティクスの分離
セマンティクスも変換箱として実装
// 型強制変換箱
box TypeCoercionBox {
init { } // 依存なし！
coerceToString(value: Value) -> StringValue {
match value {
Value::String(s) => StringValue(s),
Value::Integer(i) => StringValue(i.toString()),
Value::Float(f) => StringValue(f.toString()),
Value::Bool(b) => StringValue(b ? "true" : "false"),
_ => panic("Cannot coerce to string")
}
}
}
// 演算子実行箱
box OperatorExecutorBox {
init { coercionBox }
executeAdd(left: Value, right: Value) -> Value {
// ローカルな判断
match (left, right) {
(Value::String(s1), Value::String(s2)) => {
Value::String(s1 + s2)
}
(Value::String(s), other) => {
local s2 = me.coercionBox.coerceToString(other)
Value::String(s + s2.value)
}
(Value::Integer(i1), Value::Integer(i2)) => {
Value::Integer(i1 + i2)
}
// ...
}
}
}
🔧 テスト可能性の向上
各箱が独立してテスト可能
// StringToTokenBoxのテスト
test "tokenize keywords" {
local box = StringToTokenBox()
local tokens = box.transform("me loop from")
assert tokens == [Token::Me, Token::Loop, Token::From]
}
// ASTToMIRBoxのテスト
test "binary op to MIR" {
local box = ASTToMIRBox()
local ast = AST::BinaryOp("+",
AST::Literal(Value::Integer(1)),
AST::Literal(Value::Integer(2))
)
local mir = box.transform(ast)
assert mir == MIR::AddI64(
MIR::Const(Value::Integer(1)),
MIR::Const(Value::Integer(2))
)
}
📊 依存グラフ: 完全なDAG（有向非巡環グラフ）
StringToTokenBox (依存: 0)
↓
TokenToASTBox (依存: 0)
↓
ASTToMIRBox (依存: 0)
↓ ↓
MIRToVMBox (依存: 0) MIRToJITBox (依存: 0)
TypeCoercionBox (依存: 0)
↓
OperatorExecutorBox (依存: 1)
🚀 この設計の利点
1. 真の疎結合
- 各箱は入力と出力の型だけを知る
- 他の箱の実装を一切知らない
- インターフェースすら不要（型だけで十分）
2. 並行開発可能
- チームAがTokenizer開発
- チームBがParser開発
- チームCがMIR開発
- 全員が独立して作業可能
3. 差し替え可能
// 別実装への差し替えが容易
local pipeline = NyashPipeline()
pipeline.tokenizer = OptimizedStringToTokenBox() // 高速版
pipeline.parser = ErrorRecoveringTokenToASTBox() // エラー回復版
4. 段階的最適化
// 最適化も箱として追加
box MIROptimizerBox {
transform(mir: MIR) -> MIR {
// 定数畳み込み、死んだコード除去など
return optimized
}
}
// パイプラインに挿入
local mir = ASTToMIRBox().transform(ast)
mir = MIROptimizerBox().transform(mir) // 追加
local bytecode = MIRToVMBox().transform(mir)
🎯 まとめ: 根を完全に切る
- データ中心設計: 各層は入力データを出力データに変換するだけ
- 状態を持たない: すべての箱が純粋関数的
- 設定と実装の分離: ビルド時と実行時を明確に分離
- 変換の連鎖: パイプラインで箱をつなぐ
これにより、真に「根が這わない」アーキテクチャが実現されます。