## 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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Phase 10.5 – ネイティブ基盤固め + Python ネイティブ統合
(旧10.1の一部を後段フェーズに再編。まずネイティブ/AOT基盤を固め、その上でPythonを統合する方針に整理)
このフォルダの全体像と最新の導線は INDEX を参照してください:
- INDEX: ./INDEX.md(Active と Archived の区分とリンク集)
本フェーズでは方針を明確化する:実行はVMが唯一の基準系、JITは「EXE/AOT生成専用のコンパイラ」として分離運用する。
アーキテクチャの整理(決定)
- 開発/デバッグ: MIR → VM(完全実行)
- 本番/配布: MIR → JIT(CLIF)→ OBJ → EXE(完全コンパイル)
ポイント
- フォールバック不要/禁止: JITが未対応ならコンパイルエラー。VMへは落とさない。
- 役割分担の明確化: VM=仕様/挙動の唯一の基準、JIT=ネイティブ生成器。
- プラグイン整合: VM/EXEとも同一のBID/FFIプラグインを利用(Everything is Plugin)。
📂 サブフェーズ構成(10.5s → 10.5e)
先行タスク(最優先)
- 10.5s JIT Strict/分離の確定(Fail-Fast / ノーフォールバック) [DONE]
- 目的: 「VM=実行・JIT=コンパイル」の二系統で混在を排除し、検証を単純化
- 仕様:
- JITは実行経路から外し、
--compile-native(AOT)でのみ使用 - Lowerer/Engine: unsupported>0 または fallback判定>0 でコンパイル中止(Fail-Fast)
- 実行: VMのみ。フォールバックという概念自体を削除
- JITは実行経路から外し、
- DoD:
- CLIに
--compile-nativeを追加し、OBJ/EXE生成が一発で通る - VM実行は常にVMのみ(JITディスパッチ既定OFF)。
- CLIに
10.5a(Python)設計・ABI整合(1–2日)
- ルート選択:
- Embedding: NyashプロセスにCPythonを埋め込み、PyObject*をハンドル管理
- Extending: Python拡張モジュール(nyashrt)を提供し、PythonからNyashを呼ぶ
- ABI方針:
- ハンドル: TLV tag=8(type_id+instance_id)。Pythonオブジェクトは
PyObjectBoxとして格納 - 変換: Nyash ⇄ Python で Bool/I64/String/Bytes/Handle を相互変換
- GIL: birth/invoke/decRef中はGIL確保。AOTでも同等
- ハンドル: TLV tag=8(type_id+instance_id)。Pythonオブジェクトは
10.5b ネイティブビルド基盤の固め(AOT/EXE)(2–4日)
- 目的: Python統合の前に、AOT/EXE配布体験・クロスプラットフォーム実行の足回りを先に完成させる
- 範囲:
- VMとJITの分離(JIT=EXE専用)とStrict運用の徹底
- AOTパイプラインの実働(CLIF→.o→libnyrtリンク→EXE)
- プラグイン解決のクロスプラットフォーム化(.so/.dll/.dylib、自動lib剥がし、検索パス)
- Windowsビルド/リンク(clang優先、MSYS2/WSL fallback)
- EXE出力の統一(
Result: <val>)とスモークテスト
- DoD:
- Linux/Windowsで
--compile-nativeが通り、plugins/のDLL/so/dylibを自動解決 tools/build_aot.{sh,ps1}で配布しやすいEXEが生成されるtools/smoke_aot_vs_vm.shでVM/EXEの出力照合が可能
- Linux/Windowsで
10.5c PyRuntimeBox / PyObjectBox 実装(3–5日)
PyRuntimeBox(シングルトン):eval(code) -> Handle/import(name) -> HandlePyObjectBox:getattr(name) -> Handle/call(args...) -> Handle/str() -> String- 参照管理:
Py_INCREF/Py_DECREFをBoxライフサイクル(fini)に接続 - プラグイン化:
nyash-python-plugin(cdylib/staticlib)でnyplug_python_invokeを提供(将来の静的同梱に対応)
追加方針(10.5c Handle-First/TLV 統一)
- Lowerer は Handle-First を徹底(a0 は常に
nyash.handle.of(receiver))。 - 引数TLVは String/Integer をプリミティブ化、その他は Handle(tag=8) に統一。
- 受け手箱名が未確定な経路には by-name シムを導入(後方安全の回避路)。
- 参考:
docs/reference/abi/ffi_calling_convention_min.md
10.5c 境界の双方向化(3–5日)
- Nyash→Python: BoxCall→plugin_invokeでCPython C-APIに橋渡し
- Python→Nyash:
nyashrt(CPython拡張)でnyash.call(func, args)を提供 - エラーハンドリング: 例外は文字列化(tag=6)でNyashに返却、またはResult化
10.5d JIT/AOT 統合(3–5日)
- AOTパイプライン固定: Lower→CLIF→OBJ出力→
ny_main+libnyrt.aリンク→EXE - CLI:
nyash --compile-native file.nyash -o appを追加(失敗は非ゼロ終了) - libnyrt:
nyash.python.*等のシムを提供し、未解決シンボル解決 - ディスパッチ: type_id→
nyplug_*_invokeの静的/動的ルート(第一段は動的優先)
10.5e サンプル/テスト/ドキュメント(1週間)
- サンプル:
py.eval("'hello' * 3").str()、numpyの軽量ケース(import/shape参照などRO中心) - テスト: GILの再入・参照カウントリーク検知・例外伝搬・多プラットフォーム
- ドキュメント: 使用例、制約(GIL/スレッド)、AOT時のリンク・ランタイム要件
追加済みサンプル(最小チェーン)
- VM:
examples/py_min_chain_vm.nyash(import→getattr→call→println) - AOT:
examples/aot_py_min_chain.nyash(import→getattr→call→return)
🎯 DoD(定義)
- NyashからPythonコードを評価し、PyObjectをHandleで往復できる
- 代表的なプロパティ取得/呼び出し(RO)がJIT/VMで動作
- AOTリンク後のEXEで
py.eval()代表例が起動できる(動的ロード前提) - 10.5s Strict: VM=仕様/JIT=高速実装の原則に基づき、フォールバック無しで fail-fast が機能
⌛ 目安
| サブフェーズ | 目安 |
|---|---|
| 10.5a 設計 | 1–2日 |
| 10.5b 実装 | 3–5日 |
| 10.5c 双方向 | 3–5日 |
| 10.5d JIT/AOT | 3–5日 |
| 10.5e 仕上げ | 1週間 |
⚠️ リスクと対策
- GILデッドロック: 入口/出口で厳格に確保/解放。ネスト呼び出しの方針を文書化
- 参照カウント漏れ: BoxライフサイクルでDECREFを必ず実施、リークテストを追加
- リンク/配布: Linux/macOS優先。WindowsのPythonリンクは後段で対応
- 性能: RO先行でJITに寄せ、ミューテーションはポリシー制御
注: 旧10.1系の資料(10.1a〜g, chatgpt5_integrated_plan.md)は背景情報として残置(Archived)。現行の実装計画と用語は本READMEと 10.5a/b に集約します。
次は 10.5a(設計・ABI整合)から着手。Everything is Plugin / libnyrt シムの成功パターンをPythonにも適用し、最小リスクで“Pythonネイティブ”を実現する。