描述

PyMiner-Boost是一种运行前编译的静态类型语言，在语法遵循宿主Python语言规范的基础上，通过强制性的类型提示，从而生成机器码。 在Python语言中的应用领域，主要是基于主体的建模技术（ABM）。这种建模技术大量使用

P.S. 如果不清楚ABM是什么，可以看这里：https://zhuanlan.zhihu.com/p/123360032的例子。 帝国时代、城市天际线、星际争霸、红色警戒等模拟经营类游戏，与ABM的原理是相同的。因此，在ABM中，面向对象使用的频繁程度可想而知。

语法相比Python语言的变更

最主要的语法变更，就是强制使用类型提示。比如如下代码，在Python中是显然有效的：

def func():
    a = 123
    return a

但是在PyMiner-Boost中，是无效的，因为无法推断出变量的类型。特别的，函数的返回值也没有标注出来。 需要强制性地这样书写才行：

def func() -> int:
    a: int = 123
    return a

这样书写的话，本语言就能将这个语言编译成为LLVM IR中间代码，这个中间代码再通过llvmlite包编译、运行。 这样，机器码相比Python中pyc形式的中间代码，速度快很多。

编译流程

graph LR
源代码-->|ast标准库|ast --> |PyMiner Boost翻译|ir[LLVM IR]-->|LLVMLite|c[编译为可执行程序供源码调用]

数据类型

1. 8字节的整数和浮点数。
2. 用户定义对象类型，对象支持嵌套。
3. 定长列表Array以及动态列表List。List相当于Python中的原生list。
4. 用简单粗暴的方式，直接生成多份代码，用这种方式来生成泛型。

主要优点

1. 此语言的主要面向的对象为经管专业为主的非计算机用户，因此要求为尽可能同Python一致，并且具有用户友好的报错处理功能。
2. 相比Numba、太极等语言，支持较为完整的面向对象特性，适配基于主体的建模（ABM）中面向对象密集的软件开发方式，最大程度上在不变更Python 语法的情况下，提升执行效率。同时无需用户手动管理内存，降低开发难度。

需要进一步修改的地方

1. 内存分配效率太低，反复创建和释放对象太麻烦
2. 不知道堆栈在哪，因此在内存管理上只会写引用计数
3. 代码质量不敢恭维，还需要做很多的修改和调整。
4. 和Python之间的数据共享，目前还没有做完。
5. 目前还需要手动输入要编译的类名以及泛型类型。
6. 一些各种各样各样各种的bug，主要是LLVM的字节码生成写得一团乱。

暂不支持的特性

1. 字典
2. 在同文件靠前的函数中调用位置靠后的函数
3. 字符串操作（但是可以打印字符串常量）
4. 打印对象
5. .....太多了，根本列不完......

开发所用技术

编程语言

• Python
• C/C++
• Python包
  • LLVMLite
  • Cython

管理工具

• git(用gitee而不是github)

技术细节(可以先不看这里)

需要完善的地方：

1、整理types的架构，需要更多抽象

2、明确引用类型和实体类型的区别。

• 现在完全修改成了依靠自动指针+引用计数的方式进行垃圾回收的管理
  • 基本结构：栈->自动指针->数据体
  • 除整数和浮点数外，其余数据类型均为引用类型——包括字符串。
  • 自动指针和数据体都保存在堆上，自动指针主要包含自身的引用类型、指向数据体的指针，以及引用计数。
    • 列表的自动指针目前有问题，第三位不应该是长度。
  • 引用计数只和自动指针相关，同一个数据体可能有多个自动指针，但自动指针指向的位置不一定是头部。
  • 强引用的自动指针，引用计数变为0之后，将在垃圾收集的时刻被移除。
  • 当调用父类的方法时，会生成一个对象，TODO

3、整理编译流水线部分。一些已经推导出的类型可能需要注意引用传递和值传递的问题，

• 可能被误修改而出错！

4、整理递归求值或者赋值的逻辑。尤其是递归赋值，是否需要用单独的东西来推导？

• 似乎不用。如这种情况：

obj.a.b = 123

表达式为：

Expr(
    value=Attribute(
        value=Attribute(
            value=Name(
                id='obj',
                ctx=Load()
            ),
            attr='b',
            ctx=Load()
        ),
        attr='c',
        ctx=Load()
    )
),

当处于外层时，可以直接用代码生成的逻辑来遍历obj.b,得到属性的指针。这样应该是可以的！

5、GC 现在用的是引用计数的方式，当引用计数为0的时候，就回收对象。

6、函数的返回可能在多个位置，但将被整理成从同一个位置返回。（已完成）

def func():
    a: int = 0
    if a > 0:
        return 0
    else:
        return 1

会生成一个phi函数，函数值为所有的返回值，统一在return这个基础块返回。 其余的return语句，处理为指向return基础块的分支。

python -m pip install -r requirements.txt
python setup.py build_ext -i # 构建Cython和C/C++写的模块依赖。内存分配等算法依赖运行时！
pytest -s # 测试tests文件夹下面的测试用例。
conda install libpython m2w64-toolchain -c msys2  #如果安装时显示缺少visual c++ 2014 时使用