解释型语言 - 利用解释器背后的编译语言

Question

如果有任何语言设计者（或者只是了解的人），我对为解释性语言创建标准库背后的方法感到好奇。具体来说，最好的方法是什么？用解释性语言定义标准函数/方法，或用编写解释器的编译语言执行这些调用的处理？

让我思考这个问题的是关于Python中类似stripslashes()的函数的SO问题。我的第一个想法是“为什么不定义自己的并在需要时调用它”，但它提出了一个问题：对于这样的函数，是让解释语言处理该开销更好，还是编写扩展并利用解释器背后的编译语言更好？

Answer 1

如今，“解释型”语言和“编译型”语言之间的界限非常模糊。例如，Python 在看到源代码时所做的第一件事是将其编译为字节码表示形式，本质上与 Java 编译类文件时所做的相同。这就是 *.pyc 文件包含的内容。然后，python 运行时执行字节码，而不参考原始源。传统上，纯解释性语言在执行程序时会连续引用源代码。

在构建语言时，这是一个建立坚实基础的好方法，在此基础上可以实现更高级别的功能。如果您有一个可靠、快速的字符串处理系统，那么语言设计者可以（并且应该）在基本运行时之外实现类似 stripslashes() 的东西。这样做至少有几个原因：

• 语言设计者可以证明该语言足够灵活，可以处理此类任务。
• 语言设计者实际上用该语言编写了真实的代码，并且经过了测试，因此表明基础是扎实的。
• 其他人可以更轻松地阅读、借用甚至更改更高级别的功能，而无需能够构建甚至理解语言核心。

像 Python 这样的语言编译为字节码并执行并不意味着它很慢。人们没有理由不能按照 Java 和 .NET 已有的做法为 Python 编写即时 (JIT) 编译器，以进一步提高性能。事实上，IronPython 将 Python 直接编译为 .NET 字节码，然后使用包括 JIT 在内的 .NET 系统运行。

为了直接回答你的问题，语言设计者唯一一次会在运行时后面的语言中实现一个函数（例如C（如果是 Python）将最大化该函数的性能。这就是为什么正则表达式解析器等模块是用 C 而不是原生 Python 编写的。另一方面，像 getopt.py 这样的模块是用纯 Python 实现的，因为所有这些都可以在那里完成，并且使用相应的 C 库没有任何好处。

Answer 2

将传统上被视为“解释”的语言重新实现到 JVM 或 CLR 等平台上的趋势也越来越明显，然后允许轻松访问“本机”代码以实现互操作性。因此，从 Jython 和 JRuby，您可以轻松访问 Java 代码，从 IronPython 和 IronRuby，您可以轻松访问 .NET 代码。

在这样的情况下，“利用解释器背后的编译语言”的能力可以被描述为新实现的主要动机。

Answer 3

请参阅“论文”部分 www.lua.org.

尤其 Lua 5.0的实现

Lua 在底层（ANSI C）代码中定义了所有标准函数。我相信这主要是出于性能原因。最近，即“string.*”函数在纯 Lua 中得到了替代实现，这对于 Lua 在 .NET 或 Java 运行时（不能使用 C 代码）之上运行的子项目至关重要。

Answer 4

只要您使用可移植的 API 来编译代码库，例如 ANSI C 标准库 或者 STL 在 C++ 中，那么利用这些函数将使您免于重新发明轮子，并可能提供更小、更快的解释器。 卢阿 采用这种方法，与许多其他方法相比，它绝对是小而快的。