Please do not send pull requests to this repository.
Tip
Searching for pyc? You are in the right repo. pyc has been renamed to Lython.
🚀 Benchmark Results
┏━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┓
┃ runtime ┃ time ┃ result ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━┩
│ LLVM(O1) │ 15.64ms (x0.58) │ 9227465 │
│ C(O1) │ 15.89ms (x0.59) │ 9227465 │
│ LLVM(O3) │ 18.00ms (x0.67) │ 9227465 │
│ C(O2) │ 18.31ms (x0.68) │ 9227465 │
│ C(O3) │ 18.51ms (x0.69) │ 9227465 │
│ LLVM(O2) │ 20.59ms (x0.77) │ 9227465 │
│ LLVM(O0) │ 24.35ms (x0.91) │ 9227465 │
│ Lython │ 26.75ms (x1.00) │ 9227465 │
│ C(O0) │ 33.93ms (x1.27) │ 9227465 │
│ Bun │ 52.09ms (x1.95) │ 9227465 │
│ Deno │ 75.02ms (x2.80) │ 9227465 │
│ Node.js │ 93.08ms (x3.48) │ 9227465 │
│ Python │ 623.53ms (x23.31) │ 9227465 │
│ Python(no GIL) │ 887.40ms (x33.18) │ 9227465 │
└────────────────┴───────────────────┴──────────┘
Lython は、Python コードを LLVM IR に変換 (トランスパイル) し、機械語へコンパイルすることを目指した実験的プロジェクトです。
LLVM を基盤にしつつ、CPython とは異なる形で静的型付けのように扱いながら Python ソースを解析し、clang などのツールチェーンでネイティブバイナリを生成することをゴールとしています。
- Python AST のトラバース: Python の抽象構文木を解析して LLVM IR を生成
- ツールチェーン活用: 生成した IR をさらに
clangやllcなどでコンパイルし、実行ファイル化を狙う - 実験的な静的型解析: Python によるソースコード解析部分を簡易的に静的型チェック風に処理
- CPython互換オブジェクトシステム: CPythonのオブジェクトシステムに準拠したランタイム実装
- 参照カウント方式のメモリ管理: Boehm GCを基盤としつつ、CPython互換の参照カウント方式を実装
├── .gitignore
├── .python-version # Python のバージョン指定 (3.12)
├── .vscode/ # VSCode 用設定ファイル
│ ├── settings.json
│ └── c_cpp_properties.json
├── bench.py # ベンチマーク用スクリプト
├── benchmark/ # ベンチマークで使用するコード群 (C/JS/LLVM IR/Pythonなど)
│ ├── cfib.c
│ ├── jsfib.js
│ ├── llfib.ll
│ └── pyfib.py
├── helloworld.ll # サンプルの "Hello, world!" LLVM IR
├── src # メインソース
│ ├── lython
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── codegen
│ │ │ ├── ir/ # LLVM IR を構築するためのビルダー等
│ │ │ └── visitors/ # 各種 AST ノードへの Visitor 実装
│ │ └── compiler/ # 生成された LLVM IR をバイナリに変換するロジック (ll2bin など)
│ └── lythonc
│ └── __main__.py # CLIのエントリポイント
├── pyproject.toml # Python プロジェクト管理用 (PEP 621)
├── runtime/ # CPython互換のランタイム実装
│ └── builtin/
│ ├── functions.c # 基本的な組み込み関数の実装
│ ├── functions.h
│ ├── macro_exports.c # マクロのエクスポート
│ └── objects/ # オブジェクトシステムの実装
├── samples/ # 他言語から生成したIRのサンプル
├── Makefile # ランタイムのビルド用
├── source.py # Python のサンプルコード
├── source.py.ll # source.py を LLVM IR 化した例
├── source.py.s # さらにアセンブリまで生成した例
└── uv.lock # uv による依存関係のロックファイル
このリポジトリでは uv というパッケージ管理ツールを使用しています。
Python 3.12 以上が必要です (.python-version で 3.12 を指定しています)。
- uv のインストール
- Unix (Linux/macOS):
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh - Windows:
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
- Unix (Linux/macOS):
- 依存関係の同期
これにより
uv sync
uv.lockの内容に従い、black, isort, rich などをまとめてインストールします。 - コンパイラツールチェーン
- LLVM/Clang が必要です。
clang --versionやllc --versionが使用できる状態にしておきましょう。
- LLVM/Clang が必要です。
- ランタイムのビルド
- ルートディレクトリにある
Makefileを使い、runtime.oを生成します:make
make cleanでキャッシュやバイナリを削除可能です。
- ルートディレクトリにある
python -m lythonc -emit-llvm <input-path>- 例:
実行後、
python -m lythonc -emit-llvm source.py
source.py.llが同一ディレクトリに生成されます。
python -m lythonc <input-path> -o <output-path>- 例:
実行後、
python -m lythonc source.py -o main
mainバイナリが生成されます。
bench.py を使うと、以下のような言語/ランタイム/コンパイルパターンでフィボナッチ (n=35) の実行時間を比較できます:
- Node.js / Bun / Deno (JavaScript)
- C (clang) with -O0, -O1, -O2, -O3
- LLVM IR (clang) with -O0, -O1, -O2, -O3
- Lython
- Python (CPython), Python(no GIL)
python bench.py- スクリプト内の
setup()関数で事前に C や LLVM IR のコンパイルを行い、その後それぞれ実行して平均実行時間を測定します。 - 結果はターミナル上に表形式（
rich）で出力されます。
runtime/ ディレクトリ配下に C言語で実装したCPython互換のオブジェクトシステムが置かれています。
- 基本設計: CPythonのオブジェクトシステムに準拠した設計
- 参照カウント方式: Boehm GCを基盤としつつ、
Py_INCREF/Py_DECREFによる参照カウント管理 - 型オブジェクト:
PyTypeObjectを中心とした型システムの実装
runtime/builtin/functions.cで基本的な組み込み関数を実装printなどの基本的な関数をサポート- LLVM IRからこれらの関数を呼び出すことで、Python風の動作を実現
- 型推論の強化: まだ
int/strなど一部型にしか対応していない - 制御構文の拡張:
while,for,tryやクラス定義は未実装 - 最適化パス: ほぼ
clang -O2などに丸投げ。将来的に LLVM の最適化パスをカスタムする可能性あり - Windows 等のサポート: 開発は主に Unix 系 (Linux, macOS) を想定。Windows での検証は限定的です
本プロジェクトは実験的段階のため、今後仕様変更が入る場合があります。
興味を持っていただけた方は、Zennの記事やサンプルを参考に、ぜひ試してみてください！
本リポジトリのソースコードは、特記がない限り MIT License で配布されています。
詳細はソースコード内の記述（lython/__init__.py など）をご参照ください。