Att skapa ett program som accepterar ett annat program som input och genererar en binär körbar som utgång är en komplex uppgift, som omfattar flera sofistikerade områden inom datavetenskap. Det finns inte enskilda, lättillgängliga program som gör detta på ett allmänt sätt, eftersom processen är starkt beror på ingångsprogrammets språk, målarkitektur och önskad funktionalitet. Istället är det en samling verktyg och tekniker. Här är en uppdelning av de otroligt komplicerade aspekterna som är involverade:
1. Källkodanalys och analysering:
* Språkspecifik parsing: Inmatningsprogrammet kan skrivas på vilket språk som helst (C, C ++, Java, Python, Rust, etc.). Varje språk har sin egen syntax och semantik, vilket kräver att en dedikerad parser förstår kodens struktur. Detta involverar lexikal analys (nedbrytningskod i tokens), syntaxanalys (skapa ett parse -träd) och semantisk analys (förstå betydelsen av koden). Robust parsing är avgörande för att hantera komplexa kodstrukturer, inklusive makron, mallar och villkorad sammanställning.
* Abstract Syntax Tree (AST) Generation: Parsers genererar vanligtvis en AST, en trädliknande representation av programmets struktur. Denna AST är en viktig mellanliggande representation som används i efterföljande steg.
* Kontrollflöde och dataflödesanalys: Att förstå programmets kontrollflöde (hur exekvering hoppar mellan olika delar av koden) och dataflöde (hur data används och modifieras) är viktigt för optimering och kodgenerering. Detta involverar algoritmer som att nå definitioner, live variabel analys och kontrollflödesgrafer.
2. Intermediate Representation (IR) Generation:
* Översättning till en gemensam IR: AST översätts ofta till en lägre nivå mellanliggande representation. Vanliga IRS inkluderar LLVM IR, tre-adresskod eller anpassade IRS. IR tillhandahåller en plattformsoberoende representation som gör det lättare att utföra optimeringar och rikta in sig på olika arkitekturer.
3. Optimering:
* Högnivåoptimeringar: Dessa optimeringar fungerar på IR och syftar till att förbättra programmets prestanda utan att ändra sin semantik. Exempel inkluderar konstant vikning, eliminering av död kod, inlining, loop rullning och olika former av kodrörelse.
* Optimering av låg nivå: Dessa fokuserar på att generera mer effektiv maskinkod. Tekniker inkluderar registerallokering, schemaläggning av instruktioner och kodkomprimering.
4. Kodgenerering:
* Målspecifik kodgenerering: Den optimerade IR översätts sedan till maskinkod som är specifik för målarkitekturen (x86, ARM, RISC-V, etc.). Detta innebär att kartlägga IR -instruktioner till maskininstruktioner, hantering av register och minneshantering.
* Linker Integration: Den genererade maskinkoden monteras vanligtvis i objektfiler, som sedan kopplas samman med andra objektfiler (som standardbibliotek) för att producera en slutlig körbar. Länken löser symboler, hanterar flytt och skapar den slutliga körbara filen.
5. Kompilatorkonstruktionsverktyg och ramverk:
* lexers och Parsers Generators: Verktyg som Lex/Flex och Yacc/Bison används för att automatisera skapandet av Lexers och Parsers.
* LLVM -kompilatorinfrastruktur: LLVM tillhandahåller en omfattande ram för byggnadskompilatorer, inklusive en IR, en optimerings- och kodgeneratorer för olika arkitekturer.
Exempel på komplexa scenarier:
* Compiling ett program som använder dynamisk länk: Detta kräver hantering av komplexiteten hos delade bibliotek och körning av runtime.
* Compiling ett program som använder just-in-time (JIT) Compilation: Detta innebär att generera kod vid körning och kräver sofistikerad runtime -hantering.
* Compiling ett program som använder samtidighet (trådar eller processer): Detta kräver noggrann hantering av synkroniseringsprimitiva och samtidiga frågor.
* tvärkompilering: Kompilera ett program för en annan arkitektur än den som kompilatorn kör på.
Kort sagt är att bygga ett system som tar ett godtyckligt program som input och genererar en binär körbar är ett monumentalt företag som kräver expertis inom kompilatordesign, programmering av språkteori och datorarkitektur. Befintliga kompilatorer som GCC och Clang är redan otroligt komplexa exempel på detta, och de är mycket specialiserade för sina stödsspråk och arkitekturer. Att skapa en verkligt universell version skulle vara ett enormt forskningsprojekt.
