Вычисление типов в императивных динамически типизированных языках.

Проблемы динамической типизации
Сложность чтения программ
Ошибки
Низкая скорость получаемого кода
Сложность анализа
class Foo:
def doo(self): print "wow"
def callFoo(a):
a.doo()
z = Foo()
callFoo(z)
x = 5
x = “string”

Использование информации о типах
Верификация
IDE
Code completion
Caller/callee иерархии
Подсказки о типах в outline, …
Оптимизация

Основные задачи
Разработка архитектуры
Реализация общей части
Eclipse
Dynamic Languages Toolkit
Реализации для Python, Ruby
Цель
Система для вычисления типов.

Архитектура
Обобщенность
Модель
Алгоритм
Расширяемость
Python, Ruby
Любой другой динамический язык
Управляемость
Скорость
Точность

Существующие подходы
Управляемый запросами анализ (Alexander Spoon, Demand-Driven Type Inference with Subgoal Pruning)
Задачи и подзадачи, отсечение
Итеративный анализ, построение графа ограничений (Ole Agesen, Concrete Type Inference: Delivering Object-Oriented Applications )
Type feedback

Основные задачи
Разработка алгоритма
Реализация общей части
Eclipse
Dynamic Languages Toolkit
Реализации для Python, Ruby

Dynamic Languages Toolkit
Общая модель
Работа с кодом
Поиск
Caller/callee иерархии
Ссылки/объявления
Рефакторинг
Отладка и запуск
Интерфейс
Редактор, outline, страницы настроек
Eclipse
Open Source
Языки:
Tcl
Python
Ruby
Perl

Основные задачи
Разработка алгоритма
Реализация общей части
Eclipse
Dynamic Languages Toolkit
Реализации для Python, Ruby

Проблемы
Модульность
eval-блоки
Глобальные переменные
Метапрограммирование
Многопоточность

План работы

Спасибо за внимание
Вопросы?

Алгоритм
Управляемый запросами анализ (Alexander Spoon, Demand-Driven Type Inference with Subgoal Pruning)
Задача, подзадача
Caller/callee иерархии
Тип (литералы, указатели, self, присваивания, параметры, вызовы)
Использования
Отсечение подзадач
Время
Глубина
Реализация для Smalltalk