剖析Python转JavaScript编译器

　　后端技术的特点在于可使用各种各样的编程语言实现。对于不同类型的任务，都会有适合的工具。但是在前端却是千篇一律地使用JavaScript。只有一把锤子的人当然会将所有的问题都看成是钉子。为打破这种限制，JavaScript的源到源编译器（Source-to-sourcecompiler）日益增多。这类编译器可用于多种语言，例如Scala、C++、Puby和Python。Transcrypt是一个新推出的开源编译器，可以将Python转成JavaScript，目标是生成大小相近的文件并以JavaScipt的速度执行Python3.6。

这类日常使用的JavaScriptWeb开发工具如果想要成为一个有吸引力的可选方案，至少需要满足以下三方面的需求：

从用户的角度看，使用工具创建的与原生使用JavaScript开发的Web站点和应用在观感、页面加载时间、页面启动时间和持久速度等方面上应难以区分。

从开发人员的角度看，他们希望借助这些工具能够无缝地访问其他JavaScript库，进行高效的调试。

从商业的角度看，应不断有大量的开发人员愿意接受该工具的专业培训，并在企业中使用，学习工具所花费的时间应能很好地转化为生产力，并且使用该工具创建的应用够满足不断变更的需求。

一个此类转化工具要取得成功，必须要达到上述三个方面的需求。各编译器正尽量在这三个方面需求间达到平衡。对于在日常生产环境中使用的编译器来说，其中任何一个方面都不能被忽略。就Transcrypt而言，这三个方面的需求都在特定的Transcrypt设计决策中起到了决定性作用。

需求一：

Web站点和应用的观感与所用的底层JavaScript库有直接的关系。因此想要具有相同的观感，站点或应用必须正确地使用同一软件库。

虽然快速的网络连接可能会隐藏其中的差异，达到同样的页面加载时间，甚至对于在公共网络或托管主机上运行近似大小代码的移动设备也是如此。这使得在加载每个新页面时，不可能去下载一个编译器、虚拟机或较大的运行时。

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只有当代码是在服务器端静态预编译成JavaScript时，才有可能获得与使用原生JavaScript同样的页面启动时间。页面中需要的代码量越大，差别就会变得愈发明显。

要获得相同的持久速度，必须生成高效的JavaScript代码。鉴于JavaScript虚拟机已针对通用的编程模式做了高度的优化，生成的JavaScript应该类似于手工编写的JavaScript，而不是效仿堆栈机器或是任何其他的底层抽象。

需求二：

要实现对所有JavaScript库的无缝访问，Python和JavaScript必须使用一致的数据格式、一致的调用模型和一致的对象模型。一致的对象模型要求JavaScript的基于原型的单继承机制与Python的基于多继承的机制融合在一起。应注意的是，JavaScript近期添加的关键字“class”对于弥合这个根本性的差异需求完全没有影响。

要实现高效调试，必须在源代码层面完成断点设置和代码单步执行这类工作。换句话说，源代码映射是非常有必要的。一旦遇到问题，需要通过检查生成的JavaScript代码来找出原因。因此，所生成的JavaScript应该与Python源代码同构。

利用已有的技术意味着源代码必须是纯Python的，而非一些更改了句法的变体。一种稳健的实现做法是使用Python的原生解析器。同样，在语义上也必须是存Python的，该需求会造成一些实际问题，需要引入编译器指令以维持运行时的效率。

需求三：

要保护企业在客户端Python代码上的投入，工具需要具有持续性。持续可用的客户端Python编译器应具有良好的一致性和卓越的性能。如何维持这两者间的平衡是编译器设计中最关键的部分。

Python至今已连续三年成为排名第一的计算机科学导论课程的教学语言，这一现状足以保证受过培训的Python开发人员持续可用。Python已用于我们所能想到的所有后端计算领域上。如果浏览器端编程可以使用Python实现的话，那么所有的Python开发人员都可以进行浏览器端编程。这些开发人员曾经设计了长期运行的大型系统，而非孤立的、短期运行的前端脚本代码段。

就生产率而言，Python在显著增加产出的同时保持了程序运行时的性能，这一点已得到那些从其它编程语言转到Python的开发人员的公认。对于那些关键运算来说，比如数值处理和3D图形处理，它们所使用的库已经被编译成了本地机器码，这也就是为什么Python能够保持运行时的性能。

最后一点，对不断发生变更的需求应具有开放性，这意味要在各个层级上支持模块化和灵活性。基于类的面向对象编程为此做出了很大贡献，它提供了多继承和复杂的包和模块机制。此外，开发人员可以通过使用命名参数和默认参数在不改变现有代码的情况下改变调用签名（callsignature）。

对比一致性和性能：语言趋同发挥了作用

一些Python的构件与JavaScript构件非常近似，尤其是当转译成最新版本的JavaScrirpt时。两个语言间明显趋同。具体而言，越来越多的Python元素已经融入JavaScript中，例如：for...of...、类（以有限的形式）、模块、解析赋值（destructuringassignment）和参数展开（argumentspreading）。因为JavaScript虚拟机已经对for...of...这类构件做了高度优化，有利于这类Python构件转化为最近似匹配的JavaScript构件。这样同构转化所生成的JavaScript代码能受益于目标语言的优化机制，也易于阅读和调试。

虽然Transcrypt中很多的调试是通过源映射（sourcemap）在Python中逐步进行的，而不是在JavaScript代码中进行的，但是工具不应该隐匿底层的技术，而应揭示底层技术，让开发人员可以完全知道“事情的真相”。这一点更为可取，因为如果使用了编译器指令，在Python源代码的任何地方都可以插入原生的JavaScipt代码。

下面是一个使用了多继承的代码段，展示了Python与Transcrpyt转化的JavaScript代码之间的同构。原始的Python代码是：

classC(A,B):

def__init__(self,x,y):

A.__init__(self,x)

B.__init__(self,y)

defshow(self,label):

A.show(self,label)

B.show(self,label)

转化后的JavaScript代码是：

varC=__class__('C',[A,B],{

get__init__(){return__get__(this,function(self,x,y){

A.__init__(self,x);

B.__init__(self,y);

});},

getshow(){return__get__(this,function(self,label){

A.show(self,label);

B.show(self,label);

});}

});

侧重同构转化的局限性存在于细微之处，有时两个语言之间的差异是难以处理的。例如，Python中可以使用“+”操作符连接列表，而如果在JavaScript中同构地使用“+”操作符，不仅会导致列表被转化为字符串，而且字符串会粘连在一起。当然，a+b可以被转换为__add__(a,b)，，但是因为a和b的类型在运行时才能确定，这会导致即使对于1+1这样简单的事情，也会生成函数调用和动态类型检查代码。再给出一个关于如何解释“真值（truthyness）”的例子。空列表在JavaScript中的布尔值是True（或者true），而在Python中则是False。要在应用中全局地处理这个问题，需要对每个if语句执行一次转换，因为在Python构件ifa:中不能判定a是一个布尔型，还是列表等其它类型。因此ifa:必须转换为if(__istrue__(a))。如果在内层循环如此使用，会再次导致性能不高。

在Transcrypt中，嵌入代码中的编译指令（即编译指示）用于编译本地控制这类构件。这允许了使用标准数学符号编写矩阵计算，例如M4=(M1+M2)*M3，同时不会对perimeter=2*pi*radius这样的语句生成任何额外的开销。从语法上说，编译指示仅是在编译时执行对__pragma__函数的调用，而非在运行时。导入包含def__pragma__(directive,parameters):pass的桩模块（stubmodule），可允许该代码无需修改即可在CPython上运行。此外，编译指示可以置于注释中。

在避免命名冲突的同时统一类型系统

Transcrypt统一了Python和JavaScript的类型系统，而非让它们毗邻而居并实时转换。数据转换需要花费一些时间，还增大了目标代码的规模以及内存的使用，进而增加了垃圾回收的负担，使得Python代码和JavaScript库间的交互难以处理。

因此，Transcrypt的决策是去拥抱JavaScipt世界，而非创建一个平行的世界。下面提供了一个使用了Plotly.js库的简单例子：

__pragma__('jskeys')#为了方便，允许字典键值使用JavaScript风格的不加引号的字符串常值

importrandom

importmath

importitertools

xValues=[2*math.pi*step/200forstepinrange(201)]

yValuesList=[

[math.sin(xValue)+0.5*math.sin(xValue*3+0.25*math.sin(xValue*5))forxValueinxValues],

[1ifxValue<=math.pielse-1forxValueinxValues]

]

kind='linear'

Plotly.plot(

kind,

[

{

x:xValues,

y:yValues

}

foryValuesinyValuesList

],

{

title:kind,

xaxis:{title:'U(t)[V]'},

yaxis:{title:'t[s]'}

}

)

其中的编译指示语句是可选的，它允许字典键值忽略引号，只是为了方便。除此之外，代码看上去非常类似于相应的JavaScript代码。你可以注意一下代码中是如何使用列表解析式的，这是在JavaScipt中依然缺乏的特性。开发人员不用关心Python字典的字面量（literal）是如何映射为JavaScript字面量对象的，他们可以在编写Python代码时使用Plotly.js的文档。转化并非是在幕后完成的。在任何情况下，Transcrypt字典都是一个JavaScript对象。

统一类型系统时会产生命名冲突。例如，Python和JavaScript字符串都具有一个split()方法，但是两者在语义上有很大不同。还存在很多类似的冲突情况，Python和JavaScript仍在发展演化，未来还会有其它的冲突。

为了解决这个问题，Transcrpyt支持别名这一概念。当在Python中使用<string>.split时，就会被翻译成一个具有Python的split语义的JavaScript函数<string>.py_split。在原生JavaScript代码中，split指代的是原生JavaScript的split方法。可以从Python调用JavaScript的原生split方法，这时会称其为js_split方法。虽然在Transcrypt中对这一类方法预定义了可用的别名，但是开发人员可以自定义新的别名，或是取消已有别名的定义。这种方式可以解决所有统一类型系统所导致的命名冲突问题，无需付出运行时代价，因为别名是在编译时进行的。

别名也允许从Python标识符生成JavaScript标识符。例如，在JavaScript中允许将$符号作为命名的一部分，而在Python中是不允许的。Transcrypt严格遵循Python的语法，使用原生CPython解析器做解析，语法与CPython相同。一部分JQuery代码看上去如下：

__pragma__('alias','S','$')

defstart():

defchangeColors():

fordivinS__divs:

S(div).css({

'color':'rgb({},{},{})'.format(*[int(256*Math.random())foriinrange(3)]),

})

S__divs=S('div')

changeColors()

window.setInterval(changeColors,500)

因为Transcrypt使用编译而非解释，为允许加入极简化（minification）和涉及所有模块的交付，必须在编译前确定导入的库。为此，Transcrypt还支持C风格的条件编译，这可以从下面的代码片段中看到：

__pragma__('ifdef','__py3.6__')

importdashed_numbers_test#import只用于Python3.6，只有在3.6中才支持。

__pragma__('endif')

在Transcrypt运行时中，对JavaScript5和6的代码之间的转换使用了同一机制：

__pragma__('ifdef','__esv6__')

for(letaClassofclassinfo){

__pragma__('else')

for(varindex=0;index<classinfo.length;index++){

varaClass=classinfo[index];

__pragma__('endif')

这种方式考虑了较新版本JavaScript中的优化，并保持了向后兼容。在一些情况下，优化的优先级要高于同构：

#将i+=1转化为i++，i-=1转化为i--。

iftype(node.value)==ast.Numandnode.value.n==1:

iftype(node.op)==ast.Add:

self.emit('++')

return

eliftype(node.op)==ast.Sub:

self.emit('--')

return

一些优化是可选的，例如是否能激活调用缓存。这会导致直接重复调用继承而来的方法，而非通过原型链（prototypechain）。

对比静态类型与动态类型：脚本语言正走向成熟

对静态类型优点的认可正在复苏，TypeScript就是一个很好的例子。与JavaScript不同，静态类型语法是Python语言不可分割的一部分，Python原生解析器就支持静态类型语法。但是类型检查本身却留给了第三方工具，最著名的就是mypy。这是JukkaLehtosalo的一个项目，Python的创建者GuidovanRossum也是该项目的贡献者。为实现在Transcrypt中高效地使用mypy，Transcrypt团队也为项目贡献了一个轻量级API，无需经由操作系统直接从另一个Python应用激活mypy。虽然mypy依然在开发中，它已经可以在编译时捕获为数不少的输入错误。静态类型检查是可选的，可以在本地通过插入标准类型注解来激活。一个使用注解的例子是mypy的in-porcessAPI：

defrun(params:List[str])->Tuple[str,str,int]:

sys.argv=['']+params

old_stdout=sys.stdout

new_stdout=StringIO()

sys.stdout=new_stdout

old_stderr=sys.stderr

new_stderr=StringIO()

sys.stderr=new_stderr

try:

main(None)

exit_status=0

exceptSystemExitassystem_exit:

exit_status=system_exit.code

sys.stdout=old_stdout

sys.stderr=old_stderr

returnnew_stdout.getvalue(),new_stderr.getvalue(),exit_status

正如上例所示，静态类型可被用于任何适合的位置。在上面的例子中是用在run函数的签名中，因为它是API模块的一部分，可以被另一个开发人员从外部看到。如果有人错误解释了API的参数类型或是返回类型，mypy将显式地给出一个错误消息，指向产生不匹配的文件和行数。

动态类型这一概念依然处于Python和JavaScript这些语言的中心位置，因为它允许灵活的数据结构，并有助于降低执行任务所需的代码量。源代码量是十分重要的，因为要理解和维护源代码，首先要通读代码。就此意义而言，实现同一功能，100KB的Python源代码要优于300KB的C++源代码，还不存在读取类型定义的困难，这些类型定义中可能会使用模块、显式类型检查和转化代码、重载的构造函数和方法、处理多态数据结构和类型依赖的抽象基类。

对于由单个编程人员编写的、源代码在100KB以下的小脚本，动态类型只具有优点，因为只需要非常小的规划和设计，而且编程中所有事情也会有条不紊。但是当应用增大到无法由个人构建而需要团队时，这种平衡就发生了改变。对于这样的应用，即以大约200KB以上源代码为特征，编译时类型检查的缺失会导致如下后果：

很多错误只有在运行时才能被捕获，通常是在整个过程的晚期阶段，修复这些问题需要付出高昂的代价，因为这些错误影响了更多已编写好的代码。

由于缺少类型信息，对模块接口可做多种解释。这意味着为了能够正确使用API，在团队成员间所做的协商需要花费更多的开发时间。

尤其是在大型团队中工作时，动态类型接口会导致不必要的模块耦合。而良好定义的稀疏接口才是我们需要的东西。

即便是只有一个参数的接口，如果参数指向的是一个复杂的、动态类型的对象结构，该接口就无法保证稳定的关注分离。虽然这类“4W”（WhodidWhat，WhyandWhen）编程模式虽然带来了极大的灵活性，但同时也导致了设计的延后，影响到大量已有的代码。

应用“耦合与内聚”范式。模块内部可以在设计决策上具有强耦合，但是模块之间最好是松耦合的，一个更改模块内部结构的设计决策不应该影响到其它的模块。基于上述的原则，在动态类型和静态类型间做出选择时可以参考如下的经验法则：

对于特定的模块内部，设计决策是允许耦合的。将模块设计为内聚实体，会导致更少的源代码量，以及易于对各种实现进行实验。对此，动态类型是一种有效的方法，它可以用最小的设计时间开销换取最大的灵活性。

在模块间的边界上，对于要交换什么信息，开发人员应准确地制定稳定的“合约”。采用这种方法，开发人员可以并行工作，无需经常性地进行协商，他们的目标是固定的，不会发生变化。静态类型适合这些要求，对于哪些信息可以作为API的交互载体，它能给出正式的、经机器验证的一致意见。

因此虽然当前的静态类型浪涌看上去像是一个回归，但事实上并不是。动态类型已取得了一席之地，并不会离开。反之也成立，C#这样的传统静态类型语言也已吸收了动态类型概念。但是考虑到使用JavaScript和Python等语言编写的应用的复杂性与日俱增，有效的模块化、协作和单一验证策略愈发重要。脚本语言正走向成熟。

为什么客户端要选择Python而非JavaScript

由于Web编程的极大普及，JavaScript也正受到很多关注和投资。在客户端和服务器使用同一语言有其明显优点。其中的一个优点是，随着应用规模的增长，代码可以从服务器端移动到客户端。

另一个优点是概念上的一致性，这使得开发人员可以同时在前端和后端工作，无需经常在技术间做转换。Node.js这样平台广受欢迎，正是由于人们希望降低应用客户端和服务器端在概念上的距离。但同时，这也将当前Web客户端编程的“放之四海皆准”风险扩展到服务器端。有人认为JavaScript是一种足够好的语言。近期的版本将开始支持基于类的面向对象（类似于在原型内胆上覆盖了一层装饰）、模块和命名空间这样的特性。随着TypeScript的引入，使用严格类型成为可能，虽然将其集成到语言标准中仍需数年时间。

即使具有这些特性，JavaScript仍不会成为其它所有语言的终结者。对JavaScipt有些言过其实了（译者注：原文借用了习语“骆驼是委员会设计的马”，讽刺委员会喜欢虚张声势）。浏览器语言市场需要的是多样性，事实上所有自由市场需要的都是多样性。这意味着我们能够为手头的工作选择正确的工具，即对钉子选用锤子，对螺丝选用螺丝刀。Python在设计上从一开始就是以清晰性、精确可读性为准则的。其价值不应被低估。

在未来很长时间内，大多数客户端编程可能仍会选择JavaScript。但是对于那些考虑替换语言的开发人员，对持续性有影响的因素正是语言的发展动力，而非语言的具体实现。因此最重要的是使用哪种实现，而非选择哪种语言。出于此考虑，Python无疑是一种有效的、安全的选择。Python有很大的知名度，越来越多的浏览器在实现中考虑了Python，同时Python在保持性能的同时越来越接近CPython的黄金标准。

虽然新的实现会替代现有的实现，但是这个过程会一直遵循一个共识，即Python语言应该蕴含什么。直接切换到另一种语言，要比切换到另一个JavaScript库或预处理器要容易得多。服务器端的格局已经成形，多种客户端Python实现将会继续存在，并展开公平竞争。获胜者将是语言本身。浏览器中的Python将会继续下去。

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