RPython中的静态类型是什么？

Question

人们常常说 RPython（Python的一种子集）是静态类型的。（比如在维基百科上。）

一开始，我在想他们是怎么把这个特性加到Python里的，觉得可能是要求在每个函数的开头加上像 assert isinstance(arg1, ...) 这样的语句（但我真的不太相信这个）。

然后我看了一些RPython的代码，发现它看起来根本不像是静态类型的。在很多情况下，编译器可能能证明一个函数的参数只能是某几种类型，但并不是所有情况下都能做到。

比如，这就是 string.split 的RPython实现：

def split(value, by, maxsplit=-1):
    bylen = len(by)
    if bylen == 0:
        raise ValueError("empty separator")

    res = []
    start = 0
    while maxsplit != 0:
        next = value.find(by, start)
        if next < 0:
            break
        res.append(value[start:next])
        start = next + bylen
        maxsplit -= 1   # NB. if it's already < 0, it stays < 0

    res.append(value[start:len(value)])
    return res

在关于RPython的PyPy文档中提到：“变量应该只包含一种类型的值”。

那么，函数参数也算是变量吗？或者说RPython到底是怎么静态类型的？这是不是说错了呢？

Answer 1

是的，它是静态类型的。在你的例子中，所有的变量类型都没有改变，这符合RPython的要求。RPython并没有一个正式的定义，它的限制也在不断变化，不过文档还是一个很好的入门资料。在稍微了解一下之后，最好的办法就是尝试翻译一些代码，你会很快明白哪些可以做，哪些不可以做！

Answer 2

那么，函数的参数也算变量吗？

当然算。在几乎所有编程语言中，都是这样。

那RPython到底是以什么方式静态类型的？或者说这其实是说错了？

这个说法是对的。RPython不是Python。 它是Python的一个子集，可以作为Python代码运行。但是，当你真正编译RPython代码时，很多动态特性就被去掉了（不过这只是在导入之后，所以你仍然可以使用类元、从字符串生成代码等，这在某些模块中效果很好），这样编译器（这不是 Python编译器，而是与传统编译器有很大不同的编译器；具体可以查看相关文档）就能确定类型是静态的。更准确地说，使用动态特性的代码可以通过解析器，但最终会在某个时刻导致类型错误。

在很多情况下，编译器可能能证明一个函数参数只能是某些特定类型，但并不是所有情况下都是这样。

当然不是。很多代码并不是静态类型的，还有一些静态类型的代码当前的注释工具无法证明是静态类型的。但是当遇到这样的代码时，就会出现编译错误，没得说。

有几个重要的点需要了解：

• 类型是推断出来的，而不是明确写出来的（大部分情况下是这样；我相信有一些函数需要断言来帮助注释工具）。静态类型并不意味着类型必须写出来（那叫显式类型），而是每个表达式（包括变量）都有一个单一的类型，这个类型是不会改变的。

• 所有的分析都是在整个程序的基础上进行的！你不能为一个函数 def add(a, b): return a + b 推断出一个（非泛型）类型（因为参数可能是整数、浮点数、字符串、列表等等），但是如果这个函数用整数参数调用（比如整数字面量或之前被推断为包含整数的变量），那么就可以确定 a 和 b（以及由于 + 的类型，add 的结果）也是整数。

• PyPy库中的所有代码都不是RPython。例如，有一些代码生成器（比如在 rlib.parsing 中）是在编译时运行并生成RPython代码，但它们本身并不是RPython（顺便提一下，通常会有一个 "NOT_RPYTHON" 的文档字符串）。此外，标准库的大部分是用完整的Python编写的（大多直接取自CPython）。

关于整个翻译和类型系统是如何工作的，有很多非常有趣的资料。例如，RPython工具链描述了翻译过程，包括类型推断，而RPython类型系统则描述了使用的类型系统。