Go语言自举

最新推荐文章于 2025-12-20 17:10:48 发布
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#go

当修改Go源码后，需要使用Go1.4版本进行自举编译。首先下载Go1.4，将其重命名为go1.4并置于$HOME目录下。接着，进入源码的src目录，运行make.bash脚本，该脚本会利用$HOME/go1.4目录下的编译器编译源码。

当修改了go源码后，需要对go源码重新编译，此时需要go自举编译。
go版本在1.4以后，go的编译器均基于go1.4而实现，因此需要使用go1.4进行编译。
go编译源码：

  1. 需要下载go1.4版本，并将go文件夹重命名为go1.4，并将go1.4放置于$HOME下。

  2. 进入需要编译的go版本src目录下，找到并运行make.bash。make.bash会默认去使用$HOME/go1.4目录下的编译器进行编译。

isAlbertYu
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【Golang源码分析】Golang如何实现自举（一）
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Go 1.5正式发布：实现自举、引入并发垃圾收集器
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Go 实现自举的具体含义
wohu1104的专栏
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语言自举的哲学思考
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【Golang源码分析】Golang如何实现自举 - 程序入口点（五）
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我的博客
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大家好，我是码农老gou，一名专注于编程技术的程序员。在这个博客中，我将与大家分享我在工作和学习中的经验、见解以及一些实用的技术干货。
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什么是标准输入，标准输出(stdin,stdout)
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什么是标准输入，标准输出(stdin,stdout 要弄清什么是标准输入输出。首先需要弄懂什么是IO。 IO的I是Input的意思，O是output的意思。意味着输入和输出。 更确切的含义是 I：从外部设备输入到内存 O：从内存输出到外部设备 而标准输入和标准输出是干什么的？它们是用于IO的。 那么它们属于IO的哪个部分？ 内存？还是外部设备？ 答案显然是外部设备(逻辑上的外部设备，为什么？接着看)。 更具体的含义？ 在linux操作系统中，外部设备用什么表示？是用文件。 linux中一切设备皆是文件！ 因
深入理解Go语言自举机制：从Go 1.4到现代版本
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编译器的自举原理是什么？
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我为什么学习Go这门语言？ 背景： 我身边有位朋友一直和我说："go语言很好,真的很好呀，很容易上手的，性能又好，又很轻便，要不要一起学呀？"。 经过： 我简单地翻看了菜鸟教程，对go有了初步了解，确实和朋友描述的一致，仿佛打开了新世纪的大门，感觉这门语言很适合我这种嫌麻烦的懒人，初步对这门语言有了一定的兴趣。 结果： 偶然有一天，看了一篇关于2019年最值得学习的语言TOP3里面又提...
python语言可以自举吗
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<think>好的，用户问Python语言可以自举吗？我需要先理解什么是“自举”。自举通常指用语言自身来实现其编译器或解释器，比如C语言用C编译器来编译自己。Python的情况呢？Python的解释器主要是用C实现的，比如CPython。那有没有用Python自己写的解释器呢？ 用户可能想知道Python是否像某些语言那样能够自我托管，也就是用Python来写Python的实现。这时候需要查资料，有没有这样的项目存在。记得有个PyPy项目，它是用Python写的Python实现，通过RPython翻译成机器码，这样是不是自举的一种形式？ 需要确认PyPy是否算自举。PyPy的解释器工具链是用Python写的，但生成的是JIT编译器，可能不完全符合传统自举的定义。传统自举是指编译器能编译自己，而PyPy可能更多是工具链的一部分。 另外，是否有其他项目，比如用Python实现的编译器将Python代码转换为其他形式，比如字节码或者机器码？或者是否有人尝试用Python重写Python的解释器核心部分？ 还要考虑用户可能的背景，可能是对编程语言设计感兴趣，或者在学习Python，想知道它的底层实现和自举的可能性。他们可能不太清楚自举的具体定义，需要解释清楚。 需要分清楚解释器和编译器的区别。Python主要是解释型语言，所以自举可能指的是解释器是否用Python自身编写。而CPython是标准实现，用C写的，但PyPy用RPython，而RPython是Python的子集，所以可以说部分自举了。 总结：Python可以实现自举，但主要依赖于PyPy这样的项目。虽然CPython不是自举的，但PyPy是用Python的子集编写的，通过工具链生成解释器，这算是某种程度的自举。需要明确说明两者的区别，以及自举的不同层次和实现方式。Python</think> 语言在严格意义上**尚未完全实现自举**（即用 Python 自身编写其主要的解释器或编译器），但通过一些项目和变通方法，Python 可以实现**部分自举**或**间接自举**。以下是详细分析： --- ### **1. 传统自举的定义** 自举（Bootstrapping）指一门编程语言能**用自身编写其编译器/解释器**，并通过已有版本的编译器生成新版本的自身。例如： - **C 语言**：用 C 编写 C 编译器。 - **Go 语言**：用 Go 重写 Go 编译器。 --- ### **2. Python 的标准实现（CPython）** - **现状**：Python 的官方解释器 **CPython** 主要用 **C 语言**实现，核心代码（如对象系统、内存管理等）依赖 C。 - **非自举原因**：CPython 的解释器本身并非用 Python 编写，因此不满足传统自举要求。 --- ### **3. Python 的“间接自举”尝试** #### **(1) PyPy：用 Python 实现的 Python 解释器** - **技术原理**： - PyPy 是一个用 **RPython**（Restricted Python，Python 的静态子集）编写的 Python 解释器。 - 通过 **RPython 翻译工具链**，将 PyPy 代码转换为 C 或机器码，生成高效的解释器。 - **自举性质**： - **工具链依赖**：PyPy 的构建过程依赖 RPython 工具链（本身用 Python 实现），但最终生成的解释器是机器码。 - **部分自举**：可视为通过 Python 的子集间接实现了 Python 解释器，但严格来说，核心工具链不完全由 Python 自身驱动。 #### **(2) 其他实验性项目** - **Codon**：将 Python 代码编译为本地机器码（类似 LLVM），但依赖外部编译器。 - **Mypyc**：将 Python 类型注解代码编译为 C 扩展，仍依赖 C 工具链。 --- ### **4. 自举的挑战** - **动态特性**：Python 的动态类型、反射等特性使得直接用 Python 实现高效解释器困难。 - **性能问题**：Python 运行速度较慢，若用纯 Python 实现解释器，性能可能无法满足实际需求。 - **工具链依赖**：现有工具（如 PyPy）仍需外部代码生成或编译步骤，未完全闭环。 --- ### **5. 总结** - **严格自举**：Python 目前没有完全用自身实现其主流解释器。 - **间接自举**：通过 PyPy 等项目，用 Python 的子集（RPython）生成解释器，实现了一定程度的自举。 - **实际意义**：PyPy 证明了 Python 在工具链层面的自举潜力，但核心性能仍依赖底层编译技术。 --- ### **示例：PyPy 的工作流程** ```plaintext PyPy 源代码（RPython 编写） ↓ RPython 翻译工具链（用 Python 实现） ↓ 生成机器码解释器（如 pypy3.exe） ↓ 执行 Python 代码（比 CPython 更快） ``` --- 若目标是完全自举，Python 可能需要更简化的核心或静态子集（类似 RPython），但在动态语言中实现这一目标仍面临显著挑战。
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