제로부터 프로그래밍 언어: 완전 구현 가이드
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Python, JavaScript, 혹은 Go가 실제로 내부에서 어떻게 동작하는지 궁금해 본 적 있나요?
저는 몇 달 동안 다양한 언어 설계를 연구하고 구현하는 데 시간을 보냈으며, 기본적인 어휘 분석부터 JIT 컴파일에 이르기까지 모든 내용을 포괄적인 가이드로 정리했습니다.
만들게 될 내용
이 가이드를 따라 하면 간단한 계산기부터 시작해 점진적으로 다음을 추가하면서 완전한 프로그래밍 언어 구현을 만들게 됩니다:
- Lexer & Parser – 소스 코드를 추상 구문 트리(Abstract Syntax Trees)로 변환
- Interpreters – AST를 직접 실행 (가장 간단한 접근법)
- Bytecode VMs – Python의 CPython과 같은 스택 기반 가상 머신
- LLVM Integration – 네이티브 머신 코드를 생성
- Garbage Collection – 자동 메모리 관리 전략
왜 이 가이드는 다를까
대부분의 컴파일러 튜토리얼은 조각만 제공합니다. 이 가이드는 Go에서 완전하고 실행 가능한 코드를 제공하므로 실제로 실행하고 수정할 수 있습니다.
실제 성능 수치
여기서는 얇은 설명이 없습니다. 이 가이드는 실제 벤치마크를 포함합니다:
Tree‑Walking Interpreter: 10‑100× slower than native
Bytecode VM: 5‑50× slower than native
JIT Compiled: 1‑5× slower (can match native)
AOT Compiled: Baseline (native speed)실제 사례 – 피보나치(40)
- C (gcc -O3): 0.5 s
- Python (CPython): 45 s (≈90× slower)
- Python (PyPy JIT): 2.5 s (≈5× slower)
진행 학습 경로
| Week | Goal |
|---|---|
| 1주차 | 인터프리터 구축 – 트리 워킹 인터프리터부터 시작합니다, 가장 단순한 실행 모델입니다. 주말이 끝날 때쯤 작동하는 언어를 갖게 될 것입니다. |
| 2주차 | 바이트코드 VM 추가 – 바이트코드로 컴파일하고 스택 기반 가상 머신을 구축합니다. Python과 Java가 내부적으로 어떻게 동작하는지 이해합니다. |
| 3‑4주차 | 네이티브 코드 생성 – LLVM을 사용해 최적화된 머신 코드를 생성합니다. Rust와 Swift가 빠른 이유를 배웁니다. |
| 그 이후 | JIT 컴파일 – V8과 HotSpot이 런타임 최적화를 통해 거의 네이티브 수준의 성능을 달성하는 방식을 연구합니다. |
완전한 작동 예제
가이드는 전체 계산기 언어 구현을 포함합니다:
- Lexer (토큰화)
- Recursive‑descent parser
- AST 생성
- Tree‑walking 인터프리터
source := `
x = 10
y = 20
z = x + y * 2
`
lexer := NewLexer(source)
parser := NewParser(lexer)
ast := parser.Parse()
interpreter := NewInterpreter()
interpreter.Eval(ast)
fmt.Printf("z = %d\n", interpreter.vars["z"]) // z = 50이것은 의사코드가 아니라 실제 실행 가능한 Go 코드이며, 여러분이 기반으로 사용할 수 있습니다.
다루는 내용
컴파일 파이프라인
- Lexical Analysis – 소스 코드를 토큰으로 분해
- Syntax Analysis – 추상 구문 트리 구축
- Semantic Analysis – 타입 검사 및 심볼 해석
- Code Generation – 바이트코드, LLVM IR, 혹은 직접 해석
실행 모델 심층 탐구
-
Interpreters
- 직접 AST 실행
- 구현이 가장 간단
- 스크립팅 및 설정 언어에 최적
-
Virtual Machines
- 스택 기반 vs 레지스터 기반 아키텍처
- 바이트코드 설계 및 명령어 집합
- 함수 호출 및 스택 프레임
- 제어 흐름 구현
-
LLVM Integration
- LLVM IR 생성
- 타입 시스템 매핑
- 최적화 패스
- 크로스 플랫폼 네이티브 코드 생성
-
JIT Compilation (Advanced)
- 프로파일링 및 핫패스 탐지
- 런타임 코드 생성
- 디옵티마이제이션 전략
- 타입 특수화
가비지 컬렉션
자동 메모리 관리 심층 탐구:
- Reference Counting – 즉시 회수, 사이클 처리 불가
- Mark‑and‑Sweep – 사이클 처리, 정지‑세계 일시정지
- Copying / Generational – 최고의 성능, 가장 복잡
각 접근법은 실용 구현과 트레이드오프 분석을 포함합니다.
실제 사례 인사이트
이 가이드는 이론만 가르치는 것이 아니라 실용적인 결정들을 설명합니다:
- 왜 파이썬은 직접 해석 대신 바이트코드를 사용하는가?
- 자바스크립트는 어떻게 거의 네이티브 수준의 성능을 달성하는가?
- 왜 Go의 컴파일 시간이 이렇게 빠른가?
- 러스트의 빌림 검사기가 가능한 이유는 무엇인가?
트레이드오프 명확히
| 측면 | 인터프리터 | 바이트코드 VM | JIT 컴파일러 | LLVM 기반 AOT |
|---|---|---|---|---|
| 개발 복잡도 | 주말 프로젝트 | 1‑2주 | 수개월 | 2‑4주 |
| 실행 속도 | 네이티브보다 10‑100배 느림 | 5‑50배 느림 | 1‑5배 느림 (네이티브와 동등 가능) | 네이티브 속도 |
| 시작 시간 | 즉시 | 매우 빠름 | 느림 (워밍업 필요) | 즉시 (사전 컴파일) |
주요 하이라이트
완전한 구현
모든 주요 구성 요소에 완전하고 작동하는 코드가 포함됩니다:
- 위치 추적 및 오류 처리를 포함한 렉서
- 연산자 우선순위를 지원하는 재귀 하강 파서
- 전체 명령어 집합을 갖춘 스택 기반 VM
- 제어 흐름을 포함한 LLVM IR 생성
핸드웨이빙 없이
가이드는 어려운 부분을 다룹니다:
- JIT 컴파일을 위한 실행 가능한 메모리 만들기
- 플랫폼별 호출 규약
- 참조 카운팅이 사이클을 처리할 수 없는 이유
- 명령 포인터와 호출 스택 관리
실용적인 예제
구현 방법을 배웁니다:
- 변수와 할당
- 올바른 우선순위를 가진 산술 표현식
- 바이트코드의 제어 흐름(
if/while) - 적절한 스택 프레임을 갖는 함수 호출
- 타입 검사 및 의미 분석
대상 독자
다음에 해당한다면 읽어보세요:
- 프로그래밍 언어가 어떻게 작동하는지 이해하고 싶다면
- DSL 또는 설정 언어를 만들고 있다면
- 컴파일러 설계에 관심은 있지만 Dragon Book이 겁나는 경우
- 언어 프로젝트(Rust, Go, Python)에 기여하고 싶다면
- 애플리케이션에 스크립팅 시스템을 구현해야 한다면
사전 요구 사항
- Go에 익숙하거나(코드를 읽고 적용할 수 있다면)
- 데이터 구조(트리, 스택)에 대한 기본 이해
- 내부 구현이 어떻게 동작하는지에 대한 호기심
CS 학위 필요
컴파일러에 대한 사전 지식은 필요하지 않습니다.
학습 경로 추천
- 전체 계산기 예제부터 시작 – 바로 작동하는 것을 얻으세요.
- 제어 흐름 추가 – 바이트코드 예제를 사용해
if문과 루프를 구현하세요. - 함수 추가 – 제공된 호출‑프레임 구현을 사용하세요.
- LLVM 탐색 – 더 높은 성능이 필요할 때 네이티브 코드를 생성하세요.
- GC 학습 – 자동 메모리 관리 방식을 이해하세요.
각 단계는 이전 단계 위에 쌓이며, 모든 단계에서 작동하는 언어를 갖게 됩니다.
얻을 수 있는 것
- 깊은 이해 of how interpreters, compilers, and VMs work.
- 실전 경험 building complex systems from scratch.
- 감사 for language‑design trade‑offs.
- 기초 for contributing to real language projects.
- 자신감 to build domain‑specific languages.
Resources Included
The guide references essential learning materials:
- Bob Nystrom의 “Crafting Interpreters”
- LLVM 튜토리얼 및 문서
- 연구할 실제 언어 구현들
- 성능 벤치마킹 기법
시작하기
전체 가이드와 모든 코드 예제는 GitHub에서 확인할 수 있습니다:
github.com/codetesla51/how-to-build-a-programming-language
레포를 클론하고, 예제를 실행한 뒤, 오늘 바로 자신만의 언어를 만들어 보세요.
Feedback Welcome
이 가이드는 살아있는 문서입니다. 문제가 있거나 질문이 있거나 개선에 기여하고 싶다면 GitHub에서 이슈나 PR을 열어 주세요.
프로그래밍 언어를 만드는 것은 컴퓨터 과학에서 가장 보람 있는 프로젝트 중 하나입니다. 전체 소프트웨어 스택을 이해하고 어떤 코드베이스든 파악할 수 있는 초능력을 줍니다.
- 작게 시작하세요. 계산기를 만들어 보세요.
- 기능을 점진적으로 추가하세요.
- 무언가를 부수세요. 고치세요.
그게 바로 배우는 방법입니다.
행복한 언어 만들기!