jcc 的项目扩展与二次开发
2025-05-29 23:12:36作者:晏闻田Solitary
项目的基础介绍
jcc 是一个用纯 C11 编写的完整的 C 编译器,不依赖于任何第三方库或辅助工具,如解析生成器、汇编器、词法分析器等。项目的目标是成为一个功能完整的 C11/C18/C23 编译器,同时遵循最佳实践,并拥有合理的编译器架构。jcc 旨在用于学习和了解编译器,生成机器码而非汇编代码,构建 SSA 形式并将值放在寄存器中,而不是溢出到堆栈。
项目的核心功能
- 完全自举:编译器可以完全自举,并通过完整的 C 标准测试套件。
- 多平台支持:支持 AArch64、x64 和 RISC-V 32 架构。
- IR 生成:使用中间表示(IR)而不是直接生成汇编。
- 优化和降级:包括内联、常量折叠、死分支消除等优化策略。
项目使用了哪些框架或库?
jcc 项目主要依赖于标准的 C11 库和 POSIX Shell 环境。在开发过程中,使用了 CMake 来管理构建过程,同时也使用了如 bat、fd 和 rg 等工具来增强开发体验,但这些并不是必须的。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,主要包括以下部分:
src:包含编译器的核心源代码,如词法分析器、语法分析器、类型检查器、中间表示生成器等。tests:包含用于测试编译器功能和性能的测试代码。docs:存放项目的文档资料。scripts:包含项目安装和开发过程中使用的脚本。CMakeLists.txt:CMake 的配置文件,用于管理项目的构建过程。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
-
架构优化:目前 jcc 的代码生成部分承担了过多的责任,可以考虑将一些责任(如函数的前置和后置代码)移入 IR Passes,以简化代码生成逻辑。
-
平台支持:jcc 已经支持了 AArch64、x64 和 RISC-V 32 架构,但还可以扩展支持更多的 CPU 架构。
-
功能完善:目前 jcc 还有一些功能没有实现,如
va_arg、stdatomic.h、setjmp/longjmp等,可以进一步完善这些功能。 -
性能优化:对现有代码进行性能分析和优化,提高编译器的执行效率。
-
错误处理:增强错误处理机制,提高编译器对错误输入的容错性。
-
文档和教程:编写更详细的文档和教程,帮助更多的开发者了解和使用 jcc,同时也便于二次开发。
通过上述方向,jcc 项目有望成为一个更加完善和强大的开源 C 编译器,为编译器领域的研究和开发提供有力的支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
288
321
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
850
447
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
239
100
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
451
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
705