自研编程语言Zyrnal

奇怪的菌子

441人浏览 · 2026-02-04 19:11:19

奇怪的菌子 · 2026-02-04 19:11:19 发布

自研编程语言Zyrnal：纯瞎折腾的通用脚本语言

它核心就是个我闲得慌写的通用静态类型脚本语言，只是后来顺手加了些神经网络相关的数学库当扩展功能，绝非主打方向。重新跟你唠唠这个纯个人瞎折腾的产物，不管是挑错、吐槽，还是说我“闲得造轮子”，都随便说～

一、为啥造Zyrnal？核心就仨原因

日常写业务代码写腻了，想自己造个顺手的通用脚本语言，兼顾静态类型的安全和脚本的易用性；
学了点编译器、内存管理的知识，想落地练练手，验证下自己的理解；
纯解闷，没有任何“对标某语言”“做产品”的想法，就是自己玩。

至于神经网络相关的功能，纯属后期加的“彩蛋”——写完核心语法后，想着加个数学库试试水，就顺手做了些矩阵、激活函数相关的实现，压根不是造这个语言的初衷。

二、Zyrnal核心定位：通用静态类型脚本语言

先明确它的核心能力，神经网络只是附加项，核心是通用编程：

特性方向	核心能力	完成度
基础能力	模块系统、全局变量、REPL交互式解释器	100%
内存安全	Region内存管理、借用检查、Use-after-move检测	100%
工程化	代码格式化、包管理、文档生成、测试框架	100%
高级特性	async/await异步运行时、宏系统（声明式+过程式）	100%
扩展能力	数学库（含神经网络相关函数）	100%

简单说，它能做普通脚本语言能做的大部分事：写命令行工具、处理网络请求、做文件IO，神经网络只是其中一个小分支功能。

三、语法示例：主打“通用、易上手”

语法借鉴了Rust、Go、Python，核心是通用编程，先看基础用法，神经网络功能放最后：

1. 基础变量与函数（通用场景）

// 不可变变量（默认）
let pi = 3.14159
// 常量
const MAX_NUM = 100
// 可变变量
mut count = 0

// 函数定义（proc是过程函数关键字）
int proc add(a: int, b: int) {
    return a + b
}

// 主函数（程序入口）
void proc main() {
    count = add(1, 2)
    println("1+2={}", count) // 输出：1+2=3
}

2. 模块系统（组织通用代码）

// 定义模块
mod utils {
    // pub表示对外可见
    pub string proc format_str(s: string, num: int) {
        return s + ": " + num.to_string()
    }
}

// 导入模块
use utils::format_str

void proc main() {
    println(format_str("计数", 5)) // 输出：计数: 5
}

3. 异步编程（通用高级特性）

async void proc async_sleep(ms: int) {
    await async_delay(ms);
    println("等待{}毫秒完成", ms);
}

void proc main() {
    let f1 = async_sleep(100);
    let f2 = async_sleep(200);
    await_all(f1, f2); // 并行等待两个异步任务
}

4. 神经网络相关功能（仅作为扩展）

这部分只是附加的数学库功能，不是核心：

void proc main() {
    // 向量点积（数学库基础功能）
    let a = [1.0, 2.0, 3.0]
    let b = [4.0, 5.0, 6.0]
    println(dot_product(a, b)) // 输出：32.0

    // Sigmoid激活函数（扩展功能）
    println(sigmoid(0.5)) // 输出：0.622...
}

四、底层架构：通用脚本语言的四层结构

架构完全是按通用语言设计的，神经网络功能只是标准库的一个分支：

1. 前端：解析与类型检查

词法/语法解析（通用AST生成）；
名称解析（处理模块、变量作用域）；
静态类型校验（泛型、Trait约束）；
内存安全检查（参考Rust简化版规则）。

2. 中端：优化与字节码生成

通用优化（常量折叠、死代码消除）；
生成自定义栈式字节码。

3. 后端：虚拟机执行

通用栈式VM（支持所有基础类型、控制流）；
异步运行时（通用IO、网络异步处理）；
标准库调用（数学、网络、文件等）。

4. 标准库层

基础库：字符串、集合、IO、网络（TCP/UDP/HTTP）；
扩展库：正则、线程、JSON；
可选扩展：数学库（含少量神经网络相关函数）。

整体流程：

源码 → 词法解析 → 语法解析 → 类型检查 → 字节码生成 → VM执行
                          ↓
                     标准库调用（通用/扩展功能）

五、怎么上手？5分钟跑通通用示例

Zyrnal 仅支持 Windows X64 系统，无需编译（仅提供打包好的 zyrnal.exe 单文件可执行程序），直接下载运行即可：

1. 环境准备

系统要求：Windows 10/11 64位（X64）
无需安装依赖：zyrnal.exe 为绿色免安装单文件程序，无任何运行时依赖
下载与重命名：
1. 下载程序包
  链接：https://pan.quark.cn/s/3bdb97779f6a
  提取码：R9cA；
2. 解压后将主程序重命名为 zyrnal.exe（方便命令行调用）；
3. 建议放到独立目录（如 D:\Zyrnal），便于管理脚本文件。

2. 验证程序可用性

打开「命令提示符（CMD）」或「PowerShell」；
切换到 zyrnal.exe 所在目录（示例路径）：
```
cd D:\Zyrnal
```
执行版本检查命令，验证程序正常：
```
.\zyrnal.exe --version
```
正常输出示例：Zyrnal 0.1.0

3. 运行REPL交互式示例（快速测试）

REPL支持实时输入、执行Zyrnal代码，适合验证语法/功能：

# 启动交互式解释器
.\zyrnal.exe repl

# 进入REPL后，逐行输入以下代码（即时执行）
let str = "Zyrnal"
println("Hello, {}", str)  # 输出：Hello, Zyrnal

# 测试基础运算
let num = add(15, 25)
println("15+25={}", num)   # 输出：15+25=40

# 测试神经网络扩展函数
println(sigmoid(0.8))      # 输出：0.689...

# 退出REPL：输入 exit 或按 Ctrl+C
exit

4. 运行本地脚本文件（实际开发场景）

在 D:\Zyrnal 目录下新建文本文件，命名为 demo.zrn，写入以下代码：

// 通用脚本示例：模块+数组运算+格式化
mod utils {
    pub string proc format_result(s: string, val: float) {
        return s + " = " + val.to_string()
    }
}

use utils::format_result

void proc main() {
    // 通用数组运算
    let arr = [1.0, 3.0, 5.0, 7.0]
    let mean_val = array_mean(arr)
    println(format_result("数组平均值", mean_val)) // 输出：数组平均值 = 4.0

    // 神经网络扩展功能（仅演示）
    let vec1 = [2.0, 4.0]
    let vec2 = [3.0, 5.0]
    println(format_result("向量点积", dot_product(vec1, vec2))) // 输出：向量点积 = 26.0
}

在CMD/PowerShell中执行该脚本：

.\zyrnal.exe run demo.zrn

输出结果：

数组平均值 = 4.0
向量点积 = 26.0

3.更多示例请看:https://pan.quark.cn/s/5e2928c1afbb

5. 运行神经网络示例脚本

神经网络功能仅为扩展，需下载配套示例文件运行：

下载 neural_network.zrn 到 D:\Zyrnal 目录；
执行命令：
```
.\zyrnal.exe run neural_network.zrn
```

输出示例（XOR神经网络训练结果）：

========================================
  Zyrnal 神经网络示例 - XOR 问题
========================================
创建神经网络架构：
  输入层: 2 个神经元
  隐藏层: 4 个神经元
  输出层: 1 个神经元
  学习率: 0.5
开始训练神经网络...
Epoch 0 - 平均损失: 0.25
Epoch 100 - 平均损失: 0.12
...
训练完成！
========================================
  测试结果
========================================
输入: [0.0, 0.0] -> 预测: 0.05 (期望: 0.0) ✓
输入: [0.0, 1.0] -> 预测: 0.94 (期望: 1.0) ✓
输入: [1.0, 0.0] -> 预测: 0.93 (期望: 1.0) ✓
输入: [1.0, 1.0] -> 预测: 0.08 (期望: 0.0) ✓

6. 常用命令速查

命令	作用	示例
`zyrnal.exe --version`	查看程序版本	`.\zyrnal.exe --version`
`zyrnal.exe repl`	启动交互式解释器	`.\zyrnal.exe repl`
`zyrnal.exe run <文件>`	运行本地脚本	`.\zyrnal.exe run demo.zrn`
`zyrnal.exe fmt <文件>`	格式化代码	`.\zyrnal.exe fmt demo.zrn`
`zyrnal.exe test <文件>`	运行脚本内测试用例	`.\zyrnal.exe test demo.zrn`