动态类型的静态化实现
为便于开发，larva采用动态类型，于是首先遇到的一个问题就是，在转化为java的时候，如何处理动态类型带来的问题。乍一看，这个不是很复杂，已经有前车之鉴了，Cython就可以把python代码直接转化成C代码，我的做法和Cython有相似之处，但考虑效率问题，做了一点修改 （虽然第一版本并不实现class语法来自定义类，不过在论述这个问题的时候，假定有自定义类，因为主要矛盾就在自定义类的属性方面）
从实现方式来看，动态类型静态化可以比较直观，前面已经讲过，动态类型语言实际上是一个所有对象的类型的基类都是Object的语言，而所有的变量和引用的类型都是Object，可以引用任意对象，这是动态类型实现的技术基础，需要保证的就是当通过Object类型的变量引用来操作对象时，能正常体现每个对象实际的行为，这一点可以用多态来实现
关键的矛盾，前面已经说过了，再重复一遍，以java为例，不考虑基础类型，除Object类外的所有类都是Object的子类，因此Object类型可以引用各种对象，如前所述这也是java泛型实现的基础。因为这个原因，龙书中甚至将java划为动态类型语言。但是java无法处理这种情况：
def f(a, b):
return a + b
这个python代码如果转成java，可能是：
Object f(Object a, Object b)
{
return a.add(b);
}
这个代码当然是错的，因为Object没有add方法，即便传入的实际类型有也没用
这个问题的解决办法也很简单，这也是静态化的关键所在：只要Object有这些接口即可，事实上，python就是这么干的，如果把python的object类型实现用java的方式描述，大概是这样：
class Object
{
Object add(Object other) //加法，双下划线开头和结尾是python的格式
{
throw new Exception("Not implemented");
}
... //其他各种操作方法
}
对于其他类型，如果需要加法，则只要重写add即可，通过Object类型引用可正常执行到实际对象的方法，这是典型的多态应用
接下来的问题就是，Object可能实现所有接口吗，简单说，是可能的，不过也需要分情况讨论
对于运算符，Object直接实现所有运算即可，由于运算符是语法规定的，而且一般也不会很多，直接实现没问题，如果源语言本身没有类和对象的概念，则这样做就可以了，因为对对象的操作只有运算符可用；但是，如果引入面向对象，每个对象除了运算符外，还有属性和方法，而这两者是无法在语言设计的时候就确定好的，因为可以随便取名
python对这个问题的解决办法，就是将属性和方法放在一个dict里面，通过“.”运算符间接操作的方式来实现动态性，换句话说，对python的对象而言只有运算符操作，属性和方法被认为是和一个名字字符串做“.”运算，因此，python的object类的所有接口可以静态实现。Cython在做代码转换的时候，也是这么干的，所有代码（除了特有的pyrex）都原样翻译成在虚拟机里面应该执行到的序列，这样一来只是省了字节码解释流程而已，因此效率提升比较有限（dhrystone的结果，约只提升一倍）
要采用效率高的实现，则最好Object拥有所有可能的属性和方法，在做语言的时候不可能确定程序员会用到哪些属性和方法，但是在编译的时候就可以知道，对于一个程序涉及的所有代码进行全文分析，即可得到所有（可能）出现的属性和方法了
这也就是说，Object这个对象的实现并不是在语言实现的时候进行，它如何实现和语言本身没关系，而是和具体的程序有关，采用转化代码的办法实现语言，就可以很方便实现这种静态化，比如，larva的类型系统就类似这样实现（java）：
class LarObj
{
//可静态化的接口，比如运算实现，内置类型的方法等，仅列接口（都是public），实现代码略
LarObj op_add(LarObj other) //加法运算
...
LarObj get_attr_a() //获取属性a
void set_attr_a(LarObj obj) //修改属性a
...
LarObj call_method_f_ret_LarObj() //调用方法f，返回LarObj对象
LarObj call_method_f_ret_LarObj(LarObj obj) //f的一个重载
}
class BuiltinObj_A extends LarObj //一个内置类型A
{
LarObj a; //属性
LarObj get_attr_a() //获取属性a
void set_attr_a(LarObj obj) //修改属性a
LarObj call_method_f_ret_LarObj() //调用方法f，返回LarObj对象
}
class BuiltinObj_B extends LarObj //一个内置类型B
{
LarObj a;
LarObj b;
LarObj call_method_f_ret_LarObj(LarObj obj) //调用方法f，返回LarObj对象
}
class UserObj extends LarObj //用户自定义类
{
LarObj call_method_f_ret_LarObj(LarObj obj) //调用方法f，返回LarObj对象
}
可以看到，所有类，无论是内置还是用户定义的，都继承自LarObj类，而LarObj类中，需要实现（当前程序）所有可能的接口，对于属性的存取，采用get/set接口进行，当然，也可以把属性都写在LarObj里面，不过这样一来太多了，浪费内存，而且在代码中访问不存在的属性的时候不好处理异常；对于方法的调用，也采用接口的方式实现。这样一来，就保证了转化后的代码中，所有变量和引用可通过LarObj来操作
所有内置类型在实现的时候，都继承于LarObj，但它们不能直接使用，因为LarObj只能在编译期动态生成，然后整体联编成一个完整的程序，和一般的代码流程反过来的，先创建子类，再生成合适的基类，只要基类兼容子类的所有操作即可，实际编译larva代码的时候也是这样，先综合所有（内置和自定义）类型，然后最后生成基类
由于这个类型系统没有采用python那种用hash表的方式，因此不支持动态增减属性，更不支持getattr这种根据属性名找属性的方式（要做其实也可以，作为一个附加功能即可，不过感觉没必要）
虽然已经尽量消除了动态特性，但是结合语言的特点，像动态查错还是保留了，比如：
func f(a):
print a.x
在编译阶段，LarObj会有一个get_attr_x的方法，如果传入的参数a引用的对象没有属性x，则直接执行LarObj的方法会报一个No attribute 'x'的错误
假如希望在编译期能检测出这种错误，即保证f传入的a有x属性，也是可以做到的，但是这样一来就需要比较复杂的类型推导了（参考前述《静态类型推导》）。不过，由于这种动态性只有在代码有bug的时候才会触发，因此还是可以容忍的，只需要保证在程序正常运行期间没有太多的动态性，运行效率已经能得到比较大的提高了