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如何SIGINT在翻译的 RPython 程序中捕获信号（特别是/特别是）？

我已经浏览了 PyPy 源代码树，找到了 CPythonsignal模块，并尝试在翻译的程序中使用它会在翻译过程中出现预期的错误：

还有，pypy.module.signal但我不知道这是否是我应该使用的，或者如何使用它。该模块确实提供了一个signal功能，但它需要一个额外的space参数；这些space参数出现在源代码树的几个地方，我无法弄清楚它们指的是什么，或者我应该在那里传递什么。

背景：我希望有一个可以运行任意时间长度的计算，但要捕获^C，以便我可以在程序退出之前打印出迄今为止的结果。（主循环周围的明显try: ... except KeyboardInterrupt: ...也不起作用。）

我有一个一维数据列表，我想使用最小二乘或最大似然来拟合分布，如此处所示，但我想从 python 而不是 R 交互式 shell 中进行。

我安装了rpy2，并希望fitdistr在交互式ipythonshell 中使用该功能，因为我已将数据导入列表中。

这个功能在哪里，我该如何使用它？

我对 PyPy 项目真的很感兴趣，但是对于下面列出的第一个（但鲜为人知的）目的：

• 一组用于为解释语言实现解释器的工具
• 使用此工具链的 Python 实现

在以下博客文章中，http ://morepypy.blogspot.com/2011/04/tutorial-writing-interpreter-with-pypy.html和http://morepypy.blogspot.com/2011/04/tutorial-part -2-adding-jit.html有一个详细的教程，介绍如何使用 RPython 实现一个 Brainfork 解释器，并添加一个 JIT。

但是，我在其他地方读到 RPython 使用起来可能很麻烦——为动态类型创建的语法突然限制为推断的静态类型会导致难以理解的编译错误。

所以我的问题是，有没有其他项目可以让你像上面的教程一样编写一个brainfudge解释器/JIT？或者 PyPy 是简洁的唯一选择吗？

（旁白）：如果存在的话，一般来说，RPython 的意义何在？是否只是为了表明可以使 Python 的子集成为类型安全的，并且 Python 在该子集中实现？在现有的解释器创建工具中做“PyPy”会更有意义吗？

PyPy GIL 是 RPython 中 PyPy 解释器实现的一部分，还是 translate.py 自动添加的东西？即，如果我要在 RPython 中编写自己的新语言解释器并通过 translate.py 运行它，它会先验地受制于 GIL，还是取决于我的解释器代码？

我正在尝试使用 pypy 的翻译工具链将 RPython 代码编译到 JVM。

但是，有许多 CPython 库不受支持，例如 urllib.urlopen() 无法转换为 jvm。

我是否可以将 urllib.urlopen() 和 random.random() 之类的 jvm 翻译后端链接调用链接到我提供给它的 jvm/jar 实现，从 java 编译？

使我的 RPython 转换为 JVM 以实现用户对 Python 的期望的最佳方法是什么？

PyPy 是否在编译时进行静态类型检查以在编译时捕获类型错误？如果不是，像 HM 类型推断这样的东西是否有助于在编译时捕获这些错误？

Are there any Python game libraries (Pygame, Pyglet, etc.) with support for RPython? Or game libraries specifically made for RPython? Or bindings for a game library for RPython?

更新 PyPy 工具链所涉及的步骤是什么，以允许将 RPython 替换为任何定义明确的静态类型语言（例如“RRuby”、“RJavaScript”或映射到 RPython 的 Haskell 或 ML 或 C 的任何子集功能）？是否可以为每种语言定义一个 AST 生成器并将该 AST 输入工具链？还是 RPython 完全融入了工具链？

我在想这样的事情会重新定义 PyPy 项目，至少第一个目标是创建“一组用于实现解释语言的解释器的工具”。它会将 Python 与项目的那个方面完全分离。因此可以编写例如“RuRu”，而不仅仅是“基于 PyPy 的 Ruby 实现”。

人们经常说 RPython 是一种令人不快的编程语言，例如，here、here、here或here。

然而，例如 在关于 RPython 的原始论文中，它说的完全相反：

结果是一种比 C# 和 Java 更具表现力的语言，但不会影响运行时效率。RPython 最初是为实现 PyPy [25]（用 Python 编写的 Python 解释器）的特定目的而设计的，但它本身已经发展成为一种成熟的语言。

目前，RPython 可以在许多情况下使用：开发独立程序，例如标准解释器本身；为CPython编写高效的扩展模块，过去只能用C编写；无需编写 JavaScript 代码即可开发动态 Web 应用程序；生成高效的类和函数库，供其他 .NET 和 Java 程序使用。尤其是，对于迄今为止被迫用 C、C# 或 Java 编写需要高性能的程序部分的所有 CPython、IronPython 和 Jython 开发人员来说，RPython 可以成为理想的伴侣。

使用 RPython 作为通用语言的相关问题也在这里。我还想知道使用 RPython 作为 Cython 的替代品。一个相关的问题是here。还有RPythonic 项目。

为什么人们建议不要使用 RPython？

嗨，我有一个由 Python 生成的字符串，我需要读入 R 来分析它。

下面两个字符串之间的唯一区别是长度（列表中的元素数）。并且 R 无法成功读取较长的内容。

Question(1) 可以看到，这是一个Python中的元组列表，而原来的data(textNotWork)实际上包含了更多的元组元素（字符串更长），我无法成功读取文本。有谁知道到底发生了什么？我怎样才能读取一个很长的字符串。

问题（2）如何将其转换为 R 中具有五个变量（似乎一个变量是空字符串）数据帧的数据帧，以便我可以将其转换为时间序列并对其进行分析。

谢谢