2 مستودعات
Awesome GitHub RepositoriesNative Module Development
The process of building high-performance extensions in compiled languages for use within a scripting environment.
Distinct from Extension Module Compilers: Broader than C++ specifically; covers building native modules in any compiled language for the runtime.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching development tools & productivity · Native Module Development. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Native Module Development GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- node-ffi/node-ffi
node-ffi/node-ffi
4,322عرض على GitHubnode-ffi هي مكتبة واجهة دالة خارجية (Foreign Function Interface) لـ Node.js تتيح استدعاء الدوال من مكتبات C الديناميكية الأصلية دون الحاجة لكتابة روابط C++ يدوية. تعمل كنظام لتحميل الكائنات المشتركة (shared objects) وملفات DLL في ذاكرة العملية، وتحويل قيم JavaScript إلى تمثيلات ثنائية، وتنفيذ الملفات الثنائية الخارجية في وقت التشغيل. يستخدم المشروع غلافاً حول مكتبة libffi لبناء إطارات الاستدعاء وتنفيذ الدوال الأصلية بمدخلات ديناميكية. يتميز بتوفير مدير ذاكرة أصلي لتخصيص المؤشرات الخام ونظام تعيين يربط هياكل C المعقدة بكائنات JavaScript. تغطي مجموعة الأدوات نطاقاً واسعاً من قدرات التوافقية الأصلية، بما في ذلك التحويل التلقائي لأنواع البيانات وإنشاء كتل ذاكرة قابلة للتنفيذ تسمح للمكتبات الأصلية بتشغيل دوال رد النداء (callbacks) في JavaScript. وللحفاظ على استجابة الخيط الرئيسي، يدعم المشروع نموذج تنفيذ غير متزامن يقوم بنقل استدعاءات الدوال الأصلية إلى مجموعة خيوط منفصلة.
Enables the execution of high-performance native code to expand the capabilities of the JavaScript runtime.
JavaScript - facebookincubator/cinder
facebookincubator/cinder
3,764عرض على GitHubCinder is a high-performance Python runtime implementation based on CPython. It is designed as an execution environment optimized for large-scale distributed systems and cloud environments. The project integrates a distributed memory cache and an asynchronous memory layer to manage data across multiple network nodes. It also provides a native C extension framework for developing high-performance compiled modules that link directly into the interpreter memory space. The system covers capabilities for asynchronous data retrieval, large-scale execution, and the integration of embedded scripting
Provides the framework to build high-performance native extensions in compiled languages for import into the runtime.
Pythoncompilerinterpreterjit
