Shed Skin
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Shed Skin によって生成されたコードは Python のランタイムにまったく依存しておらず、ハードウェアの制約がある組み込みシステムでも利用可能である。また Shed Skin はコードの難読化に用いることもできる。C++ コンパイラで生成した機械語はPython のバイトコードよりリバースエンジニアリングが難しいためである。
C++ の型宣言(たとえばintなど)を生成するための型を推測するため、Shed Skin は型推論の技法を用いている。Shed Skin の型推論は Ole Agesen の Cartesian Product Algorithm と John Plevyak の Iterative Class Splitting の技法を組み合わせて用いている。こうした技法はプログラムサイズの増加に対して、これまでのテストで見られた以上に対応することはできない可能性がある。
Shed Skin は Python の一部の機能のみをサポートした組み込みライブラリの C++ 実装を除くと 6,500 行のコードで記述されている。 Shed Skin は Pyrex, Boo, RPython などのプロジェクトに類似した試みである。