主要观点：通过将小型 RPython 解释器以不常见的风格重写，进行实验以探索解释器架构。介绍了 RPython 解释器的一般流程，对比了初始编码和最终编码，以 Brainfuck 语言为例详细阐述了最终编码的实现及相关优化，包括核心功能、幺半群、惯用法等，还讨论了面向接口的架构、性能表现（包括 JIT 优化和窥孔优化）以及最终编码的优缺点等。
关键信息：

• RPython 解释器一般做三件或四件事：读取解析输入程序、将具体语法编码为抽象语法、可选的优化抽象语法、评估抽象语法。
• 初始编码基于类的层次结构，每个类表示一种树节点，字段存储节点预计算属性，方法按需计算节点属性；最终编码类似接口，基于栈，类构造器被方法替代。
• 以 Brainfuck 为例，展示了最终编码的具体实现，包括核心方法、幺半群表示及一些高级惯用法。
• 面向接口的架构中，通过rlib.objectmodel.import_from_mixin等方式处理类型和接口相关问题，还可以预组合窥孔优化器。
• 性能方面，最终编码比初始编码快，JIT 优化和窥孔优化都起到了作用，且最终编码在某些情况下能使程序大小减少约 2%。
  重要细节：
• 局部代码不知道cls是什么，在最终编码中没有类型安全的方式检查任意语义域。
• 在实现过程中使用了rlib.objectmodel.specialize.argtype等 RPython 技巧来处理函数复制和类型检查。
• 窥孔优化器是一个带有前瞻/重写缓冲区的抽象解释器，实现了 Brainfuck 幺半群的代数定律和惯用法识别。
• 最终编码在大型成熟代码库中可能更优，因为它更便于添加新行为，但解释器尺寸可能增加。