ちょっとした考古学的興味により初期のPythonを調べてみたくなったので、Python 1.0.1 をビルドして動かしてみた。
プログラミング考古学シリーズ
- 第1回: Python 1.0 をビルドする
- 第2回: Ruby 0.49 をビルドする
- 第3回: Perl 1.0 をビルドする
ソースコード入手
現在Pythonの公式ページから手に入る最も古いソースコードは、Python 1.0.1 である。これはPythonの開発が始まった1989年12月からすでに5年近く経過した1994年にリリースされたものである。READMEによると、
Older sources
If you find an older Python release (e.g. 0.9.8), we're interested
in getting a copy! webmaster@python.org
とあるので、これ以前のバージョンはデータが失われてしまったものと思われる。1989年といえばGitもSVNもCVSもなかった時代なので致し方なし。
ダウンロードして解凍する。
$ curl http://legacy.python.org/download/releases/src/python1.0.1.tar.gz -O
$ tar xzf python1.0.1.tar.gz
$ cd python-1.0.1
ビルド
tarballの中にはconfigure
やMakefile.in
などが入っており、ビルド手順は現代と全く変わらない。
ただし、内部で使われている関数getline
が現代の標準ライブラリと衝突するので、名前を置き換えてやる必要がある。
$ sed -i 's/^getline/my_getline/' Objects/fileobject.c
$ sed -i 's/ getline/ my_getline/' Objects/fileobject.c
あとはいつも通りにビルドすればOK。
$ ./configure
$ make
動かしてみる
出てきたバイナリファイルpython
で適当に遊んでみる。
$ ./python
Python 1.0.1 (Jan 11 2017)
Copyright 1991-1994 Stichting Mathematisch Centrum, Amsterdam
>>> hex(12345678901234567890)
OverflowError: integer literal too large
>>> hex(12345678901234567890L)
'0xAB54A98CEB1F0AD2L'
>>> int('100')
Traceback (innermost last):
File "<stdin>", line 1
TypeError: int() argument can't be converted to int
>>> int(1.5)
1
>>> def fibonatti(n):
... if n == 1 or n == 2:
... return 1
... else:
... return fibonatti(n - 1) + fibonatti(n - 2)
...
>>> fibonatti(5)
5
>>> o = {'foo': 1, 'bar': 'baz'}
>>> o
{'foo': 1, 'bar': 'baz'}
>>> for i in range(5):
... print(i)
...
0
1
2
3
4
>>> range(100)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
>>> [i * 2 for i in range(10)]
/home/esolang/python: line 3: 7 Segmentation fault ./python
$
だいぶ機能は足りないが、現代のPythonとほぼ同じように使える。