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shomah4a  committed 5e9ac09

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File tutorial.rst

 このファイルは実施したトレースごとのログを含んでいます。そして本質的にはマシンコードにコンパイルしている命令を垣間見るためのものです。
 これは最適化のための不要な命令や空間を見つけるのに有用です。
 
-Each trace starts with a line that looks like this
+.. Each trace starts with a line that looks like this
 
 それぞれのトレースは以下のような行から始まります::
 
 問題となっているのは辞書からのルックアップで、 PyPy はそれそのままを扱っています。
 辞書が変更されないことかクエリごとに別の値を返さないことを知らないためです。
 
-What we need to do is provide another hint to the translation to say that the
-dictionary query is a pure function, that is, its output depends *only* on its
-inputs and the same inputs should always return the same output.
+.. What we need to do is provide another hint to the translation to say that the
+.. dictionary query is a pure function, that is, its output depends *only* on its
+.. inputs and the same inputs should always return the same output.
 
 私たちがしなければならないのは、変換のために辞書へのクエリが純粋関数であるということを、別のヒントとして提供することです。
 それは、出力が入力の値に *のみ* 依存し、同じ入力からは同じ出力が得られるということです。
 
 このバージョンは `<example5.py>`_ です。
 
-Translate again with the JIT option and observe the speedup. Mandelbrot now
-only takes 6 seconds!  (from 12 seconds before this optimization)
+.. Translate again with the JIT option and observe the speedup. Mandelbrot now
+.. only takes 6 seconds!  (from 12 seconds before this optimization)
 
 JIT オプションとともに再度変換し、高速化されていることを確認してください。
 マンデルブロの実行は今では 6秒しかかかりません! (最適化前は 12 秒でした)
 
-Let's take a look at the trace from the same function
+.. Let's take a look at the trace from the same function
+
 さあ、同じ関数のトレースを見てみましょう::
 
     [3c29fad7b792b0] {jit-log-opt-loop
 
 PyPy が他の全てより速い Python の実装であることを示せたと思っています。
 
-For those that would like to know more about how the process works, there are
-several academic papers explaining the process in detail that I recommend. In
-particular: Tracing the Meta-Level: PyPy's Tracing JIT Compiler.
+.. For those that would like to know more about how the process works, there are
+.. several academic papers explaining the process in detail that I recommend. In
+.. particular: Tracing the Meta-Level: PyPy's Tracing JIT Compiler.
 
 処理の仕組みについてもっと知りたい人のために、私が推奨する詳細なプロセスを説明するいくつかの学術論文があります。
 特に: Tracing the Meta-Level: PyPy's Tracing JIT Compiler.