docs: compare the design difference with llcppg

doc/diff-with-llcppg.md

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+## llpyg 与 llcppg 的设计差异
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+> llcppg: https://github.com/goplus/llcppg
+
+### 1. 目标语言
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+- llcppg 面向 C/C++ 库，处理静态类型语言
+- llpyg 面向 Python 库，处理动态类型语言
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+### 2. 符号信息获取方式
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+- llcppg 静态分析：C/C++ 库有明确的头文件定义，使用 libclang 解析头文件，获取 AST，得到类型与函数声明
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+- llpyg 动态分析：Python 库没有统一的符号定义文件，目前借助 CPython API，利用反射获取符号信息
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+> llpyg 可以通过解析 AST 的方式获取符号信息，但工作量较大，且具有一定难度
+
+### 3. 类型处理
+
+llcppg 类型处理：将头文件声明与库符号匹配，处理复杂类型映射。
+
+```go
+// llgo:link (*BZFILE).Read C.BZ2_bzread
+func (recv_ *BZFILE) Read(buf c.Pointer, len c.Int) c.Int {
+	return 0
+}
+```
+
+llpyg 类型处理：主要使用 `py.Object` 作为通用参数类型，返回类型为 `*py.Object`。
+> 完善对类的支持后将会增加返回类型转换的功能。
+
+```go
+//go:linkname A py.A
+var A *py.Object
+
+//llgo:link (*Dog).Speak py.Dog.speak
+func (d *Dog) Speak(msg py.Object) *py.Object {
+	return nil
+}
+```
+
+### 4. 配置文件
+
+llcppg 配置文件 (llcppg.cfg)：
+```json
+{
+	"name": "zlib",
+	"cflags": "$(pkg-config --cflags zlib)",
+	"libs": "$(pkg-config --libs zlib)",
+	"include": [
+		"zlib.h",
+		"zconf.h"
+	],
+	"deps": ["c/os"],
+}
+```
+llpyg 配置文件 (llpyg.cfg)：
+```json
+{
+  "name": "numpy",
+  "libName": "numpy", 
+  "modules": ["numpy", "numpy.random"]
+}
+```
+- `llcppg.cfg` 中的 `cflags` 和 `libs` 字段用于提供编译和链接 C/C++ 库所需的信息，而 `llpyg.cfg` 中的 `libName` 字段则指定了要处理的 Python 库名。两者都用于定位目标库。
+- `include` 字段和 `modules` 字段作用等同，指出要处理的文件/模块有哪些。
+- `deps` 字段用于声明库的依赖，在类型处理时需要用到。Python 也有类似的需求，但目前类型统一为了 `py.Object`，后续会添加依赖声明相关功能。
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+### 5. 架构设计
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+llcppg 与 llpyg 在生成 LLGo Bindings 的处理逻辑是接近的，大致包含三个阶段：符号信息提取 -> 函数签名解析/类型处理 -> Go 代码生成。
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+主要差异体现在处理方式上：
+- llcppg 通过解析头文件的 AST 提取符号信息，llpyg 通过导入模块利用反射获取符号信息
+- llcppg 利用符号表对各种类型都做了映射，llpyg 统一为了 `py.Object`
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+### 总结
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+由于目标语言的根本差异，它们在设计和实现上有显著不同。llcppg 更注重静态分析和复杂的类型系统处理，而 llpyg 更依赖运行时反射和简化的对象模型。
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