编译器与解释器

编译器与解释器编译器／解释器：高级语言与机器之间的翻译官都是将代码翻译成机器可以继续执行的二进制机器码，只不过在运营原理和翻译成过程有有所不同而已。那么两者有什么区别呢？编译器：再行整体编译器再行继续执行解释器：边说明边继续执行用一个通俗的例子展开比喻：我们去饭馆睡觉，点了八菜一汤。编译器的方式就是厨师把所有的菜给你全作好了，一起给你端上来，至于你在哪不吃，怎么不吃，随意。解释器的方式就是厨师作好一个菜给你上一个菜，你就不吃这个菜，而且必需在饭店里不吃。

Python解释器种类Python有好几种版本的解释器：CPython：官方版本的解释器。这个解释器是用C语言研发的，所以叫CPython。

CPython是用于最广的Python解释器。我们一般来说说道的、iTunes的、辩论的、用于的都是这个解释器。

Ipython：基于CPython之上的一个交互式解释器，在交互方式上有所强化，继续执行Python代码的功能和CPython是几乎一样的。CPython用＞＞＞作为提示符，而IPython用In［序号］：作为提示符。PyPy：一个执着继续执行速度的Python解释器。

使用JIT技术，对Python代码展开动态编译器（留意，不是说明），可以明显提升Python代码的继续执行速度。绝大部分CPython代码都可以在PyPy下运营，但还是有一些有所不同的，这就造成完全相同的Python代码在两种解释器下继续执行可能会有有所不同的结果。

Jython：运营在Java平台上的Python解释器，可以必要把Python代码编译成Java字节码继续执行。IronPython：和Jython类似于，只不过IronPython是运营在微软公司．Net平台上的Python解释器，可以必要把Python代码编译成．Net的字节码。Python的运行机制Python作为动态解释性语言，其运行机制可参照下都说道解释器快，Python也有想要办法提升一下运营速度的，那就是用于pyc文件。

这点参照了JAVA的字节码作法，但并不几乎类同。我们撰写的代码一般都会留存在以．py为后缀的文件中。在执行程序时，解释器逐行加载源代码并逐行说明运营。每继续执行一次，就反复一次这个过程，这其中花费了大量的重复性的说明工作。

为了增加这一重复性的说明工作，Python引进了pyc文件，pyc文件是将py文件的说明结果留存下来的文件，这样，下次再运行的时候就不必再行说明了，必要用于pyc文件就可以了，这毫无疑问大大提高了程序运行速度。

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