通过高级语言编写的源码,我们能够轻松理解,但对于计算机来说,它只认识二进制指令,源码就是天书,根本无法识别。源码要想执行,必须先转换成二进制指令。
所谓二进制指令,也就是由 0 和 1 组成的机器码,能被计算机直接识别并执行。
然而,究竟在什么时候将源代码转换成二进制指令呢?不同的编程语言有不同的规定:
简单地理解,编译器和解释器其实就是一个“翻译工具”,对源代码进行“翻译”是一个很复杂的过程,大致包括词法分析、语法分析、语义分析、性能优化、生成可执行文件等五个步骤,期间涉及到复杂的算法和硬件架构,有兴趣的读者请参考《编译原理》一书,这里不再赘述。
编译型语言和解释型语言的执行流程如下所示:
图1:编译型语言和解释型语言的执行流程
总结:对于编译型语言来说,在执行之前先要经过编译器将源码转换成 CPU 可识别的机器码文件(比如 Windows 下的 .exe 文件);解释型语言无需预先编译,而是由解释器逐行对源码进行解释,一边解释一边执行。
除编译型和解释型语言外,还有一种半编译半解释型语言, 比如 Java 和 C# 等,这 类语言将源代码先转换成一种中间文件(字节码文件),然后再将中间文件拿到虚拟机中执行。
那么,编译型语言和解释型语言各有什么特点呢?它们之间又有什么区别?
对于编译型语言,开发完成以后需要将所有的源代码都转换成可执行程序,比如 Windows 下的.exe
文件就是一个可执行程序,它里面包含的就是机器码,只要拥有这个可执行程序,就可以随时运行,不需要再重新编译,也就是“一次编译,无限次运行”。
在运行的时候,我们只需要编译生成的可执行程序,此时就不再需要源代码和编译器,所以编译型语言可以脱离开发环境运行。
编译型语言通常是不能跨平台的,也就是不能在不同的操作系统之间随意切换。
编译型语言不能跨平台表现在两个方面:
可执行程序不能跨平台很容易理解,因为不同操作系统对可执行文件的内部结构有着截然不同的要求,彼此之间也不能兼容。不能跨平台是天经地义,能跨平台反而才是奇葩。
比如,你不能将 Windows 下的可执行程序拿到 Linux 下使用,也不能将 Linux 下的可执行程序拿到 macOS 下使用( 虽然它们都是类 Unix 系统)。
注意:相同操作系统的不同版本之间也不一定兼容,比如不能将 x64 程序(Windows 64 位程序)拿到 x86 平台上(Windows 32 位平台)运行。但反之一般可行,因为 64 位 Windows 对 32 位程序做了很好的兼容性处理。
不同平台支持的函数、类型、变量等都可能不同,基于某个平台编写的源代码一般不能拿到另一个平台直接运行。下面以C语言为例进行说明。
【实例1】在C语言中,要想让程序暂停,我们可以使用“睡眠”函数。在 Windows 平台下该函数是 Sleep() ,并以毫秒为时间单位,而在 Linux 平台下则是 sleep(), 以秒为单位。可以看出,首先两个函数的首字母大小写不同,再者 Sleep() 的参数是毫秒,而 sleep() 的参数是秒,单位也不一样。
以上两个原因导致具有暂停功能的C语言程序不能跨平台,除非在代码层面对平台的兼容性做出处理,但这非常麻烦。
【实例2】虽然不同平台的C语言都支持 long 类型,但不同平台下 long 类型所占用的字节长度却不相同。例如 Windows 64 位平台下的 long 占用 4 个字节,Linux 64 位平台下的 long 却占用 8 个字节。
如果在 Linux 64 位平台下编写代码时,将 8 字节的值赋值给 long 类型的变量,这是完全没有问题的,但如果是在 Windows 平台下就会导致数值溢出,让程序产生错误的运行结果。
对于解释型语言,每次执行程序都需要一边转换一边执行,用到哪些源代码就将哪些源代码转换成机器码,用不到的则不进行任何处理。
由于每次执行程序都需要重新转换源代码,所以解释型语言的执行效率天生就低于编译型语言,甚至是数量级的差距。因此计算机的一些底层功能,或者关键算法,一般都使用 C/C++ 实现,只有在应用层面(比如网站开发、批处理、小工具等)才会使用解释型语言。
在运行解释型语言的时候,我们始终都需要源代码和解释器,所以说它无法脱离开发环境。
例如,当我们说“下载一个程序(软件)”时,不同类型的语言有不同的含义:
相比于编译型语言,解释型语言几乎都能跨平台,“一次编写,到处运行”是真实存在的,而且比比皆是。那么,为什么解释型语言就能跨平台呢?
其实,这一切都要归功于解释器!
这里所说的跨平台,是指源代码跨平台,而非解释器跨平台。解释器用来将源代码转换成机器码,它本质上就是一个可执行程序,是绝对不能跨平台的。
我们以 Python 为例,Python 官方针对不同平台(比如 Windows、macOS、Linux )开发了不同的解释器,这些解释器必须要遵守同样的语法,识别同样的函数,完成同样的功能。只有这样,同一份代码才能在不同平台上拥有相同的执行结果。
你看,解释型语言之所以能够跨平台,是因为有了解释器这个中间层。在不同的平台下,解释器会将相同的源代码转换成不同的机器码,解释器帮助我们屏蔽了不同平台之间的差异性。
Python 属于典型的解释型语言,所以运行 Python 程序需要解释器的支持,只要你在不同的平台安装了不同的解释器,你的代码就可以随时随地运行,不用担心任何兼容性问题,真正实现了“一次编写,到处运行”。
Python 几乎支持所有常见的平台,比如 Linux、Windows、macOS、Android、FreeBSD、Solaris、PocketPC 等,我们所写的 Python 代码无需修改就能直接在这些平台上正确运行。也就是说,Python 的可移植性是很强的。
下表对编译型语言和解释型语言的差异进行了总结:
类型 | 原理 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|---|
编译型语言 | 通过专门的编译器,将所有源代码一次性转换成特定平台(Windows、Linux、macOS等)的机器码(以可执行文件的形式存在)。 | 编译一次后,脱离了编译器也能运行,并且运行效率高。 | 可移植性差,不够灵活。 |
解释型语言 | 通过专门的解释器,根据需要可以将部分或全部源代码转换成特定平台(Windos、Linux、macOS等)的机器码。 | 跨平台性好,通过不同的解释器,将相同的源代码解释成不同平台下的机器码。 | 一边执行一边转换,效率较低。 |