Python编译器

编译器,又叫解释器。简单讲,就是将“一种语言(通常为高级语言)”翻译为“另一种语言(通常为低级语言)”的程序。一个现代编译器的主要工作流程:源代码 (source code) → 预处理器 (preprocessor) → 编译器 (compiler) → 目标代码 (object code) → 链接器(Linker) → 可执行程序 (executables)。

CPython

当我们从Python官方网站下载并安装好Python 后,我们就直接获得了一个官方版本的解释器:CPython。这个解释器是用C语言开发的,所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。

CPython是用C语言实现Pyhon,是目前应用最广泛的解释器。最新的语言特性都是在这个上面先实现,基本包含了所有第三方库支持,但是CPython有几个缺陷,一是全局锁使Python在多线程效能上表现不佳,二是CPython无法支持JIT(即时编译),导致其执行速度不及Java和Javascipt等语言。

IPython

IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器,也就是说,IPython只是在交互方式上有所增强,但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。好比很多国产浏览器虽然外观不同,但内核其实都是调用了IE。

CPython用>>>作为提示符,而IPython用In [序号]:作为提示符。

PyPy

PyPy是另一个Python解释器,它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术,对Python代码进行动态编译,所以可以显著提高Python代码的执行速度。

绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行,但是PyPy和CPython有一些是不同的,这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码要放到PyPy下执行,就需要了解PyPy和CPython的不同点。

PyPy针对CPython的缺点进行了各方面的改良,性能得到很大的提升。最重要的一点就是Pypy集成了JIT。但是,Pypy无法支持官方的C/Python API,导致无法使用例如Numpy,Scipy等重要的第三方库。而PyPy与CPython的不同在于,别的一些python实现如CPython是使用解释执行的方式,这样的实现方式在性能上是很凄惨的。而PyPy使用了JIT(即时编译)技术,在性能上得到了提升。

作者:Mangogo哥
链接:https://www.zhihu.com/question/20005950/answer/366367991
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Jython

Jython是运行在Java平台上的Python解释器,可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。

IronPython

IronPython和Jython类似,只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器,可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。

小结

Python的解释器很多,但使用最广泛的还是CPython。如果要和Java或.Net平台交互,最好的办法不是用Jython或IronPython,而是通过网络调用来交互,确保各程序之间的独立性。

1、由于Python是动态编译的语言,和C/C++、Java或者Kotlin等静态语言不同,它是在运行时一句一句代码地边编译边执行的,而Java是提前将高级语言编译成了JVM字节码,运行时直接通过JVM和机器打交道,所以进行密集计算时运行速度远高于动态编译语言。

2、PyPy,它使用了JIT(即时编译)技术,混合了动态编译和静态编译的特性,仍然是一句一句编译源代码,但是会将翻译过的代码缓存起来以降低性能损耗。相对于静态编译代码,即时编译的代码可以处理延迟绑定并增强安全性。绝大部分 Python代码都可以在PyPy下运行,但是PyPy和CPython有一些是不同的

作者:Mangogo哥
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