时间戳

首页 > 技术文章 > python的运行机制和版本区别

python的运行机制和版本区别

chenhuan001 2017-12-08 13:01 原文

引用来自：here

解释型语言和编译型

首先，我们编程都是用的高级语言(写汇编和机器语言的大牛们除外)，计算机不能直接理解高级语言，只能理解和运行机器语言，所以必须要把高级语言翻译成机器语言，计算机才能运行高级语言所编写的程序。
说到翻译，其实翻译的方式有两种，一个是编译，一个是解释。两种方式只是翻译的时间不同。

编译型

用编译型语言写的程序执行之前，需要一个专门的编译过程，通过编译系统（不仅仅只是通过编译器，编译器只是编译系统的一部分）把高级语言翻译成机器语言，把源高级程序编译成为机器语言文件，比如windows下的exe文件。以后就可以直接运行而不需要编译了，因为翻译只做了一次，运行时不需要翻译，所以编译型语言的程序执行效率高，但也不能一概而论，部分解释型语言的解释器通过在运行时动态优化代码，甚至能够使解释型语言的性能超过编译型语言。

解释型

解释则不同，解释型语言编写的程序不需要编译。解释型语言在运行的时候才翻译，比如VB语言，在执行的时候，专门有一个解释器能够将VB语言翻译成机器语言，每个语句都是执行的时候才翻译。这样解释型语言每执行一次就要翻译一次，效率比较低。
     
编译型与解释型，两者各有利弊。前者由于程序执行速度快，同等条件下对系统要求较低，因此像开发操作系统、大型应用程序、数据库系统等时都采用它，像C/C++、Pascal/Object Pascal（Delphi）等都是编译语言，而一些网页脚本、服务器脚本及辅助开发接口这样的对速度要求不高、对不同系统平台间的兼容性有一定要求的程序则通常使用解释性语言，如JavaScript、VBScript、Perl、Python、Ruby、MATLAB 等等。

Python是解释型的还是编译型的？

这是个Python新人都会迷惑的问题。

首先需要明了的是Python只是一个接口。有一个关于Python应该做什么以及怎么做的具体说明(就像其他任何接口一样 )，并且对应的有很多具体的实现（也像其他接口一样）。

其次需要知道的是“解释型”和“编译型”是具体实现的特性，而不是接口的特性。

所以，这个问题本身就没有组织好。

Python是解释型还是编译型的？这个问题真的没有组织好。

对使用最广泛的实现（CPython:用C实现的，通常简单的说成Python，若你不知道我所说的这些，那很肯能你在使用的就是CPython）而言，这个问题的答案是：解释型，但带有一些编译型特征。CPython把Python源码编译*成字节码，之后再解释这些字节码，执行之。

*注意：这个编译不是通常意义上的编译。通常我们说的编译，是指把高级语言代码转换成机器码。但这里的编译实际上是另一种意义上的编译。(译者，这句话不是很懂，原文是it is a ‘compilation’ of sorts，不知作何解，求教各位读者。)

再详细看下上面的答案吧，这有助于我们理解本文中后面会讲到的几个概念。

 

字节码 vs. 机器码

了解字节码和机器码（或者native code）的区别是很重要的，最好的办法或许是看看例子：

  • C代码被编译成机器码，将在处理器上直接执行。每一条指令控制CPU工作。
  • Java代码被编译成字节码，将在Java虚拟机(JVM)这个抽象的计算机上执行。每一条指令由JVM处理，JVM同计算机本身之间交互。

简而言之：机器码快的多，但字节码更易迁移，也更安全。

机器码随机器的变化而变化，但字节码在所有的机器上都是一样的。有人可能会认为机器码是对特定环境优化了的。

  1. 回到CPython，工具链的执行过程如下：
  2. CPython编译你的Python源代码，生成字节码。

字节码随后在CPython虚拟机上执行。

初学者常常因为看到.pyc文件而假设Python是编译型的。这也有一些合理性：.pyc文件正式之后要解释的字节码文件。所以，你若之前运行过你的Python代码，生成了.pyc文件，再次运行时就要快得多，因为不需要再次编译生成字节码了。

 

 

可选的虚拟机：Jython，IronPython等

正如我之前所述，Python有很多实现。前面也提到，CPython是最通用的。这是一个用C实现的，被认为是”默认“的实现。

但其他的呢？其中最显赫的之一就是Jython，一个用Java实现的采用了JVM的实现。CPython生成在CPython虚拟机上运行的字节码，而Jython生成在JVM上运行的java字节码(这同编译Java程序生成java字节码的过程是一样的)。

”为啥你要用其他的实现？”，你可能会如此发问。好吧，对开发者而言，不同的实现对不同的技术难题的支持程度不一样。

CPython中很容易为你的Python代码写C扩展，因为最终都是由C解释器执行的。另一方面，Jython则使得和其他java程序共同工作很容易：无需其他工作，你就可导入任何Java类，在你的Jython程序中使用其他Java类。（题外话，若你没有认真思考，这一段会很难。此时我们已经在讨论把不同语言的代码混在一起，并编译成同一程序。（Rostin 提出混合Fortran和C代码编程已经有一段时间了。所以，这并不新鲜，但仍然很酷。））

下面是一个例子，一段合法的Jython代码：

1
2
3
4
5
6
7
[Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (Apple Inc.)] on java1.6.0_51
>>> from java.util import HashSet
>>> s = HashSet(5)
>>> s.add("Foo")
>>> s.add("Bar")
>>> s
[Foo, Bar]
IronPython是另一很流行的Python 实现，完全用C#实现，针对.NET平台。她运行在可以叫做.NET虚拟机的平台上，这是微软的 Common Language Runtime (CLR)，同JVM相对应。

你可能会说，Jython:Java::IronPython:C#。它们各自运行在相同的虚拟机上，你能从你的IronPython中导入C#的类，从你写的Jython代码中带入Java类，等等

你完全可以不用任何非CPython的实现就能完成你手上的任何工作。但是使用这些技术也是有很多的好处的，大部分取决于你现在所使用的技术栈。 你使用了很多基于JVM的语言？Jython就是为你准备的。使用的都是.NET世界的语言？那么你应该试试IronPython了（或许你已经在用了）

顺便说一下（尽管这不是使用不同的实现的理由），注意Python的各种实现在对待你的Python源码的时候所做的处理方式是完全不一样的。然后这些差异是很小的，由于这些实现都在不停的发展改进中，随着时间的推移，这些差异会慢慢融合和兼容。比如，IronPython默认情况下使用Unicode字符串，但是在2.x版本的CPython中默认是ASCII字符串（如果使用了非ASCII字符串，会抛出一个UnicodeEncodeError错误），但是在3.x版本里面CPythong已经默认支持Unicode字符串了。

推荐阅读