python解释器调用_python入门-python解释器执行

最近由于公司需要，接触了python这门神奇的语言，给我的感觉就是开发快速和代码简洁。

开始还是先罗列一下解释性语言和编译性语言的差别吧0.0！

编译性语言：是在程序运行前，需要专门的一个编译过程，如生成exe，hex文件等特定的机器语言文件。（必须在特定系统上）。所以以后就可以直接运行，不用在进行编译了。但该文件不能夸操作系统系统平台，因为该文件在不同操作系统中是不识别的。

解释性语言：不需要解释，是在程序执行的时候，运行一行翻译一行。所以每次执行都要进行解释。

两者的本质区别

1运行的时间不同：

编译性语言是在程序运行前进行编译

解释性语言在程序运行时进行解释

2可移植性：

编译性语言只能在特定机器上运行，不可移植

解释性语言可实现跨平台操作

我们知道一些编译性语言比如C、C++，他们需要先从源文件编译转换成计算机的语言，经过连接器形成可执行的二进制文件，执行时将这些二进制文件加载到内存中运行。

一般解释性语言运行方式则和编译型语言有很大的差别。解释性语言直接从源代码运行程序，而且是一句一句的执行，那么他们是怎么让机器认识的呢？这里就要用到每门解释器语言对应的解释器啦。比如python解释器直接将源代码转换成字节码，然后再由解释器来执行这些字节码，转换成机器语言，最后就可以在机器上运行了。这些机制导致python有以下特性。

由于每次执行时都要转化为字节码，然后在由虚拟机转化为机器语言，所以程序性能肯定会收到影响；由于程序员不要关心程序的编译和库的链接问题开发工作也更轻松；由于有python解释器和机器底层进行交互，从而让python代码和机器底层更加远了，所以python实现了跨平台。

python针对性能问题提供了一种编译方法，编译之后可以得到pyc文件，储存了字节码，然后有一个专门的python解释器负责解释和执行字节码，这就省去了解释器将源代码转化成字节码的过程，也节省了加载模块的时间从而提高了执行效率，另外编译成pyc文件一定程度上也提高了代码的安全性。

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