理解解释型语言与编译型语言

当您使用Python或任何编程语言编写代码时，您编写的是人类相对容易理解的指令。然而，计算机在更低的层面上运行，执行的是编码为二进制数字序列（一和零）的指令，通常称为机器代码。为了弥合这一差距，您可读的源代码必须被翻译成机器代码。执行这种翻译有两种主要策略：编译和解释。Python主要被认为是解释型语言，理解这一区别有助于说明它的一些特点。

编译型语言：先翻译整本书

可以把编译型语言想象成在把一本书交给读者之前，先将其从一种语言完整翻译成另一种语言。这个过程通常包括以下步骤：

1. 编写： 您使用高级语言（如C、C++或Go）编写程序。这就是您的源代码。
2. 编译： 您使用一个名为编译器的特殊程序。编译器会读取您的整个源代码，并将其翻译成特定于目标计算机架构（例如Intel x86、ARM）的机器代码（有时是中间语言）。如果编译器发现语法错误或某些逻辑不一致，它会报告这些错误，您必须在编译成功之前修复它们。
3. 链接（通常）： 编译器可能会生成中间的目标文件，这些文件随后会由链接器与必要的库链接在一起，以创建一个单独的可执行文件（例如Windows上的.exe文件或Linux/macOS上的二进制文件）。
4. 执行： 您直接运行生成的可执行文件。计算机的处理器会理解并执行其中的机器代码指令。

编译过程：源代码在程序运行之前被完整翻译成机器代码。

编译的主要优势通常是执行速度。由于翻译成机器代码是在事前完成的，程序执行时通常可以运行得非常快。此外，编译器在您尝试运行程序之前就能捕获许多类型的错误。缺点是编译步骤需要时间，并且生成的机器代码通常是平台特定的；您需要为不同的操作系统或处理器架构重新编译代码。

解释型语言：逐句翻译

现在，考虑解释型语言。这更像是国际会议上的一位同声传译员，在讲话时逐段翻译。

1. 编写： 您使用高级语言（如Python、JavaScript或Ruby）编写程序。这就是您的源代码（例如.py文件）。
2. 执行： 您使用解释器运行源代码。解释器会读取您的代码，通常是逐行或逐句，将该部分翻译成机器指令（或中间形式），并立即执行，然后才处理下一部分。

解释过程：解释器直接读取并执行源代码，通常是逐行进行。

这里的主要优势通常是灵活性和开发便利性。您不需要单独的编译步骤。您可以直接编写和运行代码，从而加快开发周期（编写、测试、调试、重复）。解释型语言也通常更容易在不同平台之间移植；只要目标系统安装了正确的解释器，相同的源代码通常无需修改即可运行。

权衡之下，与编译型语言相比，可能执行速度较慢，因为翻译是在运行时进行的。此外，错误（例如类型错误或未定义名称）可能只有在解释器执行到包含错误的特定代码行时才会被发现，而不是提前发现。

Python的方法：一种结合

Python通常被认为是一种解释型语言，这就是为什么您只需键入 python your_script.py 即可看到它运行的原因。然而，在幕后，最常见的Python实现（称为CPython）为了提高效率而采用了一个中间步骤：

1. 编译成字节码： 当您运行Python脚本（.py）时，CPython会首先将您的源代码编译成一种更低层级、平台无关的格式，称为字节码。这些字节码存储在__pycache__目录的.pyc文件中。此编译过程是自动发生的，通常对用户是隐藏的。解释字节码比直接解释原始源代码更快。
2. 由PVM解释： 随后，这些字节码由Python虚拟机（PVM）执行，PVM是Python的运行时引擎。PVM解释字节码指令并执行它们。

Python的执行模型通常涉及自动编译为字节码，然后由Python虚拟机解释执行。

即使有这个字节码步骤，从程序员的角度来看，Python表现得仍然像一种解释型语言：没有手动编译/链接步骤，错误消息通常指向.py文件中的行，并且开发周期很快。

为什么这对初学者很重要

理解Python实际上是解释型的，有助于清楚地看到一些优势，特别是当您刚开始学习时：

• 简洁性： 您编写代码并运行它。初期无需管理复杂的构建过程。
• 交互式开发： 我们接下来会讨论的Python解释器（REPL）允许您输入命令并立即看到结果。这是解释型语言特性的直接体现。
• 可读性与调试： 运行时错误直接指向问题发生所在的源代码行，使调试更加直接。
• 跨平台： 只要安装了Python解释器，Python脚本通常可以在Windows、macOS和Linux上无需更改地运行。

尽管编译型语言在计算密集型任务中可能提供原始速度优势，但Python的开发速度、易用性、丰富的标准库以及庞大的第三方包生态系统（特别是对于AI、数据科学和Web开发）使其成为一个极具生产力且备受欢迎的选择。对于许多应用程序而言，开发速度远超执行速度上的细微差异。