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: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。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。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)。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。digraph G { rankdir=LR; node [shape=box, style=rounded, fontname="sans-serif", color="#495057", fillcolor="#e9ecef", style=filled]; edge [color="#495057"]; Source [label="源代码 (.c, .cpp)"]; Compiler [label="编译器"]; Machine [label="机器代码 (可执行文件)"]; Run [label="执行"]; Source -> Compiler; Compiler -> Machine; Machine -> Run; }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。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)。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。digraph G { rankdir=LR; node [shape=box, style=rounded, fontname="sans-serif", color="#1c7ed6", fillcolor="#a5d8ff", style=filled]; edge [color="#1c7ed6"]; Source [label="源代码 (.py)"]; Interpreter [label="解释器"]; Execution [label="执行 (逐行)"]; Source -> Interpreter; Interpreter -> Execution; }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: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。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。digraph G { rankdir=LR; node [shape=box, style=rounded, fontname="sans-serif", color="#1098ad", fillcolor="#99e9f2", style=filled]; edge [color="#1098ad"]; Source [label="源代码 (.py)"]; Compile [label="字节码编译器 (自动)"]; Bytecode [label="字节码 (.pyc)"]; PVM [label="Python虚拟机 (PVM)"]; Execution [label="执行"]; Source -> Compile [label="如果需要"]; Compile -> Bytecode; Source -> PVM [label="直接运行 (尚未生成.pyc)"]; Bytecode -> PVM [label="如果.pyc存在且最新"]; PVM -> Execution; }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。