python動態解釋

⑴ python是什麼樣的編程語言

編程語言主要從以下幾個角度為進行分類，編譯型和解釋型、靜態語言和動態語言、強類型定義語言和弱類型定義語言，每個分類代表什麼意思呢，我們一起來看一下。

2.1 編譯型與解釋型。

編譯器是把源程序的每一條語句都編譯成機器語言,並保存成二進制文件,這樣運行時計算機可以直接以機器語言來運行此程序,速度很快;

而解釋器則是只在執行程序時,才一條一條的解釋成機器語言給計算機來執行,所以運行速度是不如編譯後的程序運行的快的.

這是因為計算機不能直接認識並執行我們寫的語句,它只能認識機器語言(是二進制的形式)

編譯型

優點：編譯器一般會有預編譯的過程對代碼進行優化。因為編譯只做一次，運行時不需要編譯，所以編譯型語言的程序執行效率高。可以脫離語言環境獨立運行。

缺點：編譯之後如果需要修改就需要整個模塊重新編譯。編譯的時候根據對應的運行環境生成機器碼，不同的操作系統之間移植就會有問題，需要根據運行的操作系統環境編

解釋型

優點：有良好的平台兼容性，在任何環境中都可以運行，前提是安裝了解釋器（虛擬機）。靈活，修改代碼的時候直接修改就可以，可以快速部署，不用停機維護。

缺點：每次運行的時候都要解釋一遍，性能上不如編譯型語言。

2.2動態語言和靜態語言

通常我們所說的動態語言、靜態語言是指動態類型語言和靜態類型語言。

（1）動態類型語言：動態類型語言是指在運行期間才去做數據類型檢查的語言，也就是說，在用動態類型的語言編程時，永遠也不用給任何變數指定數據類型，該語言會在你第一次賦值給變數時，在內部將數據類型記錄下來。Python和Ruby就是一種典型的動態類型語言，其他的各種腳本語言如VBScript也多少屬於動態類型語言。

（2）靜態類型語言：靜態類型語言與動態類型語言剛好相反，它的數據類型是在編譯其間檢查的，也就是說在寫程序時要聲明所有變數的數據類型，C/C++是靜態類型語言的典型代表，其他的靜態類型語言還有C#、JAVA等。

2.3強類型定義語言和弱類型定義語言

（1）強類型定義語言：強制數據類型定義的語言。也就是說，一旦一個變數被指定了某個數據類型，如果不經過強制轉換，那麼它就永遠是這個數據類型了。舉個例子：如果你定義了一個整型變數a,那麼程序根本不可能將a當作字元串類型處理。強類型定義語言是類型安全的語言。

（2）弱類型定義語言：數據類型可以被忽略的語言。它與強類型定義語言相反, 一個變數可以賦不同數據類型的值。

強類型定義語言在速度上可能略遜色於弱類型定義語言，但是強類型定義語言帶來的嚴謹性能夠有效的避免許多錯誤。另外，"這門語言是不是動態語言」與"這門語言是否類型安全」之間是完全沒有聯系的！

例如：Python是動態語言，是強類型定義語言（類型安全的語言）; VBScript是動態語言，是弱類型定義語言（類型不安全的語言）; JAVA是靜態語言，是強類型定義語言（類型安全的語言）。

通過上面這些介紹，我們可以得出，python是一門動態解釋性的強類型定義語言。

⑵ python是一種什麼類型的編程語言

python是一種廣泛使用的具有動態語義的解釋型，面向對象的高級編程語言。

Python是一種面向對象的高級編程語言，具有集成的動態語義，主要用於Web和應用程序開發。它在快速應用程序開發領域極具吸引力，因為它提供動態類型和動態綁定選項。

Python是一種解釋型語言，這意味著用Python編寫的程序不需要事先編譯就可以運行，從而可以輕松地測試小段代碼並使用Python編寫的代碼更容易在平台之間移動。

Python相對簡單，因此它易於學習，因為它需要一種專注於可讀性的獨特語法。開發人員可以比其他語言更輕松地閱讀和翻譯Python代碼。反過來，這降圓櫻低了程序維塌粗護和開發的成本，因為它允許團隊協作工作而沒有重大的語言和經驗障礙。

Python支持使用模塊和包，這意味著程序可以以模塊化的方式設計，代碼可以在各種項目中重用。一旦您開發了所需的團腔鎮模塊或軟體包，就可以對其進行擴展以便在其他項目中使用，並且可以輕松導入或導出這些模塊。

⑶ Python之動態規劃演算法

動態規劃演算法中是將復雜問題遞歸分解為子問題，通過解決這些子問題來解決復雜問題。與遞歸演算法相比，動態編程減少了堆棧的使用，避免了重復的計算，效率得到顯著提升。

先來看一個簡單的例子，斐波那契數列.

斐波那契數列的定義如下。

斐波那契數列可以很容易地用遞歸演算法實現：

上述代碼，隨著n的增加，計算量呈指數級增長，演算法的時間復雜度是 。

採用動態規劃演算法，通過自下而上的計算數列的值，可以使演算法復雜度減小到 ，代碼如下。

下面我們再看一個復雜一些的例子。

這是小學奧數常見的硬幣問題： 已知有1分，2分，5分三種硬幣數量不限，用這些硬幣湊成為n分錢，那麼一共有多少種組合方法。

我們將硬幣的種類用列表 coins 定義；
將問題定義為一個二維數組 dp，dp[amt][j] 是使用 coins 中前 j+1 種硬幣( coins[0:j+1] )湊成總價amt的組合數。

例如： coins = [1,2,5]

dp[5][1] 就是使用前兩種硬幣 [1,2] 湊成總和為5的組合數。

對於所有的 dp[0][j] 來說，湊成總價為0的情況只有一種，就是所有的硬幣數量都為0。所以對於在有效范圍內任意的j，都有 dp[0][j] 為1。

對於 dp[amt][j] 的計算，也就是使用 coins[0:j+1] 硬幣總價amt的組合數，包含兩種情況計算：

1.當使用第j個硬幣時，有 dp[amt-coins[j]][j] 種情況，即amt減去第j個硬幣幣值，使用前j+1種硬幣的組合數；

2.當不使用第j個硬幣時，有 dp[amt][j-1] 種情況，即使用前j種硬幣湊成amt的組合數；

所以： dp[amt][j] = dp[amt - coins[j]][j]+dp[amt][j-1]

我們最終得到的結果是：dp[amount][-1]

上述分析省略了一些邊界情況。

有了上述的分析，代碼實現就比較簡單了。

動態規劃演算法代碼簡潔，執行效率高。但是與遞歸演算法相比，需要仔細考慮如何分解問題，動態規劃代碼與遞歸調用相比，較難理解。

我把遞歸演算法實現的代碼也附在下面。有興趣的朋友可以比較一下兩種演算法的時間復雜度有多大差別。

上述代碼在Python 3.7運行通過。

⑷ 關於python動態添加屬性和方法的意義

通過對象的實例，在外部為其添加屬性，這種做法應該是很少見的。原因很簡單：破壞封裝。雖然Python可以做到，但並不代表隨意使用這種做法是妥當的。

添加的屬性可以和原有的組合使用的，有回答已經給出了例子。

我覺得有必要提一下self或者說方法的第一個參數是什麼。

需要注意的是，通過實例為類屬性賦值[7]，會「遮蓋」類屬性。即，賦值只是為實例的屬性賦值，而未改動類的屬性。需要改動類屬性的話，應該使用類名的方式。

感興趣的話可以查查Python的Mixin，這是通過動態繼承添加屬性和方法的做法。

⑸ 有人說python是動態解釋，開發效率高，為什麼

任何高級語言寫的程序一定要變成機器語言才能執行。
Python是解釋型語言，就是在執行的時候才變成機器語言。
開發效率高，通俗地說就是寫程序寫的快，但是運行效率不見得高。