⑴ python运行效率低的原因有哪些
Python的设计哲学是 第一能让人看懂,附带能在机器上运行,
c语言的设计哲学是 第一能让机器快速运行 附带能让人看懂
⑵ 如何在windows下编译执行python脚本
Python安装好以后,在开始菜单会看到一个idle工具(一个增强的交互命令行解释器窗口)以及一个自带的编辑器。
在任意目录新建一个.py文件或者保存的时候以.py结尾,用记事本、Python自带的编辑器或者其他编辑器如Sublime
Text或者NotePad++都行。
如果你使用的是idle,直接按F5就能在Python自带的命令行查看结果
如果是用记事本或者其他编辑器,快捷键win+R调出运行目录,输入cmd,然后在命令行里进入这个目录,输入python
[filename].py或者[filename].py就可以看到运行结果了
⑶ python代码运行需要编译吗
有人在讨论 Python 代码是编译执行还是解释执行?这个问题还可以换一种说法: Python 是编译型语言还是解释型语言?回答这个问题
前,我们先弄清楚什么是编译型语言,什么是解释型语言。
所谓编译执行就是源代码经过编译器编译处理,生成目标机器码,就是机器能直接运行的二进制代码,下次运行时无需重新编译。不过它
是针对特定CPU体系的,这些目标代码只能在特定平台执行,如果这个程序需要在另外一种 CPU 上面运行,这个代码就必须重新编译。
它不具备可移植性,但是执行速度快,C、C++这类语言属于编译型语言。
而解释型语言是在代码运行期间逐行翻译成目标机器码,下次执行时,还是需要逐行解释,我们可以简单认为 Java、Python 都是解释型
语言。
编译型相当于厨师直接做好一桌子菜,顾客来了直接开吃,而解释型就像吃火锅,厨师把菜洗好,顾客需要自己动手边煮边吃,效率上来
说解释型语言自然比不过编译型语言,当然也不是绝对了,像 JIT 的效率就很高
以上是对编译型语言和解释型语言的一个简单粗暴的区分,但是 Python(这里主要是指CPython)并不是严格的解释型语言,因为
Python 代码在运行前,会先编译(翻译)成中间代码,每个 .py 文件将被换转成 .pyc 文件,.pyc 就是一种字节码文件,它是与平台无
关的中间代码,不管你放在 Windows 还是 linux 平台都可以执行,运行时将由虚拟机逐行把字节码翻译成目标代码。
我们安装Python 时候,会有一个 Python.exe 文件,它就是 Python 解释器,你写的每一行 Python 代码都是由它负责执行,解释器由
一个编译器和一个虚拟机构成,编译器负责将源代码转换成字节码文件,而虚拟机负责执行字节码,所以,解释型语言其实也有编译过
程,只不过这个编译过程并不是直接生成目标代码,而是中间代码(字节码),然后再通过虚拟机来逐行解释执行字节码。
总结
Python代码首先会编程一个字节码文件,再由虚拟机逐行解释,把每一行字节码代码翻译成目标指令给CPU执行。
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⑷ python需要编译么
一个经常听见的问题,那就是:Python是解释型的语言吗?它会被编译吗?这个问题没有想象中那么好回答。和很多人认识世界一样,习惯以一个简单的模型去评判一些事物。而事实上,里面包含了很多很多的细节。
通常的说法,编译代表着将一个高级语言转化为 CPU 能执行的机器码。当你编译 C 的时候,的确是做的这样的操作。编译的结果是一个二进制可执行文件,这时你的系统可直接运行这个程序。
与此相对的,解释的意思是这样的:程序运行时每次读源文件中的一行代码,并执行相应的操作,就这样一行一行的重复下去。当然,所谓的脚本语言就是这么运行的。
但事实上,上面的定义有太多的局限。一门真正的语言,为了拥有更多有用和强大的特性,通常采用了各种各样的实现方式。我们可以将编译理解为更通用一些:将一种语言转化为另一种语言形式。通常来说,源语言比目标语言要更高级一些,比如将 C 转化为机器码。当然,JavaScript 8 到 JavaScript 5 的转化也算是一种编译。
在Python中,源代码会被编译为更低级的一种形式,我们称之为字节码。字节码是一串指令,和 CPU 的指令集类似。但是字节码并不直接被 CPU 执行,而是在虚拟机中执行的。当然,这里的虚拟机并不模仿整个操作系统的环境,只是提供了字节码执行的一个环境。
下面我们看 Python 的一小段代码以及它对应的字节码
看了字节码的内容后,我们就知道 f'...' 这种格式化字符串的形式的运行原理,就是将里面的字符串转化为一系列的字面字符串与变量,然后使用 + 号连接起来。
dis 是 Python 标准库中反汇编模块,它可以展示 Python 代码的字节码信息。上面提到的执行字节码的虚拟机,可以用任意的语言实现,包括 Python 自己。有兴趣的可以去 GitHub 上看下这个项目 nedbat/byterun 。这个项目可以用来学习,但不适用于生产环境。
不过,我们运行 Python 时完全感受不到它的编译过程,没有显示的调用什么编译程序,仅仅是简单的执行 .py 文件,编译都是需要时自动编译的。这和 JAVA 不同,当你每次写完 JAVA 代码要执行时,都要手动将其编译为 .class 文件,然后执行。也正是这个原因,JAVA 被称为编译型语言,而 Python 被叫做解释型语言。但事实上,两种语言执行时都会先编译成字节码,然后交给虚拟机执行。
Python还有一个重要的特性,就是交互式命令行。你可以敲入一行 Python 语句,然后立刻回车执行。实际上,即使是这个过程,Python 同样是先转为字节码,然后执行。而这个交互式命令行这个特性,在很多编译型语言里是没有的。同样因为没有显示的调用编译程序,很多人将执行Python源文件的程序叫做Python解释器。
即使比较简略,但还是补充下。部分编译型语言比如 C 或者 JAVA 也有交互式命令行,但这些并不是这些语言的重心。JAVA 刚开始是编译成字节码然后执行,后面有了即时编译技术( JIT )可以直接编译成机器码,与 C 类似。
从上面的描述可以看出,不管是解释还是编译,并没法完全分离开来。很多时候,我们想用一些词将现有的编程语言分个类,但事实上要办到这一点太难了。
最后要说明的是,你的代码是怎么执行的只是语言的实现问题,并非语言的特征。上文中,我们讨论的是 Python ,但实际上是 CPython 的描述。CPython 是一个解释器,之所以这么叫,是因为这个解释器是用 C 编写的,这也是 Python 默认的解释器。当然还有其它很多解释器,比如,PyPy 就是另一种解释器,使用了 JIT 技术,运行速度相比 CPython 有较大提升。
回到标题中的问题,Python之所以称为解释型语言,是因为它没有显示的调用编译操作,表现出解释型的特性比较多而已。但事实上,编译是存在的,具体怎么编译就看语言的实现了,也就是解释器的设计。
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⑸ python源程序执行的方式
python源程序执行的方式如下:
1、在命令行输入ipython或ipython3进入交互式shell环境,如果不行的话需要安装ipython和python镜像,配置方式:pip3 install ipython -i ctrl+D或者exit 推出ipython ipython的优点:支持自动补全和执行linux命令。
2、在命令行窗口输入python (官方的shell),在这里可以直接输入python程序代码,退出用exit() 或者 ctrl+D。
3、集成开发环境:PyCharm 类似IDEA,推荐教程: 《Python教程》。
编译执行
所谓编译执行就是源代码经过编译器编译处理,生成目标机器码,就是机器能直接运行的二进制代码,下次运行时无需重新编译。不过它是针对特定CPU体系的,这些目标代码只能在特定平台执行。
如果这个程序需要在另外一种 CPU 上面运行,这个代码就必须重新编译。它不具备可移植性,但是执行速度快,C、C++这类语言属于编译型语言。
⑹ 关于python代码是编译执行还是解释执行
能生成exe并不代表什么,py转为exe之类的工具原理都差不多,都是对py的代码进行预编译,然后创建一个小型的python运行环境(一般会包括启动用的exe、python相关的dll和编译后的文件),在执行时仍然会由它自己的这个环境来负责解释执行代码,而并不是真正的生成了直接的机器语言。
⑺ Python代码是编译执行还是解释执行
PYTHON是一种解释型的脚本语言,所以是解释执行的