pythoncompiler模块

‘壹’ python编译器推荐

1、CPython
是Python语言规范的参考实现，能够优先获得Python语言的最新、最强的功能，CPython是由C语言编写而成，不但可以从Python代码中调用C代码的函数，还可以直接在Python中使用大量现有的C代码库。
2、Brython
Brython可用于在浏览器中运行包含了Python 3脚本的Web应用。
3、PyPy Python
虽然第一个推荐的是在Python中使用最广泛的编译器，但却不是最快的，PyPy采用的是即时的编译概念，在代码执行前，就直接编译为机器代码，因此其执行速度提高了近4倍。
4、Jython或JPython
使用率第二高，Jython最初被称为JPython，是通过Python语言来实现Java虚拟机的，开发者既可以将现有的Java包和代码库，导入自己的Python程序中，还可以在Java程序中嵌入Python脚本。
5、Cython
Cython与CPython不同，更像是一个超集，允许开发者在代码中结合C和Python，从而生成C语言代码类型的输出，以供任何一种C/C++编译器进行后续编译。
6、Skulpt
流行的速度非常快，主要目的是提供一种良好的在线式Python编译器，也可以通过让Web应用引擎包含Skulpt，以方便开发者编写出被用于前端的Python脚本。
7、PyJS
是另一款完全用Python去开发Web应用的编译工具，在后台，PyJS会在使用内置的Ajax框架之前，将Python代码编译为JavaScript。
8、WinPython
是Python的"即用型"发行版，也就意味着用户无需安装，即可在Windows
PC上运行，作为另一种Python的实现，WinPython编译器不仅带来了Python执行环境，而且还包含了诸如：Scipy、Numpy、以及Pandas等各种Python库。

‘贰’ python是编译器还是解释器

其实Python和Java/C#一样，也是一门基于虚拟机的语言
Python是编译+解释型的语言，执行的时候是由Python解释器，逐行编译+解释，然后运行，因为在运行的过程中，需要编译+解释，所以Python的运行性能会低于编译型语言，比如C++。为了提高性能，Python解释器，会将模块（以后要重用的脚本文件放在模块里）的编译+解释的结果，保存在.pyc中。这样下次执行的时候，就省了编译这个环节。提高性能。一次性的脚本文件，解释器是不会保存编译+解释的结果，也就是没有.pyc文件。
希望这个回答可以帮助到你。

‘叁’ python编译器怎么跟mingw installer 安装的关联起来

使用MinGW 编译python扩展模块
MinGW:一个可自由使用和自由发布的Windows特定头文件和使用GNU工具集导入库的集合，
允许你生成本地的Windows程序而不需要第三方C运行时库。说白了就是在windows环境下
提供一套GNU工作环境。

1、下载mingw-get
下载地址

2、 安装gcc
mingw-get install gcc

3、安装mingw32-make
mingw-get install mingw32-make

4、添加mingw/bin到path变量中

5、指定编译器为mingw32
python setup.py build -c mingw32 install
python setup.py build --complier=mingw32 install
或者修改site.cfg中添加或修改
[build]
compiler = mingw32
或者在lib\distutils\distutils.cfg添加或修改
[build]
compiler = mingw32
上面几种方结果一样只是操作过程中影响的范围不同而已.

‘肆’ 为什么编译的Python模块，但不是脚本正在运行

文件是在导入编译。 这不是一个安全的事情。 这仅仅是如果你将其导入蟒蛇保存输出。 看到这个帖子由Fredrik Lundh开发上Effbot。

>>>import main
# main.pyc is created

当运行一个脚本巨蟒将不使用* .pyc文件的文件。 如果你有你想要你的脚本一些其他的原因，预编译可以使用compileall模块。

python -m compileall .

compileall用法

python -m compileall --help
option --help not recognized
usage: python compileall.py [-l] [-f] [-q] [-d destdir] [-x regexp] [directory ...]
-l: don't recurse down
-f: force rebuild even if timestamps are up-to-date
-q: quiet operation
-d destdir: purported directory name for error messages
if no directory arguments, -l sys.path is assumed
-x regexp: skip files matching the regular expression regexp
the regexp is searched for in the full path of the file

回答以下问题编辑

• 如果响应是潜在的磁盘权限的目录main.py，为什么Python的编译模块？

  模块和脚本将被视为相同。 进口是什么触发要保存的输出。

• 如果原因是好处将是最小的，可以考虑的情况时，该脚本将被用于大量的时间（诸如在一个CGI应用程序）。

  使用compileall不解决这个问题。 由蟒蛇执行的脚本将不使用*.pyc，除非明确要求。 这有负面影响，深受格伦·梅纳德在他的回答说。

  CGI应用程序的给出的例子确实应该使用像FastCGI的技术来解决。 如果你想消除编译脚本的开销，可能要消除启动蟒蛇太大，何况数据库连接开销的开销。

  光引导脚本可以用来甚至python -c "import script"，但这些都值得商榷的风格。

格伦·梅纳德提供一些灵感来纠正和改进这个答案。

似乎没有人想这样说，但我敢肯定的答案很简单：有这种行为没有坚实的理由。

所有到目前为止所提出的理由基本上是不正确的：

• 没有什么特别的主文件。 它作为一个模块加载，并显示了sys.moles像任何其他模块。 运行主脚本无非就是用的模块名称导入更__main__。

• 有与没有保存.pyc文件由于只读目录中的文件没有问题; 蟒蛇简单地忽略它，并在移动。

• 缓存脚本的好处是相同缓存任何模块的：不浪费时间每次它的运行时间重新编译脚本。 该文档明确地承认这一点（“因此，脚本的启动时间可能会减少......”）。

另一个问题需要注意：如果您运行python foo.py和foo.pyc存在，它不会被使用。你必须明确地说，python foo.pyc。 这是一个非常糟糕的主意：它意味着当它是不同步的Python不会自动重新编译的.pyc文件的文件（由于.py文件变化），因此对.py文件的更改将不会使用，直到您手动重新编译。 它也将与抛出一个RuntimeError彻底失败如果升级的Python和.pyc文件的文件格式不再兼容，这经常发生。 通常情况下，这是所有透明地处理。

你不应该需要一个脚本移动到一个虚拟的模块，并成立了引导脚本欺骗的Python到其高速缓存。 这是一个hackish的解决方法。

唯一可能（而且非常缺乏说服力）我之所以能凑合是避免从一堆pyc文件被杂乱的主目录。 （这不是真正的理由;如果这是一个实际的问题，则pyc文件应保存为点文件）。这当然没有理由不甚至有一个选项来做到这一点。

蟒绝对应该能够缓存主模块。

以来：

当它从.pyc文件或.pyo文件时，它是从一个.py文件阅读不是阅读程序不会跑得更快; 这是关于.pyc文件或.pyo文件的速度的唯一事情就是与它们加载速度。

这是不必要的，以产生用于主脚本pyc文件的文件。 只有那些可能会被加载多次图书馆应编制。

编辑：

这似乎你没明白我的意思。 首先，认识到编制的整体思路.pyc文件也作出了同样的文件在第二次执行速度更快。 然而，考虑是否做的Python编译脚本正在运行。 解释器将字节码写入到一个.pyc的文件在第一次运行，这需要时间。 因此，它甚至会运行有点慢。 你可能会认为它会更快之后运行。 好吧，这只是一个选择。 此外，作为this说：

明确优于隐式。

如果想通过使用加速.pyc的文件，应该手动编译并运行.pyc明确文件。

要回答你的问题，参考6.1.3。 “编译”Python文件在Python正式文件。

当脚本由命令行上给出它的名字运行，脚本的字节码不会被写入一个.pyc文件或.pyo文件。 因此，脚本的启动时间可通过移动它的大部分代码的一个模块，并具有导入这个模块一小启动脚本减少。 另外，也可以命名.pyc文件或直接.pyo文件的命令行上。

教育学

让我又爱又恨类似这样的问题上如此，因为有感情，意见的复杂混合物，和受过教育的猜测事情，人们开始变得snippy，不知何故每个人都失去了赛道的实际情况，最终失去了轨道原题的共。

这么多的技术问题都至少有一个明确的答案，但这些“为什么”的问题往往没有只是一个单一的，确定的答案（例如，可以通过执行或引用权威人士的答案来验证答案）。 在我看来，有两个可能的方式来明确回答计算机科学“为什么”的问题：

• 通过指向一个实现所关注的项目的源代码。 这就解释了“为什么”从技术角度来看：什么前提条件是必要的，以唤起这种行为？

• 通过指向人类可读的文物（注释，提交信息，邮件列表等）由参与作出该决定的开发人员编写的。 这就是“为什么”，我假设OP是感兴趣的真正意义：为什么Python的开发人员使这种看似随意的决定？

第二种回答是更加难以证实，因为它需要获得在谁写的代码开发者的心，特别是如果没有容易找到，公开文件中的特定行为的决定。

迄今为止，这个讨论有7回答是只专注于阅读的Python的开发者的意图，但只有一个在整批引用。 （它引用了不回答OP的问题了Python手册的部分。）

这是我在与沿引用既回答了“为什么”的问题两侧的尝试。

源代码

什么是触发.pyc文件编制的前提条件？ 让我们来看看源代码。 （烦人，在GitHub上Python没有发布任何标记，所以我就告诉你，我在寻找715a6e）。

有在希望的代码import.c:989在load_source_mole()函数。 我在这里切出一些位为简洁起见。

static PyObject *
load_source_mole(char *name, char *pathname, FILE *fp)
{
// snip...

if (/* Can we read a .pyc file? */) {
/* Then use the .pyc file. */
}
else {
co = parse_source_mole(pathname, fp);
if (co == NULL)
return NULL;
if (Py_VerboseFlag)
PySys_WriteStderr("import %s # from %s ",
name, pathname);
if (cpathname) {
PyObject *ro = PySys_GetObject("dont_write_bytecode");
if (ro == NULL || !PyObject_IsTrue(ro))
write_compiled_mole(co, cpathname, &st);
}
}
m = PyImport_ExecCodeMoleEx(name, (PyObject *)co, pathname);
Py_DECREF(co);

return m;
}


pathname是路径模块和cpathname是相同的路径，但是用pyc文件扩展名。 唯一的直接逻辑是布尔sys.dont_write_bytecode。 逻辑的其余部分就是错误处理。 因此，我们所寻求的答案不在这里，但我们至少可以看到，调用此的任何代码将导致在大多数默认配置的.pyc文件的文件。 该parse_source_mole()函数没有真正意义要执行的流程，但我会在这里显示，因为我会回来稍后。

static PyCodeObject *
parse_source_mole(const char *pathname, FILE *fp)
{
PyCodeObject *co = NULL;
mod_ty mod;
PyCompilerFlags flags;
PyArena *arena = PyArena_New();
if (arena == NULL)
return NULL;

flags.cf_flags = 0;

mod = PyParser_ASTFromFile(fp, pathname, Py_file_input, 0, 0, &flags,
NULL, arena);
if (mod) {
co = PyAST_Compile(mod, pathname, NULL, arena);
}
PyArena_Free(arena);
return co;
}


这里的显着的方面是，函数解析和编译的文件，并返回一个指针的字节代码（如果成功）。

现在，我们仍处于一个死胡同，让我们处理这个从一个新的角度。 如何Python中加载它的参数，并执行它？ 在pythonrun.c有用于从文件加载代码并执行它的几个功能。PyRun_AnyFileExFlags()可以处理交互式和非交互式的文件描述符。 对于交互式的文件描述符，它委托给PyRun_InteractiveLoopFlags()这是REPL）和非交互式的文件描述符，它委托给PyRun_SimpleFileExFlags()PyRun_SimpleFileExFlags()检查文件名 中结束.pyc。 如果这样做的话，就调用run_pyc_file()直接加载编译字节码从一个文件描述符然后运行它。

在更常见的情况下（即.py文件作为参数），PyRun_SimpleFileExFlags()调用PyRun_FileExFlags()这是我们开始找到了答案。

PyObject *
PyRun_FileExFlags(FILE *fp, const char *filename, int start, PyObject *globals,
PyObject *locals, int closeit, PyCompilerFlags *flags)
{
PyObject *ret;
mod_ty mod;
PyArena *arena = PyArena_New();
if (arena == NULL)
return NULL;

mod = PyParser_ASTFromFile(fp, filename, start, 0, 0,
flags, NULL, arena);
if (closeit)
fclose(fp);
if (mod == NULL) {
PyArena_Free(arena);
return NULL;
}
ret = run_mod(mod, filename, globals, locals, flags, arena);
PyArena_Free(arena);
return ret;
}

static PyObject *
run_mod(mod_ty mod, const char *filename, PyObject *globals, PyObject *locals,
PyCompilerFlags *flags, PyArena *arena)
{
PyCodeObject *co;
PyObject *v;
co = PyAST_Compile(mod, filename, flags, arena);
if (co == NULL)
return NULL;
v = PyEval_EvalCode(co, globals, locals);
Py_DECREF(co);
return v;
}


这里的突出的一点是，这两个函数基本上执行相同的目的，进口商的load_source_mole()和parse_source_mole()它调用解析器创建从Python源代码的AST，然后调用编译器创建字节码。

那么，这些代码块多余的还是他们的目的不同？ 不同的是，一个块加载从文件的模块，而其他块使用的是模块作为参数。该模块的说法是-在这种情况下-在__main__模块，它使用的是低级别的C函数早些时候在初始化过程中创建的。 该__main__模块不通过最正常的模块导入代码路径，因为它是如此独特，并且作为一个副作用，它不通过产生代码去.pyc的文件。

总结：为什么原因__main__。模块未编译.pyc文件是它是不是“进口”是的，它出现在sys.moles中，但它通过不是真正的模块导入采取了非常不同的代码路径到达那里。

开发者意图

好了，我们现在可以看到的行为更多的是与Python的设计比在源代码中任何明确表达的理由，但是这并没有回答这是否是一种有意的决定，或只是一个副作用的问题这不打扰任何人足以成为值得改变。 一个开源的好处是，一旦我们发现我们感兴趣的源代码，我们可以使用VCS帮助追溯，导致目前实施的决定。

其中代码的关键行这里（m = PyImport_AddMole("__main__");）的历史可以追溯到1990年，并在自己BDFL，圭多写的。 它已被修改，在干预的岁月，但修改是肤浅的。 当它第一次写，一个脚本参数主模块初始化是这样的：

int
run_script(fp, filename)
FILE *fp;
char *filename;
{
object *m, *d, *v;
m = add_mole("`__main__`");
if (m == NULL)
return -1;
d = getmoledict(m);
v = run_file(fp, filename, file_input, d, d);
flushline();
if (v == NULL) {
print_error();
return -1;
}
DECREF(v);
return 0;
}


这之前存在.pyc的文件甚至被引入到Python的！ 难怪当时的设计没有考虑汇编成账户脚本参数。 提交信息神秘地说：

“编译”版本

这是几十的一个承诺，在3天的时间......看来，圭多是深入到一些黑客/重构，这是一回到是稳定的第一个版本。 这种承诺甚至五年左右早于Python的开发邮件列表的创建！

保存编译的字节码引入以后6个月，于1991年。

这仍然早于列表服务，所以我们有一个什么样圭多想没有真正的想法。 看来，他只是认为，进口商为挂接到缓存字节码的目的，最好的地方。 他是否考虑做同样为理念__main__不清：要么没有想到他，不然他认为这是更多的麻烦比它的价值。

我无法找到要缓存为主要模块的字节码相关的bugs.python.org任何错误，也可以找到关于它的邮件列表上的任何消息，因此，显然没有人认为这是值得的麻烦尝试添加它。

总结：为什么所有模块编译的缘故.pyc除了__main__是，它是历史的怪癖如何设计和实现。__main__被作品烤成代码前.pyc的文件，即使存在。 如果你想知道的多的是，你需要电子邮件圭多和要求。

格伦·梅纳德的回答说：

似乎没有人想这样说，但我敢肯定的答案很简单：有这种行为没有坚实的理由。

我同意100％。 有间接证据来支持这一理论，没有人在这个线程别人提供的证据来支持任何其他理论的一个切丝。 我upvoted格伦的回答。

因为剧本正在运行可能会在某处是不恰当的生成pyc文件，如/usr/bin。

‘伍’ 怎样下载python编译器

下载python编译器的方法：首先进入python官网，找到合适的版本进行下载；然后运行安装程序，设置安装路径，并选择将python添加到环境变量中；最后等待安装完成即可。
安装方法：
（推荐教程：Python入门教程）
首先进入官网，找到合适的版本下载。
然后运行安装程序，在Windows上面安装比较简单,就一直点下一步就可以了。
第一个框选是为所有用户安装，第二个框选的是将Python添加到环境变量
当选择allUser时会将python安装到 C:Program Files (x86)目录下面，否则是按照上面图片的位置安装。
最后打开控制台，执行python命令即可进入python环境。

‘陆’ Python编译器运行不了

这个绝了，这个是模块里报错了，可能是版本兼容问题，你改不明白源码的，我建议你如果是Python3就用urllib.request模块，Python2用urllib和urllib2

‘柒’ 学习Python建议用什么编译器

LLVM后端的numba和支持大部分C++编译器作为后端的nuitka。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

Python是一门跨平台的脚本语言，Python规定了一个Python语法规则，实现了Python语法的解释程序就成为了Python的解释器。

简单讲，编译器就是将“一种语言（通常为高级语言）”翻译为“另一种语言（通常为低级语言）”的程序。

一个现代编译器的主要工作流程：源代码 (source code) →预处理器(preprocessor) → 编译器 (compiler) →目标代码(object code) →链接器(Linker) → 可执行程序(executables)。

高级计算机语言便于人编写，阅读交流，维护。机器语言是计算机能直接解读、运行的。编译器将汇编或高级计算机语言源程序（Source program）作为输入，翻译成目标语言（Target language）机器代码的等价程序。

源代码一般为高级语言 (High-level language)， 如Pascal、C、C++、Java、汉语编程等或汇编语言，而目标则是机器语言的目标代码（Object code），有时也称作机器代码（Machine code）。

对于C#、VB等高级语言而言，此时编译器完成的功能是把源码（SourceCode）编译成通用中间语言（MSIL/CIL）的字节码（ByteCode）。最后运行的时候通过通用语言运行库的转换，编程最终可以被CPU直接计算的机器码（NativeCode）。

‘捌’ Python编译器是什么解释器是什么

python一般是解释执行的……就是说通常情况下是直接解释（或者说你不知道有编译这个过程）
python实际执行的时候会将代码编译成字节码的pyc文件（这一步是编译，由编译器负责）之后执行pyc当中的字节码（这一步是解释器的工作，为了避免每次运行都要编译加快速度）

‘玖’ Python 编译器与解释器

编译器是整体编译再执行，而解释器是边解释便执行。

举个简单的例子，编译器就相当于你买了一桶海底捞，那么所有海底捞食材都是整体“编译”好，只要通过倒水（执行）就可以吃，而解释器相当于你去海底捞门店，然后菜是一道一道上（一条一条解释这是啥菜），你是一道一道放入汤中吃（执行）。

编译器 的特点是：

解释器 的特点是：

python的源文件通过解释器进行模块的加载及链接，然后将解释完成的字节码存入内存，提供给CPU进行操作，然后写入本地的.pyc文件,其触发条件是判断 是否存在.pyc文件+比较源文件与编译的.pyc文件的时间戳

‘拾’ Pycharm配置python编译器

安装了python且通过pip安装selenium，打开Pycharm

输入 from selenium import webdriver报错，此时，需配置Pycharm（2019）使用的编译器为自己安装的python

方法：File->Settings->Project：xxx ->Project Interpreter

（1）选择Show All...

（2）点击 +，选择Existing environment，浏览选择已安装的python