Python均已編譯和解釋。當您運行Python腳本時，它首先將其編譯到字節(jié)碼中，然后由Python Virtual Machine（PVM）執(zhí)行。這種混合方法允許獨立于平臺的代碼，但可以比本機機器代碼執(zhí)行慢。
Python的執(zhí)行模型是一個引人入勝的話題，經(jīng)常引發(fā)程序員之間的辯論。 Python是編譯，解釋的，還是兩者兼而有之？讓我們深入研究這個有趣的問題，并探索Python執(zhí)行模型的細微差別。
Python通常被描述為一種解釋的語言，但這并不是整個故事。實際上，Python使用了一種結(jié)合匯編和解釋要素的混合方法。運行Python腳本時，Python解釋器首先將您的代碼編譯到字節(jié)碼中，然后由Python Virtual Machine（PVM）執(zhí)行。這個過程發(fā)生在幕后，使Python對用戶感覺像是一種解釋的語言。
讓我們進一步分解。當您編寫Python腳本時，它最初是以人為可讀的形式。 python解釋器在執(zhí)行后將其轉(zhuǎn)換為字節(jié)碼 - 代碼的低級別，無獨立的代表。此字節(jié)碼存儲在.pyc文件中，您可能已經(jīng)在項目目錄中注意到了。然后，PVM解釋此字節(jié)碼，一一執(zhí)行指令。
這是一個簡單的示例來說明此過程：
＃這是一個簡單的python腳本
def問候（名稱）：
返回f“你好，{name}！”
打?。▎柡颍ā笆澜纭保?/pre>當您運行此腳本時，Python將其編譯到字節(jié)碼中。您可以使用dis模塊查看此字節(jié)：
導入
def問候（名稱）：
返回f“你好，{name}！”
dis.dis（問候）這將輸出greet功能的字節(jié)碼指令，向您顯示源代碼和PVM執(zhí)行之間的中間步驟。
現(xiàn)在，讓我們談?wù)勥@種混合模型的優(yōu)勢和潛在陷阱。主要好處之一是靈活性。 Python的字節(jié)碼是無關(guān)的，可允許您編寫一次代碼并在不同的操作系統(tǒng)上運行它而無需重新編譯。這是比C或C等純粹編譯的語言的重要優(yōu)勢，您需要為每個目標平臺編譯代碼。
但是，這種靈活性是有代價的。 PVM對字節(jié)碼的解釋可以慢于直接執(zhí)行本機機器代碼。這就是為什么Python經(jīng)常因其在計算密集型任務(wù)中的表現(xiàn)而受到批評的原因。為了減輕這種情況，Python在某些實現(xiàn)中使用了即時（JIT）編譯技術(shù)，例如PYPY，可以通過在運行時經(jīng)常將字節(jié)碼編譯成本機機器代碼來顯著提高性能。
根據(jù)我的經(jīng)驗，了解Python的執(zhí)行模型可以幫助您編寫更有效的代碼。例如，知道Python將代碼編譯到字節(jié)碼中可以影響您構(gòu)建模塊和功能的方式。如果您正在從事一個大型項目，則可能需要以最小化字節(jié)碼編譯和加載的開銷的方式來組織代碼。
這是一個實用的提示：如果您擔心啟動時間，請考慮使用__pycache__目錄來存儲.pyc文件。這可以通過重復編譯字節(jié)碼來加快腳本的后續(xù)運行。
要考慮的另一個方面是全球解釋器鎖（GIL）對Python執(zhí)行模型的影響。 GIL是一個靜音，可以保護對Python對象的訪問，以防止多個線程立即執(zhí)行Python bytecodes。雖然這簡化了解釋器的實現(xiàn)，但它可能是CPU結(jié)合和多線程應(yīng)用程序的瓶頸。了解GIL的角色可以幫助您做出明智的決定，以了解何時使用多處理而不是Python中的多線程。
在最佳實踐方面，要意識到代碼可讀性和性能之間的權(quán)衡至關(guān)重要。 Python的哲學強調(diào)了可讀性，但是在關(guān)鍵性的部分中，您可能需要使用更多的低水平結(jié)構(gòu)，甚至考慮使用Cython將代碼的一部分編譯為C。
總結(jié)一下，Python的執(zhí)行模型是編譯和解釋的融合，在靈活性和性能之間提供平衡。通過了解此模型，您可以更好地優(yōu)化代碼，并就何時使用Python的優(yōu)勢以及何時考慮替代方法做出明智的決定。
那么，Python是編譯，解釋的還是兩者兼而有之？答案既是答案，這就是使Python如此多功能和強大的語言的原因。
以上是Python的執(zhí)行模型：編譯，解釋還是兩者？的詳細內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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