python屬于解釋語言嗎
Python是一門解釋型語言?
Python是一門解釋性語言,我就這樣一直相信下去,直到發(fā)現(xiàn)了*.pyc文件的存在。
如果是解釋型語言,那么生成的*.pyc文件是什么呢?c應(yīng)該是compiled的縮寫才對啊!
為了防止其他學(xué)習(xí)Python的人也被這句話誤解,那么我們就在文中來澄清下這個問題,并且把一些基礎(chǔ)概念給理清。 python并非完全是解釋性語言,它是有編譯的,先把源碼py文件編譯成pyc或者pyo,然后由python的虛擬機(jī)執(zhí)行,相對于py文件來說,編譯成pyc和pyo本質(zhì)上和py沒有太大區(qū)別,只是對于這個模塊的加載速度提高了,并沒有提高代碼的執(zhí)行速度,通常情況下不用主動去編譯pyc文件,文檔上說只要調(diào)用了import model那么model.py就會先編譯成pyc然后加載
解釋型語言和編譯型語言
計算機(jī)是不能夠識別高級語言的,所以當(dāng)我們運行一個高級語言程序的時候,就需要一個“翻譯機(jī)”來從事把高級語言轉(zhuǎn)變成計算機(jī)能讀懂的機(jī)器語言的過程。這個過程分成兩類,第一種是編譯,第二種是解釋。
編譯型語言在程序執(zhí)行之前,先會通過編譯器對程序執(zhí)行一個編譯的過程,把程序轉(zhuǎn)變成機(jī)器語言。運行時就不需要翻譯,而直接執(zhí)行就可以了。最典型的例子就是C語言。
解釋型語言就沒有這個編譯的過程,而是在程序運行的時候,通過解釋器對程序逐行作出解釋,然后直接運行,最典型的例子是Ruby。
通過以上的例子,我們可以來總結(jié)一下解釋型語言和編譯型語言的優(yōu)缺點,因為編譯型語言在程序運行之前就已經(jīng)對程序做出了“翻譯”,所以在運行時就少掉了“翻譯”的過程,所以效率比較高。但是我們也不能一概而論,一些解釋型語言也可以通過解釋器的優(yōu)化來在對程序做出翻譯時對整個程序做出優(yōu)化,從而在效率上接近編譯型語言,而不能超過編譯型語言。
此外,隨著Java等基于虛擬機(jī)的語言的興起,我們又不能把語言純粹地分成解釋型和編譯型這兩種。
用Java來舉例,Java首先是通過編譯器編譯成字節(jié)碼文件,然后在運行時通過解釋器給解釋成機(jī)器文件。所以我們說Java是一種先編譯后解釋的語言。
Python到底是什么
其實Python和Java/C#一樣,也是一門基于虛擬機(jī)的語言,我們先來從表面上簡單地了解一下Python程序的運行過程吧。
當(dāng)我們在命令行中輸入python hello.py時,其實是激活了Python的“解釋器”,告訴“解釋器”:你要開始工作了。可是在“解釋”之前,其實執(zhí)行的第一項工作和Java一樣,是編譯。
簡述Python的運行過程
在說這個問題之前,我們先來說兩個概念,PyCodeObject和pyc文件。
我們在硬盤上看到的pyc自然不必多說,而其實PyCodeObject則是Python編譯器真正編譯成的結(jié)果。我們先簡單知道就可以了,繼續(xù)向下看。
當(dāng)python程序運行時,編譯的結(jié)果則是保存在位于內(nèi)存中的PyCodeObject中,當(dāng)Python程序運行結(jié)束時,Python解釋器則將PyCodeObject寫回到pyc文件中。
當(dāng)python程序第二次運行時,首先程序會在硬盤中尋找pyc文件,如果找到,先對.pyc文件和.py文件的最近一次的修改時間進(jìn)行判斷,如果.pyc文件的修改時間晚于.py文件,說明.py文件中的源代碼未修改過,則直接載入,否則就重復(fù)上面的過程。
所以我們應(yīng)該這樣來定位PyCodeObject和pyc文件,我們說pyc文件其實是PyCodeObject的一種持久化保存方式。
知識點補(bǔ)充:
其實了解Python程序的執(zhí)行過程對于大部分程序員,包括Python程序員來說意義都是不大的,那么真正有意義的是,我們可以從Python的解釋器的做法上學(xué)到什么,我認(rèn)為有這樣的幾點:
A. 其實Python是否保存成pyc文件和我們在設(shè)計緩存系統(tǒng)時是一樣的,我們可以仔細(xì)想想,到底什么是值得扔在緩存里的,什么是不值得扔在緩存里的。
B. 在跑一個耗時的Python腳本時,我們?nèi)绾文軌蛏晕赫ヒ恍┏绦虻倪\行時間,就是將模塊從主模塊分開。(雖然往往這都不是瓶頸)
C. 在設(shè)計一個軟件系統(tǒng)時,重用和非重用的東西是不是也應(yīng)該分開來對待,這是軟件設(shè)計原則的重要部分。
D. 在設(shè)計緩存系統(tǒng)(或者其他系統(tǒng))時,我們?nèi)绾蝸肀苊獬绦虻倪^期,其實Python的解釋器也為我們提供了一個特別常見而且有效的解決方案。
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