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  • python要知道怎么用好编译器。当我们编写Python代码时,我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码,就需要Python解释器去执行.py文件。由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的,...

    python要知道怎么用好编译器。当我们编写Python代码时,我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码,就需要Python解释器去执行.py文件。

    由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的,所以理论上,只要水平够高,任何人都可以编写Python解释器来执行Python代码(当然难度很大)。事实上,确实存在多种Python解释器,比如:

    CPython

    当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.x后,我们就直接获得了一个官方版本的解释器:CPython。这个解释器是用C语言开发的,所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。

    CPython是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。

    IPython

    IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器,也就是说,IPython只是在交互方式上有所增强,但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。好比很多国产浏览器虽然外观不同,但内核其实都是调用了IE。

    CPython用>>>作为提示符,而IPython用In [序号]:作为提示符。

    PyPy

    PyPy是另一个Python解释器,它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术,对Python代码进行动态编译(注意不是解释),所以可以显著提高Python代码的执行速度。

    绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行,但是PyPy和CPython有一些是不同的,这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码要放到PyPy下执行,就需要了解PyPy和CPython的不同点。

    Jython

    Jython是运行在Java平台上的Python解释器,可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。

    IronPython

    IronPython和Jython类似,只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器,可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。

    以上的你都见过吧:虽然Python的解释器很多,但使用最广泛的还是CPython。如果要和Java或.Net平台交互,最好的办法不是用Jython或IronPython,而是通过网络调用来交互,确保各程序之间的独立性。

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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  • 主要介绍了Python常用编译器原理及特点解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • python要知道怎么用好编译器。当我们编写Python代码时,我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码,就需要Python解释器去执行.py文件。由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的,...

    python要知道怎么用好编译器。当我们编写Python代码时,我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码,就需要Python解释器去执行.py文件。

    由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的,所以理论上,只要水平够高,任何人都可以编写Python解释器来执行Python代码(当然难度很大)。事实上,确实存在多种Python解释器,比如:

    CPython

    当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.x后,我们就直接获得了一个官方版本的解释器:CPython。这个解释器是用C语言开发的,所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。

    CPython是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。

    IPython

    IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器,也就是说,IPython只是在交互方式上有所增强,但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。好比很多国产浏览器虽然外观不同,但内核其实都是调用了IE。

    CPython用>>>作为提示符,而IPython用In [序号]:作为提示符。

    PyPy

    PyPy是另一个Python解释器,它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术,对Python代码进行动态编译(注意不是解释),所以可以显著提高Python代码的执行速度。

    绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行,但是PyPy和CPython有一些是不同的,这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码要放到PyPy下执行,就需要了解PyPy和CPython的不同点。

    Jython

    Jython是运行在Java平台上的Python解释器,可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。

    IronPython

    IronPython和Jython类似,只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器,可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。

    以上的你都见过吧:虽然Python的解释器很多,但使用最广泛的还是CPython。如果要和Java或.Net平台交互,最好的办法不是用Jython或IronPython,而是通过网络调用来交互,确保各程序之间的独立性。

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

    本文标题: Python常用编译器原理及特点解析

    本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/303621.html

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  • 原博文2019-12-20 11:31 −高级语言不能直接被机器所理解执行,所以都需要一个翻译...相关推荐2019-09-28 21:13 −Python python是一种跨平台的计算机程序设计语言,是一种面向对象的动态类型语言。 最初被设计用于...

    原博文

    2019-12-20 11:31 −

    高级语言不能直接被机器所理解执行,所以都需要一个翻译的阶段,解释型语言用到的是解释器,编译型语言用到的是编译器。

    编译型语言通常的执行过程是:源代码——预处理器——编译器——目标代码——链接器&mdash...

    相关推荐

    2019-09-28 21:13 −

    Python python是一种跨平台的计算机程序设计语言,是一种面向对象的动态类型语言。 最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。(以上摘自百度百科) Python是一种解释型脚本语言,可以应用于以下领域...

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    2019-12-24 19:55 −

    1 Web应用 https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/8869302.html2 http协议 https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/8875623...

    2019-12-04 22:39 −

    是不是看到题目Python就点进来了。

    其实,只是个蒟蒻......

    不知道学校发了什么疯,现在连普通的信息课都在讲Python,是怕我们消化不了c++吗?

    虽然心里很不甘心,但不得不承认,许多时候(实际上是大部分),Python都比c++更简单。

    原因:

    1.Python不用打头文件(咳咳,纯属个...

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    2019-12-06 14:02 −

    学习提纲

    生成指定范围的数值列表,语法格式如下:

    生成一个包括10哥随机数的列表,要求数的范围在10-100之间,代码如下

    import random

    randomnumber = [random.randint(10,100) for i in range(...

    2019-12-18 15:00 −

    保留字:and,as,assert,break,class,continue,

    def,del,elif,else,except,finally,

    forfromFalse,global,if,import,

    in,is,lambda,nonlocal,not...

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    2019-12-24 21:14 −

    python-requests

    python-requests

    作用:能够模拟浏览器向服务器发送请求的库

    requests库的主要方法

    方法描述

    requests.request()构造一个请求,支持以下各种方法requests.get()获取html的主要方法requests.head(...

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    2019-12-11 17:16 −

    Redis

    redis是一个key-value存储系统。

    赋值:set name alex查看所有key:keys *查看key对应的value:get name只存活2秒钟:set name jack ex 2

    Python操作Redissudo pip install redis

    1、操作模式r...

    2019-11-27 16:55 −

    1.安装

    需要安装得模块名为pyyaml,直接pip install pyyaml

    导入,直接import yaml

    2.yaml文件的格式

    文件格式输出可以是列表,可以是字典,可以嵌套。层级关系用空格区分,切记,不支持tab缩进

    a)键值对形式

    user: admin

    pwd: 123

    ...

    2019-11-23 12:52 −

    # Python3随手记 - [Python3随手记](#python3%e9%9a%8f%e6%89%8b%e8%ae%b0) - [list方法](#list%e6%96%b9%e6%b3%95) - [os](#os) - [imageio](#imageio) - [Python I...

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  • 详解python编译器和解释器的区别高级语言不能直接被机器所理解执行,所以都需要一个翻译的阶段,解释型语言用到的是解释器,编译型语言用到的是编译器。编译型语言通常的执行过程是:源代码——预处理器——编译器...

    详解python编译器和解释器的区别

    高级语言不能直接被机器所理解执行,所以都需要一个翻译的阶段,解释型语言用到的是解释器,编译型语言用到的是编译器。

    编译型语言通常的执行过程是:源代码——预处理器——编译器——目标代码——链接器——可执行程序。

    某种意义上来说预处理事实上是一个附加的功能,C,PHP,都可以添加这种功能,其中,预处理指令多为头文件包含,宏定义等等。因为宏定义的核心说白了就是一个字“换”,所以预处理就是提供一个程序执行的环境。

    编译器——目标代码就是把高级程序语言转换成机器可以理解执行的机器语言。

    链接器的功能开始理解前要先了解一点。头文件在预处理过程中被编译成一个个单独的文件,也就是库文件。而程序是另外的文件,并不包含在库文件里。所以这就需要一个“胶水”把程序和库连接起来形成一个可执行文件(Windows是EXE)。这就是链接器的作用。

    解释器理解就简单了,把程序一行行的的理解,执行。首先读一行代码,然后执行这一行代码的意思,接下来读下一行代码,执行次行代码。一次循环往复。

    编译器则是读入所有代码,打包成可执行文件,执行。由于我们运行的一般都为编译过后的可执行文件,也就是执行的是机器语言(而且是IDE优化后的),所以运行速度要比解释型语言快。

    时间: 2019-06-24

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    Python3 解释器 Linux/Unix的系统上,一般默认的 python 版本为 2.x,我们可以将 python3.x 安装在 /usr/local/python3 目录中. 安装完成后,我们可以将路径 /usr/local/python3/bin 添加到您的 Linux/Unix 操作系统的环境变量中,这样您就可以通过 shell 终端输入下面的命令来启动 Python3 . $ PATH=$PATH:/usr/local/python3/bin/python3 # 设置环境变量 $

    安装了pycharm之后有一个新装的python解释器,顶替了之前系统的python 那样的话,原来利用pip安装的一些库会无法import. 要么加入环境变量,要么更换运行的解释器: Mac PyCharm > Preferences... > Project Interpreter > Python Interpreters Windows File->Default Settings...->Project Interpreter 以上这篇Pycharm更换python

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    我们先来看一下效果(简单的写了一个): 原理:将post请求的代码数据写入了服务器的一个文件,然后用服务器的python编译器执行返回结果 实现代码: #flaskrun.py # -*- coding: utf-8 -*- # __author__="ZJL" from flask import Flask from flask import request from flask import Response import json import zxby app = Flask(

    L3Byb3h5L2h0dHAvZmlsZXMuamI1MS5uZXQvZmlsZV9pbWFnZXMvYXJ0aWNsZS8yMDE4MDMvMjAxODMyNjkzOTM0MDc5LmpwZyYjMDYzOzIwMTgyMjY5Mzk0OA==.jpg

    本文申明:此文为学习记录过程,中间多处引用大师讲义和内容. 一.概念 决策树(Decision Tree)是一种简单但是广泛使用的分类器.通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类.决策数有两大优点:1)决策树模型可以读性好,具有描述性,有助于人工分析:2)效率高,决策树只需要一次构建,反复使用,每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度. 看了一遍概念后,我们先从一个简单的案例开始,如下图我们样本: 对于上面的样本数据,根据不同特征值我们最后是选择是否约会,我们先自定义的一个决策树

    本文实例讲述了Python装饰器原理与简单用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 今天整理装饰器,内嵌的装饰器.让装饰器带参数等多种形式,非常复杂,让人头疼不已.但是突然间发现了装饰器的奥秘,原来如此简单.... 第一步 :从最简单的例子开始 # -*- coding:gbk -*- '''示例1: 使用语法糖@来装饰函数,相当于"myfunc = deco(myfunc)" 但发现新函数只在第一次被调用,且原函数多调用了一次''' def deco(func): print(&quo

    L3Byb3h5L2h0dHAvZmlsZXMuamI1MS5uZXQvZmlsZV9pbWFnZXMvYXJ0aWNsZS8yMDE3MTIvMjAxNzEyMjIwOTQyMDIxNi5wbmc=.jpg

    题记:早已听闻python爬虫框架的大名.近些天学习了下其中的Scrapy爬虫框架,将自己理解的跟大家分享.有表述不当之处,望大神们斧正. 一.初窥Scrapy Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中. 其最初是为了页面抓取(更确切来说,网络抓取)所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据(例如Amazon Associates Web Services) 或者通用的网络爬虫. 本文档将通过介绍Sc

    L3Byb3h5L2h0dHAvZmlsZXMuamI1MS5uZXQvZmlsZV9pbWFnZXMvYXJ0aWNsZS8yMDE3MDgvMjAxNzgyNTE2MTExNjA3Mi5qcGcmIzA2MzsyMDE3NzI1MTYxMjEy.jpg

    本文实例讲述了PHP观察者模式原理与简单实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 当一个对象状态发生改变后,会影响到其他几个对象的改变,这时候可以用观察者模式.像wordpress这样的应用程序中,它容外部开发组开发插件,比如用户授权的博客统计插件.积分插件,这时候可以应用观察者模式,先注册这些插件,当用户发布一篇博文后,就回自动通知相应的插件更新. 观察者模式符合接口隔离原则,实现了对象之间的松散耦合. 观察者模式UML图: 在php SPL中已经提供SplSubject和SqlOberve

    背景 最近在写一个测试工具箱,里面有一个bug记录系统,因为后台我是用Django和MongoDB来实现的,就遇到了一个问题,要如何实现一个自增的字段. 传统的关系型数据库要实现起来是非常容易,只要直接设置一个自增字段就行了,插入数据时不用管这个键值,只管自己处理的数据就行了,会自动实现自增的功能,但是非关系型数据库好像没有这个功能(或者我不知道).百度之后发现都是MongoDB的设置方法,并不是我想要的. 解决思路 百度没有找到好的思路,那就只能自己解决了,我的想法很简单,字段不会自增,那么就

    L3Byb3h5L2h0dHAvZmlsZXMuamI1MS5uZXQvZmlsZV9pbWFnZXMvYXJ0aWNsZS8yMDE1MDEvMjAxNTAxMjMxNjE0NDkucG5n.jpg

    今天我们来看看如何让拖拽的物体不能拖出某个div之外和拖拽的吸附功能 上次讲到我们的拖拽是不可拖出可视区范围的,在这基础上我们加个父级的div,不让他拖出父级.原理和之前的一样,简单吧. html代码:

    css代码:
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  •  16:02:32) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]' # 3.4.x >>> sys.version '3.4.4 (v3.4.4:737efcadf5a6, Dec 20 2015, 20:20:57) [MSC v.1600 64 bit (AMD64)]'VC 编译器版本(WIKI)Visual C++ 4.x...
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