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  • Python解释器

    2020-09-13 16:18:35
    下载Python解释器 安装Python解释器 一. 解释器的作用 Python解释器作用:运行文件 Python解释器种类 CPython,C语言开发的解释器[官方],应用广泛的解释器。 IPython,基于CPython的一种交互式解释器。 其他解释...

    目标

    • 解释器的作用
    • 下载Python解释器
    • 安装Python解释器

    一. 解释器的作用

    Python解释器作用:运行文件

    • Python解释器种类
      • CPython,C语言开发的解释器[官方],应用广泛的解释器。
      • IPython,基于CPython的一种交互式解释器。
      • 其他解释器
        • PyPy,基于Python语言开发的解释器。
        • Jython,运行在Java平台的解释器,直接把Python代码编译成Java字节码执行。
        • IronPython,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。

    使用的解释器:CPython

    二. 下载Python解释器

    下载地址:https://www.python.org/downloads/release/python-372/

    [单击上述链接] – 查找目标文件:Windows x86-64 executable installer – 单击即可下载。

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jnSaKULh-1599984929616)(02-Python解释器.assets/image-20190110170855787-7111335.png)]

    三. 安装Python解释器

    双击可执行文件 — 勾选[pip] – [Next] – [勾选添加环境变量] – [Install],按提示操作即可。

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4VOTG8QC-1599984929618)(02-Python解释器.assets/image-20190122112451519.png)]

    总结

    • 解释器的作用:运行文件
    • 解释器环境:先下载后安装
    展开全文
  • python解释器

    千次阅读 2018-07-24 09:11:25
    python解释器 标签(空格分隔): python 在阅读TensorFlow源代码时,经常看到解释器这样的一类的东西,打算将这部分知识梳理一下,方便自己后面继续看代码,该部分主要参考这两个博客Python中的解释器、python...

    python解释器

    标签(空格分隔): python


    在阅读TensorFlow源代码时,经常看到解释器这样的一类的东西,打算将这部分知识梳理一下,方便自己后面继续看代码,该部分主要参考这两个博客Python中的解释器python修饰器的作用

    解释器可以算是Python比较高级一点的东西了,什么是解释器呢?就是对函数加以解释,解释器其本质是一个函数,同时它的输入也是一个函数,没错就是在函数中执行函数,当然附加了其他的功能,不然怎么能叫做解释器呢

    我们下面看一个例子

    import time
    
    def time_it(fn):
        print ('time_it is executed')
        def new_fn(*args):
            start = time.time()
            result = fn(*args)
            end = time.time()
            duration = end - start
            print('%s seconds are consumed in executing function:%s%r'\
                  %(duration, fn.__name__, args))
            return result
    
        return new_fn
    
    @time_it    
    def acc1(start, end):
        s = 0
        for i in xrange(start, end):
            s += i
        return s
    
    
    def acc2(start, end):
        s = 0
        for i in xrange(start, end):
            s += i
        return s
    
    print acc1
    print acc2
    
    if __name__ == '__main__':
        acc1(10, 1000000)

    这段程序acc1acc2实现的功能都是从一个数加到另一个数,但是区别是acc1经过了time_it的修饰
    我们看看这段函数的输出

    time_it is executed
    <function new_fn at 0x7fde83bfd9b0>
    <function acc2 at 0x7fde83bfda28>
    0.0198199748993 seconds are consumed in executing function:acc1(10, 1000000)

    为了方便说明解释器的运行过程,我在Pycharm上进行调试,首先将断点设置在import
    image_1cj4s41k9vej1pdl16mg1qnv94n9.png-45.2kB

    进行DeBug,首先Python会遍历整个程序的def定义的函数头
    image_1cj4s9k9s1n4s1mm213jr5o910ohm.png-45.5kB

    当它遍历被解释器修饰的函数就会进入解释器函数,并执行解释器函数

    image_1cj4sac3uqd519m25mq16scqmv13.png-39.4kB

    因此,我们可以看到在Console1部分会打印出time_it is executed

    image_1cj4sd7871akm1ifu1d401hkhs341g.png-87.6kB

    函数就会返回一个函数指针new_fn, 请记住这个函数指针的内存地址0x000002702C0C3EA0

    image_1cj4sj01psfk1qarhji1tsspmn1t.png-93.9kB

    接下来,执行完解释器函数之后,然后 程序依此会向下遍历整个定义的函数,并为它们分配内存地址,现在我们打印定义的两个函数地地址,其中acc1是被解释器解释过了的,acc2没有被解释器解释

    print(acc1)
    print(acc2)

    输出结果:
    image_1cj4stocb1egv8q1nm41e8g8h92a.png-73.9kB

    我们可以先被解释器解释过的函数acc1的地址和之前在解释器函数返回的函数指针是一样的,也就是说

    acc1 = new_fn
    #也可以这样表示
    acc1(start, end) = new_fn(*args) #等于号表示它们执行相同的程序段

    因此现在可以明了了,经过@time_it解释器,其实就是返回一个新的函数指针赋给被修饰的函数,这个函数指针内部其实也调用了被修饰函数的本体,但是,新的函数有着其他的功能,比如说,计时等等

    这就是解释器的内部机制!

    展开全文
  • Python 解释器

    2019-01-31 15:13:33
    要运行代码,就需要 Python 解释器去执行.py 文 件。 Python有以下几种解释器 CPython  从 Python 官方网站下载并安装好 Python 3.5 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 ...

    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。

    Python有以下几种解释器

    CPython 

    从 Python 官方网站下载并安装好 Python 3.5 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。

    IPython 

    IPython 是基于 CPython 之上的一个交互式解释器,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。

    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。

    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。

    展开全文
  • 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...

    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。

    CPython

    当我们从Python官方网站下载并安装好Python

    2.7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。

    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。

    展开全文
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  • Python和Python解释器

    2020-02-29 21:35:29
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