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Python基础入门教程6:解释器及性能优化

来源:奇酷教育 发表于:

上一节我们简单了解了python程序运行的过程,并且大家也都了解到开发环境中有一个python解释器(PVM)的存在,那在python中,这样的解释器

上一节我们简单了解了python程序运行的过程,并且大家也都了解到开发环境中有一个python解释器(PVM)的存在,那在python中,这样的解释器主要都有哪些,那些又是比较好用的呢?
 
常见的python解释器
 
官方网站提供的解释器CPython
 
从官方安装好的python,默认自带了解释器,CPython就是官方版本的解释器,这个解释器是使用C语言编写的,这个解释器也是使用最为广泛的解释器,可以方便的和C/C++的类库进行交互
基于Java语言的python解释器Jython
 
一种由java语言编写的python解释器,是将python编译成java字节码然后执行的一种解释器;可以方便的和Java的类库进行交互
基于Net平台的python解释器IronPython
 
将Python代码解释为net平台上运行的字节码进行执行,类似Jython解释器,可以方便的和Net平台上的类库进行交互
一种增强了交互效果的解释器IPython
 
在交互效果上有所增强,但是执行过程和功能方面和CPython是一样的。
专注于执行速度的PyPy
 
一种使用JIT(just-in-time)技术的编译器,专注于执行速度,对Python代码进行动态编译,从而提高Python的执行速度。
但是,PyPy在处理python代码的过程中,一小部分功能的处理和官方的CPython的执行结果是有差异的,如果项目中要使用PyPy来进行执行效率的提升的话,一定要事先了解下PyPy和CPython的区别。
性能优化
 
1.Psyco:python语言的一个扩展模块,可以即时的对程序的代码进行专业的算法来进行优化,在一定程度上提高程序的执行速度,这个扩展模块目前已经停止维护,由PyPy替代,可以更好的对源代码进行优化处理
2.PyPy:是python实现的解释器,执行动态的编译{不是解释},可以在不同的操作系统平台上使用
3.Shed Skin:Python的编译器,可以将python代码转换成优化的C++代码执行
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