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好用的Python解释器 (好用的python编译器)

admin2个月前 (04-27)数码24

简介

Python作为一种流行的编程语言,需要一个解释器来执行其代码。与其他可以编译成机器代码的语言不同,Python代码需要解释器将它转换为CPU可理解的指令。

解释过程

在Python代码被CPU执行之前,需要经过以下几个步骤: 1. 词法分析:将源代码转换为词法记号。 2. 解析:分析词法记号的语法和语义,生成抽象语法树(AST)。 3. 编译:根据AST生成Python字节码。 4. 解释:解释字节码并执行相关操作。

主要解释器

CPython

CPython是Python的参考实现,由C语言编写。它支持各种平台,并提供对C语言库的访问。它更注重精细优化而非运行速度。

Pyston

Pyston是CPython的分支,实现了性能优化。它可以加速大型应用的执行速度,但需要重新编译。

PyPy

PyPy使用即时(JIT)编译器,将Python代码编译为机器码。它执行速度更快,但对某些C扩展模块的支持较弱。

RustPython

RustPython是用Rust语言编写的解释器。它可以启用JIT编译,并支持在WebAssembly中运行。

StacklessPython

StacklessPython是CPython的增强版,增加了微线程、通道和调度器。它适合需要并行任务处理的应用。

MicroPython

MicroPython是微控制器的Python实现。它仅需16K字节内存,适合嵌入式系统。 Python解释器

选择解释器

选择解释器的标准包括: 性能要求 平台兼容性 对扩展模块的支持 特殊功能(如微线程) CPython仍然是许多情况下最常用的解释器,但对于需要性能提升或特定功能的应用,其他解释器可能是更好的选择。

总结

Python解释器是执行Python代码的必备组件。本文介绍了各种解释器的特性和优势,帮助开发者根据具体需求选择合适的解释器。

有哪些值得推荐的 Python 开发工具

1、Python Tutor

Python Tutor是由PhilipGuo开发的一个免费教育工具,可帮助开发者攻克编程学习中的基础障碍,理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具,开发者可以直接在Web浏览器中编写Python代码,并逐步可视化地运行程序。如果你不知道代码在内存中是如何运行的,不妨把它拷贝到Tutor里可视化执行一遍,加深理解。

IPython是一个for Humans的Python交互式shell,用了它之后你就不想再用自带的Python shell了,IPython支持变量自动补全,自动缩进,支持bashshell命令,内置了许多实用功能和函数,同时它也是科学计算和交互可视化的最佳平台。

3、Jupyter Notebook

JupyterNotebook就像一个草稿本,能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中,以Web页面的方式展示。它是数据分析、机器学习的必备工具。

4、Anaconda

Python虽好,可总是会遇到各种包管理和Python版本问题,特别是Windows平台很多包无法正常安装,为了解决这些问题,Anaconda出现了,Anaconda包含了一个包管理工具和一个Python管理环境,同时附带了一大批常用数据科学包,也是数据分析的标配。

Skulpt是一个用JavaScript实现的在线Python执行环境,它可以让你轻松在浏览器中运行Python代码。使用Skulpt结合CodeMirror编辑器即可实现一个基本的在线Python编辑和运行环境。

5款程序员常用的Python开发工具

很多Python学习者想必都会有如下感悟:最开始学习Python的时候,因为没有去探索好用的工具,吃了很多苦头。 后来工作中深刻体会到,合理使用开发的工具的便利和高效。 今天,我就把Python程序员使用频率比较高的5款开发工具推荐给大家,希望对大家的工作和学习有帮助。 一、最强终端:Upterm本来想推荐 fish 或者 zsh,但其实这两个我也主要是贪图自动补全这个特性。 最近在用的这个 Upterm 其实很简单好用,它是一个全平台的终端,可以说是终端里的 IDE,有着强大的自动补全功能。 之前的名字叫 BlackWindow,有人跟他说这个名字不利于社区推广,改名叫 Upterm 之后现在已经+ Star了。 二、交互式解释器:Ptpython一个交互式的 Python 解释器。 支持语法高亮、提示甚至是 vim 和 emacs 的键入模式。 其实我们在课程里提供的在线终端也内置了ptpython。 相关推荐:《Python视频教程》三、包管理必备:Anaconda强烈推荐Anaconda ,它能帮你安装好许多麻烦的东西,包括: Python 环境、pip 包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。 这些事情小白自己一个个去做的话,容易遇到各种问题,带来挫败感。 如果你想用Python搞数据方面的事情,就安装它就好了,它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。 所以 Anaconda有了JIT之后,对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞了。 四、编辑器:Sublime3小白的话当然还是推荐从PyCharm开始上手,但有时候写一些轻量的小脚本,就会想用轻量级一点的工具。 Sublime3很多地方都有了极大的提升,并且用起来比原来还要简单。 配合安装Anaconda或CodeIntel插件,可以让 Sublime拥有近乎IDE的体验。 五、前端在线编辑器:CodeSandbox虽然这个不算是真正意义上的Python开发工具,但如果后端工程师想写前端的话,这个在线编辑器太方便了,简直是节省了后端工程师的生命啊!不用安装npm的几千个包了,它已经在云端完成了,采让你直接就可以上手写代码、看效果。 对于 React、Vue 这些主流前端框架都支持。 算是一个补充推荐吧。

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