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，直到發現了*.pyc檔案的存在。

如果是解釋型語言，那麼生成的*.pyc檔案是什麼呢？c應該是compiled的縮寫才對啊！

為了防止其他學習Python的人也被這句話誤解，那麼我們就在文中來澄清下這個問題，並且把一些基礎概念給理清。 python並非完全是解釋性語言，它是有編譯的，先把原始碼py檔案編譯成pyc或者pyo，然後由python的虛擬機器執行，相對於py檔案來說，編譯成pyc和pyo本質上和py沒有太大區別，只是對於這個模組的載入速度提高了，並沒有提高程式碼的執行速度，通常情況下不用主動去編譯pyc檔案，文件上說只要呼叫了import model那麼model.py就會先編譯成pyc然後載入

解釋型語言和編譯型語言

計算機是不能夠識別高階語言的，所以當我們執行一個高階語言程式的時候，就需要一個“翻譯機”來從事把高階語言轉變成計算機能讀懂的機器語言的過程。這個過程分成兩類，第一種是編譯，第二種是解釋。

編譯型語言在程式執行之前，先會通過編譯器對程式執行一個編譯的過程，把程式轉變成機器語言。執行時就不需要翻譯，而直接執行就可以了。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，而是在程式執行的時候，通過直譯器對程式逐行作出解釋，然後直接執行，最典型的例子是Ruby。

通過以上的例子，我們可以來總結一下解釋型語言和編譯型語言的優缺點，因為編譯型語言在程式執行之前就已經對程式做出了“翻譯”，所以在執行時就少掉了“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直譯器的優化來在對程式做出翻譯時對整個程式做出優化，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等基於虛擬機器的語言的興起，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位元組碼檔案，然後在執行時通過直譯器給解釋成機器檔案。所以我們說Java是一種先編譯後解釋的語言。

Python到底是什麼

其實Python和Java/C#一樣，也是一門基於虛擬機器的語言，我們先來從表面上簡單地瞭解一下Python程式的執行過程吧。

當我們在命令列中輸入python hello.py時，其實是激活了Python的“直譯器”，告訴“直譯器”：你要開始工作了。可是在“解釋”之前，其實執行的第一項工作和Java一樣，是編譯。

簡述Python的執行過程

在說這個問題之前，我們先來說兩個概念，PyCodeObject和pyc檔案。

我們在硬碟上看到的pyc自然不必多說，而其實PyCodeObject則是Python編譯器真正編譯成的結果。我們先簡單知道就可以了，繼續向下看。

當python程式執行時，編譯的結果則是儲存在位於記憶體中的PyCodeObject中，當Python程式執行結束時，Python直譯器則將PyCodeObject寫回到pyc檔案中。

當python程式第二次執行時，首先程式會在硬碟中尋找pyc檔案，如果找到，先對.pyc檔案和.py檔案的最近一次的修改時間進行判斷，如果.pyc檔案的修改時間晚於.py檔案，說明.py檔案中的原始碼未修改過，則直接載入，否則就重複上面的過程。

所以我們應該這樣來定位PyCodeObject和pyc檔案，我們說pyc檔案其實是PyCodeObject的一種持久化儲存方式。

知識點補充：

其實瞭解Python程式的執行過程對於大部分程式設計師，包括Python程式設計師來說意義都是不大的，那麼真正有意義的是，我們可以從Python的直譯器的做法上學到什麼，我認為有這樣的幾點：

A. 其實Python是否儲存成pyc檔案和我們在設計快取系統時是一樣的，我們可以仔細想想，到底什麼是值得扔在快取裡的，什麼是不值得扔在快取裡的。

B. 在跑一個耗時的Python指令碼時，我們如何能夠稍微壓榨一些程式的執行時間，就是將模組從主模組分開。（雖然往往這都不是瓶頸）

C. 在設計一個軟體系統時，重用和非重用的東西是不是也應該分開來對待，這是軟體設計原則的重要部分。

D. 在設計快取系統（或者其他系統）時，我們如何來避免程式的過期，其實Python的直譯器也為我們提供了一個特別常見而且有效的解決方案。

到此這篇關於python屬於解釋語言嗎的文章就介紹到這了,更多相關python是解釋語言嗎內容請搜尋我們以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援我們！