Python kedua -duanya disusun dan ditafsirkan. Apabila anda menjalankan skrip Python, ia pertama kali disusun menjadi bytecode, yang kemudian dilaksanakan oleh mesin maya Python (PVM). Pendekatan hibrid ini membolehkan kod bebas platform tetapi boleh lebih perlahan daripada pelaksanaan kod mesin asli.

Model pelaksanaan Python adalah topik yang menarik yang sering mencetuskan perdebatan di kalangan pengaturcara. Adakah Python disusun, ditafsirkan, atau mungkin sedikit? Mari kita menyelam soalan yang menarik ini dan meneroka nuansa model pelaksanaan Python.

Python sering digambarkan sebagai bahasa yang ditafsirkan, tetapi itu bukan keseluruhan cerita. Pada hakikatnya, Python menggunakan pendekatan hibrid yang menggabungkan unsur -unsur kedua -dua kompilasi dan tafsiran. Apabila anda menjalankan skrip Python, penterjemah Python mula -mula menyusun kod anda ke bytecode, yang kemudian dilaksanakan oleh mesin maya Python (PVM). Proses ini berlaku di belakang tabir, menjadikan Python berasa seperti bahasa yang ditafsirkan kepada pengguna.

Mari kita pecahkan ini lebih jauh. Apabila anda menulis skrip Python, ia pada mulanya dalam bentuk yang boleh dibaca manusia. Jurubahasa Python, apabila pelaksanaan, mengubah skrip ini menjadi bytecode-perwakilan rendah, bebas platform perwakilan kod anda. Bytecode ini disimpan dalam fail .pyc , yang mungkin anda perhatikan dalam direktori projek anda. PVM kemudian menafsirkan bytecode ini, melaksanakan arahan satu demi satu.

Inilah contoh mudah untuk menggambarkan proses ini:

 # Ini adalah skrip python yang mudah
def salam (nama):
    kembali f "hello, {name}!"

cetak (salam ("dunia"))

Apabila anda menjalankan skrip ini, Python menyusunnya ke dalam bytecode. Anda dapat melihat bytecode ini menggunakan modul dis :

 import dis

def salam (nama):
    kembali f "hello, {name}!"

dis.dis (salam)

Ini akan mengeluarkan arahan bytecode untuk fungsi greet , menunjukkan langkah pertengahan antara kod sumber anda dan pelaksanaan oleh PVM.

Sekarang, mari kita bincangkan tentang kelebihan dan potensi perangkap model hibrid ini. Salah satu faedah utama adalah fleksibiliti. Bytecode Python adalah platform bebas, membolehkan anda menulis kod sekali dan menjalankannya pada sistem operasi yang berbeza tanpa rekompilasi. Ini adalah kelebihan yang ketara ke atas bahasa yang dikumpulkan semata -mata seperti C atau C, di mana anda perlu menyusun kod anda untuk setiap platform sasaran.

Walau bagaimanapun, fleksibiliti ini datang dengan kos. Tafsiran bytecode oleh PVM boleh lebih perlahan daripada melaksanakan kod mesin asli secara langsung. Inilah sebabnya Python sering dikritik kerana prestasinya dalam tugas -tugas yang intensif. Untuk mengurangkan ini, Python menggunakan teknik kompilasi hanya dalam masa (JIT) dalam beberapa pelaksanaan, seperti PYPY, yang dapat meningkatkan prestasi dengan menyusun bytecode yang sering dilaksanakan ke dalam kod mesin asli pada runtime.

Dari pengalaman saya, memahami model pelaksanaan Python dapat membantu anda menulis kod yang lebih efisien. Sebagai contoh, mengetahui bahawa Python menyusun kod anda ke dalam bytecode boleh mempengaruhi bagaimana anda menyusun modul dan fungsi anda. Jika anda sedang menjalankan projek besar, anda mungkin ingin mengatur kod anda dengan cara yang meminimumkan overhead kompilasi bytecode dan pemuatan.

Berikut adalah tip praktikal: Jika anda bimbang tentang masa permulaan, pertimbangkan untuk menggunakan direktori __pycache__ untuk menyimpan fail .pyc . Ini dapat mempercepat skrip anda dengan menggunakan semula bytecode yang disusun.

Satu lagi aspek yang perlu dipertimbangkan ialah kesan Lock Interpreter Global (GIL) pada model pelaksanaan Python. GIL adalah mutex yang melindungi akses kepada objek python, menghalang pelbagai benang daripada melaksanakan bytecodes python sekaligus. Walaupun ini memudahkan pelaksanaan penterjemah, ia boleh menjadi hambatan untuk aplikasi CPU yang terikat dan multithreaded. Memahami peranan GIL dapat membantu anda membuat keputusan yang tepat tentang kapan menggunakan multiprocessing dan bukannya multithreading di Python.

Dari segi amalan terbaik, adalah penting untuk mengetahui tentang perdagangan antara kebolehbacaan dan prestasi kod. Falsafah Python menekankan kebolehbacaan, tetapi dalam bahagian prestasi kritikal, anda mungkin perlu menggunakan lebih banyak pembinaan peringkat rendah atau bahkan mempertimbangkan menggunakan Cython untuk menyusun bahagian kod anda ke C.

Untuk membungkus, model pelaksanaan Python adalah gabungan kompilasi dan tafsiran, yang menawarkan keseimbangan antara fleksibiliti dan prestasi. Dengan memahami model ini, anda boleh mengoptimumkan kod anda dengan lebih baik dan membuat keputusan yang tepat mengenai masa menggunakan kekuatan Python dan kapan untuk mempertimbangkan pendekatan alternatif.

Jadi, adakah Python disusun, ditafsirkan, atau kedua -duanya? Jawapannya adalah kedua -duanya, dan itulah yang menjadikan Python seperti bahasa yang serba boleh dan berkuasa.

Atas ialah kandungan terperinci Model pelaksanaan Python: disusun, ditafsirkan, atau kedua -duanya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!