编译器与解释器
编译器／解释器：高级语言与机器之间的翻译官
都是将代码翻译成机器可以执行的二进制机器码，只不过在运行原理和翻译过程有不同而已。
那么两者有什么区别呢？
编译器：先整体编译再执行
解释器：边解释边执行
用一个通俗的例子进行比喻：我们去饭馆吃饭，点了八菜一汤。编译器的方式就是厨师把所有的菜给你全做好了，一起给你端上来，至于你在哪吃，怎么吃，随便。解释器的方式就是厨师做好一个菜给你上一个菜，你就吃这个菜，而且必须在饭店里吃。
python解释器种类
python有好几种版本的解释器：
cpython：官方版本的解释器。这个解释器是用c语言开发的，所以叫cpython。cpython是使用最广的python解释器。我们通常说的、下载的、讨论的、使用的都是这个解释器。
ipython：基于cpython之上的一个交互式解释器，在交互方式上有所增强，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：一个追求执行速度的python解释器。采用jit技术，对python代码进行动态编译（注意，不是解释），可以显著提高python代码的执行速度。绝大部分cpython代码都可以在pypy下运行，但还是有一些不同的，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：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：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的运行机制
python作为动态解释性语言，其运行机制可参考下
都说解释器慢，python也有想办法提高一下运行速度的，那就是使用pyc文件。这点参考了java的字节码做法，但并不完全类同。
我们编写的代码一般都会保存在以．py为后缀的文件中。在执行程序时，解释器逐行读取源代码并逐行解释运行。每执行一次，就重复一次这个过程，这其中耗费了大量的重复性的解释工作。为了减少这一重复性的解释工作，python引入了pyc文件，pyc文件是将py文件的解释结果保存下来的文件，这样，下次再运行的时候就不用再解释了，直接使用pyc文件就可以了，这无疑大大提高了程序运行速度。

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