Python はどのようにして解釈された実行とコンパイルされた実行の両方を実現するのでしょうか?

Python の実行パラダイム: 解釈とコンパイルの合流

解釈とコンパイルを理解する

Python の実行モデルを詳しく説明する前に、インタープリタ言語とコンパイル言語の混乱を招きやすい区別を明確にしましょう。これらの用語は通常、言語自体を特徴づけるものですが、主に実装に関係するものであることを認識することが重要です。実際には、多くの言語にはインタープリタ型実装とコンパイル型実装の両方があります。

Python などのインタープリタ型言語は、実行時にインタープリタによって処理されます。インタプリタはプログラムを 1 行ずつ実行し、その場でマシンコードに変換します。一方、コンパイル済み言語は、コンパイラーによって事前にマシンコードに変換され、その後エグゼキューターによって実行されます。

Python の実行ジャーニー

一般的なものとは反対にPython は厳密に解釈されるのではなく、コンパイルと解釈を含むハイブリッド アプローチを採用していると考えられています。ソース コードは、最初にバイトコードとして知られる中間形式に変換されます。このバイトコードは、CPython 実装によって直接解釈されるか、最適化とネイティブ マシン コードとしての実行のために PyPy 実装によってさらに処理されます。

中間コードの役割

バイトコードは、元のソース コードよりも Python プログラムを効率的に表現するものとして機能します。バイトコードにコンパイルすることにより、Python は解釈される性質を維持しながらパフォーマンス上の利点を実現します。中間表現により、ソース コードを直接実行する場合と比較して、より高速な解釈が可能になります。

CPython の実行フロー

CPython 実装では、バイトコードは仮想マシンによって解釈されます。 。この仮想マシンは抽象化レイヤーを提供し、プラットフォーム固有のコンパイルを必要とせずに、Python をさまざまなプラットフォームで実行できるようにします。

PyPy での最適化

PyPy は異なるアプローチを採用しています。実行時にバイトコードを再解釈することによって。このプロセスには、コードの分析とパフォーマンスのボトルネックの特定が含まれます。識別されたセクションは最適化されたマシン コードにコンパイルされ、実行速度が大幅に向上します。

結論

Python の実行パラダイムは、解釈とコンパイルの複雑な相互作用です。バイトコードへの変換により効率的な中間表現が提供されますが、インタープリタ実装の選択によって、バイトコードが直接解釈されるか、パフォーマンスを向上させるためにさらにコンパイルされるかが決まります。このハイブリッド アプローチにより、Python はインタープリター言語の柔軟性とコンパイル言語の効率性の間でバランスを取ることができます。

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