python需要编译么
一个经常听见的问题,那就是:Python是解释型的语言吗?它会被编译吗?这个问题没有想象中那么好回答。和很多人认识世界一样,习惯以一个简单的模型去评判一些事物。而事实上,里面包含了很多很多的细节。
通常的说法,编译代表着将一个高级语言转化为 CPU 能执行的机器码。当你编译 C 的时候,的确是做的这样的操作。编译的结果是一个二进制可执行文件,这时你的系统可直接运行这个程序。
与此相对的,解释的意思是这样的:程序运行时每次读源文件中的一行代码,并执行相应的操作,就这样一行一行的重复下去。当然,所谓的脚本语言就是这么运行的。
但事实上,上面的定义有太多的局限。一门真正的语言,为了拥有更多有用和强大的特性,通常采用了各种各样的实现方式。我们可以将编译理解为更通用一些:将一种语言转化为另一种语言形式。通常来说,源语言比目标语言要更高级一些,比如将 C 转化为机器码。当然,JavaScript 8 到 JavaScript 5 的转化也算是一种编译。
在Python中,源代码会被编译为更低级的一种形式,我们称之为字节码。字节码是一串指令,和 CPU 的指令集类似。但是字节码并不直接被 CPU 执行,而是在虚拟机中执行的。当然,这里的虚拟机并不模仿整个操作系统的环境,只是提供了字节码执行的一个环境。
下面我们看 Python 的一小段代码以及它对应的字节码
看了字节码的内容后,我们就知道 f'...' 这种格式化字符串的形式的运行原理,就是将里面的字符串转化为一系列的字面字符串与变量,然后使用 + 号连接起来。
dis 是 Python 标准库中反汇编模块,它可以展示 Python 代码的字节码信息。上面提到的执行字节码的虚拟机,可以用任意的语言实现,包括 Python 自己。有兴趣的可以去 GitHub 上看下这个项目 nedbat/byterun 。这个项目可以用来学习,但不适用于生产环境。
不过,我们运行 Python 时完全感受不到它的编译过程,没有显示的调用什么编译程序,仅仅是简单的执行 .py 文件,编译都是需要时自动编译的。这和 JAVA 不同,当你每次写完 JAVA 代码要执行时,都要手动将其编译为 .class 文件,然后执行。也正是这个原因,JAVA 被称为编译型语言,而 Python 被叫做解释型语言。但事实上,两种语言执行时都会先编译成字节码,然后交给虚拟机执行。
Python还有一个重要的特性,就是交互式命令行。你可以敲入一行 Python 语句,然后立刻回车执行。实际上,即使是这个过程,Python 同样是先转为字节码,然后执行。而这个交互式命令行这个特性,在很多编译型语言里是没有的。同样因为没有显示的调用编译程序,很多人将执行Python源文件的程序叫做Python解释器。
即使比较简略,但还是补充下。部分编译型语言比如 C 或者 JAVA 也有交互式命令行,但这些并不是这些语言的重心。JAVA 刚开始是编译成字节码然后执行,后面有了即时编译技术( JIT )可以直接编译成机器码,与 C 类似。
从上面的描述可以看出,不管是解释还是编译,并没法完全分离开来。很多时候,我们想用一些词将现有的编程语言分个类,但事实上要办到这一点太难了。
最后要说明的是,你的代码是怎么执行的只是语言的实现问题,并非语言的特征。上文中,我们讨论的是 Python ,但实际上是 CPython 的描述。CPython 是一个解释器,之所以这么叫,是因为这个解释器是用 C 编写的,这也是 Python 默认的解释器。当然还有其它很多解释器,比如,PyPy 就是另一种解释器,使用了 JIT 技术,运行速度相比 CPython 有较大提升。
回到标题中的问题,Python之所以称为解释型语言,是因为它没有显示的调用编译操作,表现出解释型的特性比较多而已。但事实上,编译是存在的,具体怎么编译就看语言的实现了,也就是解释器的设计。
更多Python相关技术文章,请访问Python教程栏目进行学习!
Atas ialah kandungan terperinci python需要编译么. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Bagaimana cara mengendalikan fail JSON yang besar di Python? 1. Gunakan Perpustakaan IJSON untuk mengalir dan mengelakkan limpahan memori melalui parsing item demi item; 2. Jika dalam format Jsonlines, anda boleh membacanya dengan garis dan memprosesnya dengan json.loads (); 3. Atau memecah fail besar ke dalam kepingan kecil dan kemudian memprosesnya secara berasingan. Kaedah ini dengan berkesan menyelesaikan masalah batasan memori dan sesuai untuk senario yang berbeza.

Di Python, kaedah melintasi tupel dengan gelung termasuk secara langsung melelehkan unsur -unsur, mendapatkan indeks dan elemen pada masa yang sama, dan memproses tuple bersarang. 1. Gunakan gelung untuk terus mengakses setiap elemen dalam urutan tanpa menguruskan indeks; 2. Gunakan penghitungan () untuk mendapatkan indeks dan nilai pada masa yang sama. Indeks lalai adalah 0, dan parameter permulaan juga boleh ditentukan; 3. Di samping itu, tuple tidak berubah dan kandungan tidak dapat diubah suai dalam gelung. Nilai yang tidak diingini boleh diabaikan oleh \ _. Adalah disyorkan untuk memeriksa sama ada tuple kosong sebelum melintasi untuk mengelakkan kesilapan.

Ya, apythonclasscanhavemulleConstructorsThoughalternetechniques.1.usedefaultargumentsIntheS

Kunci untuk menggunakan Python untuk memanggil WebAPI untuk mendapatkan data adalah untuk menguasai proses asas dan alat umum. 1. Menggunakan permintaan untuk memulakan permintaan HTTP adalah cara yang paling langsung. Gunakan kaedah GET untuk mendapatkan respons dan gunakan JSON () untuk menghuraikan data; 2. Bagi API yang memerlukan pengesahan, anda boleh menambah token atau kunci melalui tajuk; 3. Anda perlu menyemak kod status tindak balas, disyorkan untuk menggunakan respons.raise_for_status () untuk mengendalikan pengecualian secara automatik; 4. Menghadapi antara muka paging, anda boleh meminta halaman yang berbeza pada gilirannya dan menambah kelewatan untuk mengelakkan batasan kekerapan; 5. Semasa memproses data JSON yang dikembalikan, anda perlu mengekstrak maklumat mengikut struktur, dan data kompleks dapat ditukar kepada data
