当我们编写Python代码时,我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码,就需要Python解释器去执行.py文件。
由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的,所以理论上,只要水平够高,任何人都可以编写Python解释器来执行Python代码(当然难度很大)。事实上,确实存在多种Python解释器。
Python的官方版本,使用C语言实现,使用最为广泛,CPython实现会将源文件(py文件)转换成字节码文件(pyc文件),然后运行在Python虚拟机上。
IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器,也就是说,IPython只是在交互方式上有所增强,但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。好比很多国产浏览器虽然外观不同,但内核其实都是调用了IE。
CPython用 >>> 作为提示符,而IPython用 In [序号]:作为提示符。
Python的Java实现,Jython会将Python代码动态编译成Java字节码,然后在JVM上运行。
PyPy是另一个Python解释器,它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术, 对Python代码进行动态编译(注意不是解释),所以可以显著提高Python代码的执行速度。
绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行,但是PyPy和CPython有一些是不同的,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。如果你的代码要放到PyPy下执行,就需要了解PyPy和CPython的不同点。
Python的C#实现,IronPython将Python代码编译成C#字节码,然后在CLR上运行。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。
还有其他RubyPython、Brython ...等!
以上除PyPy之外,其他的Python的对应关系和执行流程如下:
PyPy,在Python的基础上对Python的字节码进一步处理,从而提升执行速度!
参考:https://www.toptal.com/python/why-are-there-so-many-pythons
Python执行首先利用编译器进行语法、词法分析,然后变成可执行文件pyc,最后执行代码。
Python的解释器很多,但使用最广泛的还是CPython。如果要和Java或.Net平台交互,最好的办法不是用Jython或IronPython,而是通过网络调用来交互,确保各程序之间的独立性。