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编译型语言和解释型语言的区别
我们编写的源代码是人类语言,我们自己能够轻松理解;但是对于计算机硬件(CPU),源代码就是天书,根本无法执行,计算机只能识别某些特定的二进制指令,在程序真正运行之前必须将源代码转换成二进制指令。
所谓的二进制指令,也就是机器码,是 CPU 能够识别的硬件层面的“代码”,简陋的硬件(比如古老的单片机)只能使用几十个指令,强大的硬件(PC 和智能手机)能使用成百上千个指令。
然而,究竟在什么时候将源代码转换成二进制指令呢?不同的编程语言有不同的规定:
简单理解,编译器就是一个“翻译工具”,类似于将中文翻译成英文、将英文翻译成俄文。但是,翻译源代码是一个复杂的过程,大致包括词法分析、语法分析、语义分析、性能优化、生成可执行文件等五个步骤,期间涉及到复杂的算法和硬件架构。解释器与此类似,有兴趣的读者请参考《编译原理》一书,本文不再赘述。
图 1 编译型语言和解释型语言的执行流程
那么,编译型语言和解释型语言各有什么特点呢?它们之间有什么区别?
在运行的时候,我们只需要编译生成的可执行程序,不再需要源代码和编译器了,所以说编译型语言可以脱离开发环境运行。
编译型语言一般是不能跨平台的,也就是不能在不同的操作系统之间随意切换。
编译型语言不能跨平台表现在两个方面:
比如,不能将 Windows 下的可执行程序拿到 Linux 下使用,也不能将 Linux 下的可执行程序拿到 Mac OS 下使用(虽然它们都是类 Unix 系统)。
另外,相同操作系统的不同版本之间也不一定兼容,比如不能将 x64 程序(Windows 64 位程序)拿到 x86 平台(Windows 32 位平台)下运行。但是反之一般可行,因为 64 位 Windows 对 32 位程序作了很好的兼容性处理。
【实例1】在C语言中要想让程序暂停可以使用“睡眠”函数,在 Windows 平台下该函数是 Sleep(),在 Linux 平台下该函数是 sleep(),首字母大小写不同。其次,Sleep() 的参数是毫秒,sleep() 的参数是秒,单位也不一样。
以上两个原因导致使用暂停功能的C语言程序不能跨平台,除非在代码层面做出兼容性处理,非常麻烦。
【实例2】虽然不同平台的C语言都支持 long 类型,但是不同平台的 long 的长度却不同,例如,Windows 64 位平台下的 long 占用 4 个字节,Linux 64 位平台下的 long 占用 8 个字节。
我们在 Linux 64 位平台下编写代码时,将 0x2f1e4ad23 赋值给 long 类型的变量是完全没有问题的,但是这样的赋值在 Windows 平台下就会导致数值溢出,让程序产生错误的运行结果。
让人苦恼的,这样的错误一般不容易察觉,因为编译器不会报错,我们也记不住不同类型的取值范围。
因为每次执行程序都需要重新转换源代码,所以解释型语言的执行效率天生就低于编译型语言,甚至存在数量级的差距。计算机的一些底层功能,或者关键算法,一般都使用 C/C++ 实现,只有在应用层面(比如网站开发、批处理、小工具等)才会使用解释型语言。
在运行解释型语言的时候,我们始终都需要源代码和解释器,所以说它无法脱离开发环境。
当我们说“下载一个程序(软件)”时,不同类型的语言有不同的含义:
相比于编译型语言,解释型语言几乎都能跨平台,“一次编写,到处运行”是真是存在的,而且比比皆是。那么,为什么解释型语言就能快平台呢?
这一切都要归功于解释器!
我们所说的跨平台,是指源代码跨平台,而不是解释器跨平台。解释器用来将源代码转换成机器码,它就是一个可执行程序,是绝对不能跨平台的。
官方需要针对不同的平台开发不同的解释器,这些解释器必须要能够遵守同样的语法,识别同样的函数,完成同样的功能,只有这样,同样的代码在不同平台的执行结果才是相同的。
你看,解释型语言之所以能够跨平台,是因为有了解释器这个中间层。在不同的平台下,解释器会将相同的源代码转换成不同的机器码,解释器帮助我们屏蔽了不同平台之间的差异。
Python 几乎支持所有常见的平台,比如 Linux、Windows、Mac OS、Android、FreeBSD、Solaris、PocketPC 等,你所写的 Python 代码无需修改就能在这些平台上正确运行。也就是说,Python 的可移植性是很强的。
所谓的二进制指令,也就是机器码,是 CPU 能够识别的硬件层面的“代码”,简陋的硬件(比如古老的单片机)只能使用几十个指令,强大的硬件(PC 和智能手机)能使用成百上千个指令。
然而,究竟在什么时候将源代码转换成二进制指令呢?不同的编程语言有不同的规定:
- 有的编程语言要求必须提前将所有源代码一次性转换成二进制指令,也就是生成一个可执行程序(Windows 下的 .exe),比如C语言、C++、Golang、Pascal(Delphi)、汇编等,这种编程语言称为编译型语言,使用的转换工具称为编译器。
- 有的编程语言可以一边执行一边转换,需要哪些源代码就转换哪些源代码,不会生成可执行程序,比如 Python、JavaScript、PHP、Shell、MATLAB 等,这种编程语言称为解释型语言,使用的转换工具称为解释器。
简单理解,编译器就是一个“翻译工具”,类似于将中文翻译成英文、将英文翻译成俄文。但是,翻译源代码是一个复杂的过程,大致包括词法分析、语法分析、语义分析、性能优化、生成可执行文件等五个步骤,期间涉及到复杂的算法和硬件架构。解释器与此类似,有兴趣的读者请参考《编译原理》一书,本文不再赘述。
Java 和 C# 是一种比较奇葩的存在,它们是半编译半解释型的语言,源代码需要先转换成一种中间文件(字节码文件),然后再将中间文件拿到虚拟机中执行。Java 引领了这种风潮,它的初衷是在跨平台的同时兼顾执行效率;C# 是后来的跟随者,但是 C# 一直止步于 Windows 平台,在其它平台鲜有作为。
图 1 编译型语言和解释型语言的执行流程
那么,编译型语言和解释型语言各有什么特点呢?它们之间有什么区别?
编译型语言
对于编译型语言,开发完成以后需要将所有的源代码都转换成可执行程序,比如 Windows 下的.exe
文件,可执行程序里面包含的就是机器码。只要我们拥有可执行程序,就可以随时运行,不用再重新编译了,也就是“一次编译,无限次运行”。在运行的时候,我们只需要编译生成的可执行程序,不再需要源代码和编译器了,所以说编译型语言可以脱离开发环境运行。
编译型语言一般是不能跨平台的,也就是不能在不同的操作系统之间随意切换。
编译型语言不能跨平台表现在两个方面:
1) 可执行程序不能跨平台
可执行程序不能跨平台很容易理解,因为不同操作系统对可执行文件的内部结构有着截然不同的要求,彼此之间也不能兼容。不能跨平台是天经地义,能跨平台反而才是奇葩。比如,不能将 Windows 下的可执行程序拿到 Linux 下使用,也不能将 Linux 下的可执行程序拿到 Mac OS 下使用(虽然它们都是类 Unix 系统)。
另外,相同操作系统的不同版本之间也不一定兼容,比如不能将 x64 程序(Windows 64 位程序)拿到 x86 平台(Windows 32 位平台)下运行。但是反之一般可行,因为 64 位 Windows 对 32 位程序作了很好的兼容性处理。
2) 源代码不能跨平台
不同平台支持的函数、类型、变量等都可能不同,基于某个平台编写的源代码一般不能拿到另一个平台下编译。我们以C语言为例来说明。【实例1】在C语言中要想让程序暂停可以使用“睡眠”函数,在 Windows 平台下该函数是 Sleep(),在 Linux 平台下该函数是 sleep(),首字母大小写不同。其次,Sleep() 的参数是毫秒,sleep() 的参数是秒,单位也不一样。
以上两个原因导致使用暂停功能的C语言程序不能跨平台,除非在代码层面做出兼容性处理,非常麻烦。
【实例2】虽然不同平台的C语言都支持 long 类型,但是不同平台的 long 的长度却不同,例如,Windows 64 位平台下的 long 占用 4 个字节,Linux 64 位平台下的 long 占用 8 个字节。
我们在 Linux 64 位平台下编写代码时,将 0x2f1e4ad23 赋值给 long 类型的变量是完全没有问题的,但是这样的赋值在 Windows 平台下就会导致数值溢出,让程序产生错误的运行结果。
让人苦恼的,这样的错误一般不容易察觉,因为编译器不会报错,我们也记不住不同类型的取值范围。
解释型语言
对于解释型语言,每次执行程序都需要一边转换一边执行,用到哪些源代码就将哪些源代码转换成机器码,用不到的不进行任何处理。每次执行程序时可能使用不同的功能,这个时候需要转换的源代码也不一样。因为每次执行程序都需要重新转换源代码,所以解释型语言的执行效率天生就低于编译型语言,甚至存在数量级的差距。计算机的一些底层功能,或者关键算法,一般都使用 C/C++ 实现,只有在应用层面(比如网站开发、批处理、小工具等)才会使用解释型语言。
在运行解释型语言的时候,我们始终都需要源代码和解释器,所以说它无法脱离开发环境。
当我们说“下载一个程序(软件)”时,不同类型的语言有不同的含义:
- 对于编译型语言,我们下载到的是可执行文件,源代码被作者保留,所以编译型语言的程序一般是闭源的。
- 对于解释型语言,我们下载到的是所有的源代码,因为作者不给源代码就没法运行,所以解释型语言的程序一般是开源的。
相比于编译型语言,解释型语言几乎都能跨平台,“一次编写,到处运行”是真是存在的,而且比比皆是。那么,为什么解释型语言就能快平台呢?
这一切都要归功于解释器!
我们所说的跨平台,是指源代码跨平台,而不是解释器跨平台。解释器用来将源代码转换成机器码,它就是一个可执行程序,是绝对不能跨平台的。
官方需要针对不同的平台开发不同的解释器,这些解释器必须要能够遵守同样的语法,识别同样的函数,完成同样的功能,只有这样,同样的代码在不同平台的执行结果才是相同的。
你看,解释型语言之所以能够跨平台,是因为有了解释器这个中间层。在不同的平台下,解释器会将相同的源代码转换成不同的机器码,解释器帮助我们屏蔽了不同平台之间的差异。
关于 Python
Python 属于典型的解释型语言,所以运行 Python 程序需要解释器的支持,只要你在不同的平台安装了不同的解释器,你的代码就可以随时运行,不用担心任何兼容性问题,真正的“一次编写,到处运行”。Python 几乎支持所有常见的平台,比如 Linux、Windows、Mac OS、Android、FreeBSD、Solaris、PocketPC 等,你所写的 Python 代码无需修改就能在这些平台上正确运行。也就是说,Python 的可移植性是很强的。
总结
我们将编译型语言和解释型语言的差异总结为下表:类型 | 原理 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|---|
编译型语言 | 通过专门的编译器,将所有源代码一次性转换成特定平台(Windows、Linux 等)执行的机器码(以可执行文件的形式存在)。 | 编译一次后,脱离了编译器也可以运行,并且运行效率高。 | 可移植性差,不够灵活。 |
解释型语言 | 由专门的解释器,根据需要将部分源代码临时转换成特定平台的机器码。 | 跨平台性好,通过不同的解释器,将相同的源代码解释成不同平台下的机器码。 | 一边执行一边转换,效率很低。 |
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