是Python解释还是编译？

这只是我在阅读有关解释和编译语言时的一个奇迹。

Ruby无疑是一种解释型语言，因为源代码在执行时由解释器处理。
相反，C是一种编译语言，因为必须先根据机器编译源代码，然后再执行。这样可以更快地执行。

现在开始使用Python：

• 导入时，Python代码（somefile.py）在同一目录中创建文件（somefile.pyc）。让我们说导入是在python shell或django模块中完成的。导入后，我稍稍更改了代码，然后再次执行导入的功能，以发现它仍在运行旧代码。这表明* .pyc文件是类似于编译C文件后创建的可执行文件的已编译python文件，尽管我无法直接执行* .pyc文件。
• 当直接执行python文件（somefile.py）（./somefile.py或python somefile.py）时，不会创建.pyc文件，并且按指示解释行为的方式执行代码。

这些建议每次在新过程中导入python代码时都会编译python代码，以创建.pyc，而直接执行时会对其进行解释。

那么我应该将其视为哪种类型的语言？解释还是编译？以及它的效率与解释和编译语言相比如何？

根据Wiki的“ 解释语言”页面，它被列为编译为虚拟机代码的语言，这是什么意思？

值得注意的是，语言不会被解释或编译，而是语言实现可以解释或编译代码。您注意到Ruby是一种“解释语言”，但是您可以编译Ruby和MacRuby，因此它并不总是一种解释语言。

几乎每个Python实现都包含一个解释器（而不是编译器）。.pyc您看到的文件是Python虚拟机的字节码（类似于Java的.class文件）。它们与C编译器为本机机器体系结构生成的机器代码不同。但是，某些Python实现确实包含一个即时编译器，该编译器会将Python字节代码编译为本地机器代码。

（我之所以说“几乎每个”，是因为我不知道任何适用于Python的本机编译器，但我不想宣称任何地方都不存在。）

Python将被解释为字节码。.py首先将源代码编译为字节码.pyc。可以解释该字节码（官方CPython），或编译JIT（PyPy）。Python源代码（.py）可以编译为不同的字节代码，例如IronPython（.Net）或Jython（JVM）。Python语言有多种实现。官方的一种是字节码解释的。也有JIT编译的字节码实现。

对于各种语言实现的速度比较，您可以在这里尝试。

在某些情况下，编译与解释可能会有所帮助，但从技术角度讲，这是错误的二分法。

编译器（广义上）是翻译器。它将程序A转换为程序B，并在将来使用机器M执行。

解释员（广义上）是执行者。它是执行程序A的机器M。尽管我们通常从此定义中排除物理机器（或行为与物理机器相似的非物理机器）。但是从理论上讲，这种区分有些武断。

例如，以re.compile。它将正则表达式“编译”为中间形式，并且解释/评估/执行该中间形式。

最后，这取决于您在说什么级别的抽象以及您关心的是什么。人们说“已编译”或“解释”是对该过程中最有趣的部分的广义描述，但实际上，大多数程序都是以一种或另一种方式进行编译（翻译）和解释（执行）的。

CPython（Python语言最流行的实现）对于执行代码最为有趣。因此，通常将CPython描述为解释型。虽然这是一个宽松的标签。

虚拟机代码是原始源代码（字节代码）的更紧凑版本。由于它不是机器代码，因此仍需要由虚拟机解释。但是，与人类编写的原始代码相比，它更容易解析。

某些虚拟机会在首次解释虚拟机代码时生成机器代码（只是及时编译-JIT）。以下调用将直接使用此机器代码，从而加快执行速度。

据我所知，Ruby> = 1.9也使用类似Python的虚拟机。

Python运行时在虚拟机上运行自定义对象代码（字节码）。

编译过程将源代码转换为目标代码。

为了加快处理速度，目标代码（或字节代码，如果您愿意）存储在磁盘上，以便下次运行程序时可以重用它。