前言

1. 最近因为一些原因有重新拾起了原本就二半吊的pyhton
2. 但是在拾起的过程中做了很多无用功
3. 因此在这里稍微整理下 方便以后查阅

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运行速度

语言	类型	运行速度	代码量
C/C++	编译成机器码	非常快	非常多
Java	编译成字节码	快	多
Python	解释执行	慢	少

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解释器

1. 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为扩展名的文件。
2. 计算机并不能知道文件里面的内容的意义。
3. 为了让计算机理解，就需要Python解释器去将文件内容翻译成计算机能理解的内容。

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CPython

1. 当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.x后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。

2. 在命令行下运行python就是启动CPython解释器。

3. CPython是使用最广的Python解释器。

IPython

1. IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器

2. 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。

3. 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
   。
4. CPython用>>>作为提示符，
   而IPython用In [序号]:作为提示符。

PyPy

1.PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度。

2. 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。

3. 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，
4. 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。
5. 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。

Jython

1. Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。

IronPython

1. 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。

• 总结

1. Python的解释器很多，但使用最广泛的还是CPython,确认安装成功了python既可使用CPython解释器。

2. 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。