虚拟解释器python

虚拟解释器python相关知识

• PHP 内核分析：Zend 虚拟机

  原文链接：http://www.codeceo.com/article/php-zend-vm.htmlPHP 是一门解释型的语言。诸如 Java、Python、Ruby、Javascript 等解释型语言，我们编写的代码不会被编译成机器码运行，而是会被编译中间码运行在虚拟机（VM）上。运行 PHP 的虚拟机，称之为 Zend 虚拟机，今天我们将深入内核，探究 Zend 虚拟机运行的原理。OPCODE什么是 OPCODE？它是一种虚拟机能够识别并处理的指令。Zend 虚拟机包含了一系列的 OPCODE，通过 OPCODE 虚拟机能够做很多事情，列举几个 OPCODE 的例子：ZEND_ADD 将两个操作数相加。ZEND_NEW 创建一个 PHP 对象。ZEND_ECHO 将内容输出到标准输出中。ZEND_EXIT 退出 PHP。诸如此类的操作，PHP 定义了186个（随着 PHP 的更新，肯定会支持更多种类的 OPCODE），所有的 OPCODE 的定义和实现都可以在
• Pycharm连接虚拟机

  连接虚拟机前必须打开虚拟机！1.打开Pycharm，点击左上角File->settings2.Project:PycharmProjects->Project Interpreter，点击右上角的齿轮符号点击Add3.选择SSH Interpreter，HOST 为127.0.0.1，Ports(端口号)填1234，Username填你的用户名，后点击Next4.输入密码,点击Next5.出现此界面表示虚拟机导入成功，后选择python解释器依次选择Remote host(127.0.0.1)->home->pyvip->.virtualenvs->oy3enc->bin->python3(或者python3.5) 点击OK点击Finish，点击OK好了，等一会导入就好了。6.与虚拟机同步，依次点击Tools->Deployment->Configuration出现界面如果是空，点击左上角加号，输入名称（不要是中文），Type选择SFTP依次输入要
• 用 Python 实现 Python 解释器

  介绍Byterun 是一个用 Python 实现的 Python 解释器。随着我对 Byterun 的开发，我惊喜地的发现，这个 Python 解释器的基础结构用 500 行代码就能实现。在这一章我们会搞清楚这个解释器的结构，给你足够探索下去的背景知识。我们的目标不是向你展示解释器的每个细节---像编程和计算机科学其他有趣的领域一样，你可能会投入几年的时间去深入了解这个主题。Byterun 是 Ned Batchelder 和我完成的，建立在 Paul Swartz 的工作之上。它的结构和主要的 Python 实现（CPython）差不多，所以理解 Byterun 会帮助你理解大多数解释器，特别是 CPython 解释器。（如果你不知道你用的是什么 Python，那么很可能它就是 CPython）。尽管 Byterun 很小，但它能执行大多数简单的 Python 程序（这一章是基于 Python 3.5 及其之前版本生成的字节码的，在 Python 3.6 中生成的字节码有一些改变）。Python 解释器在
• PHP 内核分析：Zend 虚拟机

  原文链接PHP 是一门解释型的语言。诸如 Java、Python、Ruby、Javascript 等解释型语言，我们编写的代码不会被编译成机器码运行，而是会被编译中间码运行在虚拟机（VM）上。运行 PHP 的虚拟机，称之为 Zend 虚拟机，今天我们将深入内核，探究 Zend 虚拟机运行的原理。OPCODE什么是 OPCODE？它是一种虚拟机能够识别并处理的指令。Zend 虚拟机包含了一系列的 OPCODE，通过 OPCODE 虚拟机能够做很多事情，列举几个 OPCODE 的例子：ZEND_ADD 将两个操作数相加。ZEND_NEW 创建一个 PHP 对象。ZEND_ECHO 将内容输出到标准输出中。ZEND_EXIT 退出 PHP。诸如此类的操作，PHP 定义了186个（随着 PHP 的更新，肯定会支持更多种类的 OPCODE），所有的 OPCODE 的定义和实现都可以在源码的 zend/zend_vm_def.h 文件（这个文件的内容并不是原生

虚拟解释器python相关课程

• Python Flask开发电影网站 进阶Python Web开发 FLask 本身“轻”的特点，让你的学习不会那么“重”，掌握核心知识就能进行开发 ，更容易获得成就感，学习也就会更有动力，另外，FLask虽轻，但Flask 很强，内核＋扩展的特点，让FLask 拥有“快速”开发各种类型应用的能力。

  讲师：编程浪子 初级 654人正在学习

• 学透协程/进程/线程 程序员必知必会技能 作为市面上凤毛麟角的协程专题课，课程将从基础讲起，与应用原理联动，结合丰富的课程案例，使用Python语言进行落地实践。无论你是Java、Go还是PHP开发，都可以通过本门课程掌握协程原理。是一门非常适合新手学习高性能开发的课程。

  讲师：咚咚呛 中级 222人正在学习

• Python Flask高级编程之从0到1开发《鱼书》精品项目 通过一个项目的实践，深入浅出讲解Flask核心原理、剖析Flask源码，在解读Flask的同时，学习Python高级编程、培养面向对象思维，是市面上难得的优质课程。

  讲师：7七月 中级 2553人正在学习

虚拟解释器python相关教程

• 1.1 什么是虚拟环境？ 在我们第一次安装好 Python 后，我们就有了一个全局的 Python 环境， 也称为系统环境。使用虚拟环境工具在全局环境的基础上可以创建多个相互独立、互不影响的虚拟环境。这些虚拟环境本质上来说就是相互独立的文件夹，里面包含了 Python 解释器和相关依赖的模块。
• 1.2 为什么要使用虚拟环境？ 在 Python 开发，特别是 Python Web 项目开发中，我们会使用大量的第三方模块。有时候开发中需要特定版本的模块。如果本地只有一个项目，我们直接用 pip install 安装对应版本的模块即可，但是如果本地有多个项目，每个项目中可能会有模块冲突，或者 Python 版本的冲突，该如何解决这些问题呢？这个时候虚拟环境就可以派上用场了。针对每个 Python 项目，我们可以指定一个虚拟环境，在这个虚拟环境中，我们准备好相应版本的 Python 解释器，使用 pip 安装项目依赖的第三方模块。这样每个项目都有自己的环境和对应安装好的第三方模块。每个项目的环境都互不干扰。当我们需要开发或者启动某个项目时，使用命令进入对应的虚拟环境即可。这样可以非常有效的解决上述多个项目之间包冲突的问题。使用 Pycharm 进行 Python 项目开发时，虚拟环境已经成了标配。Pycharm 在创建 Python 项目时，会自动创建好相应的虚拟环境，并默认使用虚拟环境的 Python 解释器。当然我们也可以自行选择，但这说明了虚拟环境在 Python 开发中越来越重要。
• 3.2 使用虚拟环境 基于存在的解释器，可以创建新的虚拟环境。目前 PyCharm 支持三种虚拟环境，分别是Pipenv、Virtualenv 与 Conda。3.2.1 使用 Pycharm 创建虚拟环境PyCharm 自带 Virtualenv 不需要单独安装。 它是虚拟环境中最常见的工具，也有许多文档，可解决许多问题，所以非常适合初学者。缺点是由于其简单性，它没有很多功能。点击 “Create" 按钮，回到主界面 （Tool Windows --> Project --> Project)会看到项目文件夹下自动创建虚拟环境的目录 venv, 目录结构如下：更多的细节请参考 Virtualenv。针对其功能的单一性，工具 virtualenvWrapper 是其扩展，有兴趣的同学可以参考。3.2.2 PipenvPipenv ，全称为 Python Development Workflow for Humans，目的是为开发项目自动创建和管理虚拟环境并管理 Python 包。它就是 virtualenv 和 pip 的集合体，通过创建指定 Python 版本的虚拟环境和安装依赖包，提供各个项目隔离的开发环境。Pipenv 使用 Pipfile 文件来处理安装的所有包。 如果要在 PyCharm 里使用Pipenv 需要事先安装。更多安装及其它细节参考。点击 “Create" 按钮， 会在项目文件夹自动创建Pipfile, 目录结构如下：3.2.3 Conda在前面的章节我们提到过 Anaconda，它是一个开源的 Python 发行版本，其包含了 conda、Python 等 180 多个科学包及其依赖项。 conda 是包及其依赖项和环境的管理工具。通常只有当使用 Anaconda 时，Conda 才是合适的虚拟环境工具。在 PyCharm 里使用 Conda 需要提前安装。因为其比较大，通常会选择安装 miniconda。安装细节请参考。点击 “Create", 项目文件中不会创建额外的文件。3.2.4 总结在我们创建自己项目时，建议不要选择系统的解释器，而应创建项目自己的虚拟环境，保证各项目的环境独立性。作为初学者，可以优先选择 Virtualenv, 当对虚拟环境有更深了解以后，再选择Pipenv。毕竟Pipenv功能更为强大，在解决依赖性问题上做得更好。
• 2. 支持的解释器类型 想要在 PyCharm 中使用 Python 代码，需要至少配置一个解释器。要配置的时候，需要指定系统中的 Python 可执行文件的路径。因此，在配置项目解释器之前，需要确保已下载 Python 并安装到系统中，并且知道其路径。我们可以基于不同的 Python 可执行文件创建项目解释器，也可以用同一个 Python 可执行文件创建项目解释器。上图中的 Python.exe 就是 Python 的可执行文件，它存在于你的 Python 安装路径下面。PyCharm 支持以下解释器类型：标准的 Python 解释器（Python 2.7、Python 3.5-3.8)；其他 Python 实现（IronPython、PyPy、Jython、CPython）；虚拟环境：(Virtualenv, Pipenv, and Conda)；远程 Python 解释器（SSH、Vagrant、WSL（仅适用于 Windows）；基于 Docker 的解释器（Docker、Docker Compose）。Tips：后面两种类型，仅在 PyCharm Profession 版本中支持。
• 1. 什么是虚拟开发环境 虚拟开发环境是一个隔离的运行环境，每个运行环境中包含有一套独立的组件：Python 解释器、各种第三方包。每个运行环境中包含的组件是私有的、不共享的，因此运行环境之间是隔离的。使用 Python 开发一个项目，需要安装各种第三方包，项目有可能依赖特定版本的第三方包。例如，项目 A 依赖 3.5.3 版本的 redis 包，而项目 B 依赖 3.0.0 版本的 redis 包。通过为项目 A 和项目 B 分别设置一个虚拟开发环境，项目 A 的虚拟开发环境中包含 3.5.3 版本的 redis 包，项目 B 的虚拟开发环境中包含 3.0.0 版本的 redis 包，从而解决了第三方包的版本依赖问题。
• 4.3 虚拟主机 定义：虚拟主机，即 Virtual Host ，是用来存储 RabbitMQ 中所有消息数据的集合，每个 RabbitMQ 服务中默认只有一台虚拟主机，并且提供用户自定义虚拟主机的功能。我们可以这样理解：RabbitMQ 中的每个虚拟主机都是一台数据库，在这个数据库中会存储 RabbitMQ 的交换机、频道、路由 Key ，以及消息队列，每一个虚拟主机是一个独立的单元，各虚拟主机之间不会相互干扰，各自完成各自的任务。代码实现：在 RabbitMQ 中，默认的虚拟主机为 “/” ，即如果我们不指定我们的虚拟主机，则所有的消息都会存储到名称为 “/” 的虚拟主机下，而我们如何使用虚拟主机呢？如下代码所示：ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();connectionFactory.setVirtualHost("/");代码解释：第 2 行，我们使用 RabbitMQ 链接工厂的 setVirtualHost 方法，来为我们的链接指定一个虚拟主机，而指定的虚拟主机就是 RabbitMQ 所提供的默认虚拟主机。Tips: 1. 一般来说，每一个应用程序或者每一个独立的业务模块，都会创建属于自己领域的虚拟主机，目的就是为了和其他业务模块分离开，同时，这样的架构模式更利于不同业务数据的统计与维护，在线上环境中，也更利于我们同学排查业务故障。 2. 如果你不知道你的应用程序该如何划分虚拟主机，那就请使用 RabbitMQ 自带的默认虚拟主机，这一点是很重要的。

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