轻量级python解释器
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轻量级python解释器相关知识
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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
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day02:Python 解释器1、#!/usr/bin/python : 在执行脚本时,调用 /usr/bin 下的 python 解释器,其路径固定;2、#!/usr/bin/env python: 是为了防止用户没有将 python 装在默认的 /usr/bin 路径里,而是自定义设置路径的情况。当执行脚本时,首先会在 env 设置里查找 python 的安装路径,再调用环境设置下的解释器程序找到python 安装路径。3、Python中默认的编码格式是 ASCII 格式,在读取中文时会报错。只要在文件开头加入 # -- coding: UTF-8 -- 或者 #coding=utf-8 就可以正常显示中文了。
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用 Python 实现 Python 解释器Allison 是 Dropbox 的工程师,在那里她维护着这个世界上最大的 Python 客户端网络之一。在去 Dropbox 之前,她是 Recurse Center 的协调人, 是这个位于纽约的程序员深造机构的作者。她在北美的 PyCon 做过关于 Python 内部机制的演讲,并且她喜欢研究奇怪的 bug。她的博客地址是 akaptur.com。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 Byte
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11 个最佳的 Python 编译器和解释器Python 是一门对初学者友好的编程语言,是一种多用途的、解释性的和面向对象的高级语言。 它拥有非常小的程序集,非常易于学习、阅读和维护。其解释器可在Windows、Linux 和 Mac OS 等多种操作系统上使用。它的可移植性和可伸缩性等特性使得它更加容易被运用。 [Python] 库可用于以下用途: Web 开发 数据科学 机器学习 多媒体 软件开发 像 Django 这样的 Web 框架 GUI 应用 大多数极客认为 [Python]是解释性语言,但它也存在编译过程。编译部分在代码执行时完成,并被删
轻量级python解释器相关课程
轻量级python解释器相关教程
- 1. 什么是解释器? 解释器就是帮助我们将 Python 代码,也就是 .py 文件,交给机器可以执行的工具。我们知道,计算机的 CPU 其实是很笨的,它只能读懂 0 和 1 这样的二进制编码文件。但是我们编写代码的时候肯定不能使用二进制,所以就诞生了像 Python 和 Java 这样的高级语言来辅助我们编程。但是代码写出来之后计算机理解不了又执行不了怎么办?这个时候就需要有一个东西将 Python 代码解释成计算机可以读懂并执行的内容,这个东西就是解释器。
- 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。
- PyCharm 配置 Python 解释器 前面几节我们把如何创建一个项目、以及可以为项目填充哪些元素为大家介绍完了。但还留了一个问题, 当我们在创建"Hello World" 项目时,当输完文件名后,需要选择解释器 ,当时只让大家选择了一个系统的解释器。那么这个解释器到底是什么呢?这节将详细介绍什么是解释器?有哪些类型?这些解释器又有什么不同?
- 4.1 更新本地解释器路径 step1:打开项目, 访问解释器页面,Mac 下依次点击:主PyCharm -> Preference -> Project:项目名 -> Python Intepreter,Windows 和 Linux 下依次点击:File -> Settings -> Project:项目名 ->Python Intepreter。然后点击右上角的齿轮按钮:step2:在弹出列表中,单击"Show All…",会弹出“Project Interpreters" 对话框 。(选择 Add 要求你创建新的解释器)选择 Show All 会先查看有哪些存在的解释器,然后再决定是否创建新的。step3:可用的解释器出现在"Project Interpreters"对话框中,在对话框中选择期望的解释器。通过下面一排按钮为当前项目增删改解释器。红框中的按钮从上到下分别是:增加新的解释器;删除选中的解释器;编辑选中的解释器;与其他项目相关联的环境将不显示;选中解释器的现有路径将显示在解释器路径对话框中。点击上图按钮 4, 会显示下图:点击上图按钮 5, 会显示下图:
- 4. 修改存在项目的解释器 有时候,我们可能需要修改存在项目的解释器,比如项目原来是基于 Virtualenv 虚拟环境的,后来项目越来越复杂,用 Pipenv 管理包与部署环境会更为合适;再比如项目之前是依托于 Python 2.7 的环境,想要升级为 Python3.0 的环境版本。
- 1.2 Python 的特色和优点 入门简单,对初学者友好在介绍 Python 语言时,通常会提到 Python 是一门易学的编程语言,易学是 Python 最鲜明的特色。相对于 C、C++、Java 等编程语言,Python 的易学体现在它的学习曲线非常的平缓,如果学习曲线如果太陡峭,显然不适合一般人去学习掌握,大部分人没入门就放弃了。今年 11 月15 日,年过半百的 SOHO 中国董事长潘石屹在微博上宣布,正式开始学习Python,占据了热搜榜,表明了 Python 语言的简单易学已经深入人心。高级语言,不用考虑底层硬件细节程序设计语言被分类为高级语言和低级语言:使用低级语言编写程序时,程序员需要考虑底层硬件细节,例如:手工的分配和释放内存,程序编写时繁琐易错;而使用高级语言编写程序时,高级语言会自动的处理底层硬件细节,例如:自动的释放不再使用的内存,程序员不用考虑底层硬件细节,专注于解决问题本身。Python 是一种典型的高级语言,向程序员屏蔽了底层硬件细节。例如,Python 程序既可以在 x86 处理器上运行,也可以在 arm 处理器上运行,程序员不需要了解 x86 处理器和 arm 处理器的指令,就可以完成计算"1 加 2"这样的任务。语法简洁直观Python 语法接近自然语言,提供了很多简洁、直观和易于理解的表达方式,非常适用来描述求解问题的逻辑。实现相同程序功能时,Python 语言的代码行数仅相当于其他语言的 1/5 至 1/10。更少的代码行数、更简洁的表达方式可减少程序错误以及缩短开发周期。强大的标准库和第三方库Python 语言可以将复杂的功能封装为模块(又称为库),将功能实现的细节隐藏起来,使用该模块(库)的程序员不需要了解实现的细节。通过调用模块封装好的功能,可以用仅仅几行 Python 代码实现某项复杂的功能,例如可以用一行代码就实现一个 Web 服务器。在 Python 的应用领域中,如:web 开发、人工智能、网络爬虫、数据分析等领域,已经存在了大量的模块,程序使用这些模块就可以轻松开发出应用程序。Python 的标准库是随着 Pyhon 安装的时候默认自带的库,提供了有文本处理、系统管理、网络处理等功能。Python 的第三方库,是由各家厂商和 Python 爱好者开发的库,第三方库需要下载后安装到 Python 的安装目录下。强大的标准库和第三方库,让 Python 程序员能够轻松实现各种复杂的功能。
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