简介

Python作为一种流行的编程语言，需要一个解释器来执行其代码。与其他可以编译成机器代码的语言不同，Python代码需要解释器将它转换为CPU可理解的指令。

解释过程

在Python代码被CPU执行之前，需要经过以下几个步骤： 1. 词法分析：将源代码转换为词法记号。 2. 解析：分析词法记号的语法和语义，生成抽象语法树（AST）。 3. 编译：根据AST生成Python字节码。 4. 解释：解释字节码并执行相关操作。

主要解释器

CPython

CPython是Python的参考实现，由C语言编写。它支持各种平台，并提供对C语言库的访问。它更注重精细优化而非运行速度。

Pyston

Pyston是CPython的分支，实现了性能优化。它可以加速大型应用的执行速度，但需要重新编译。

PyPy

PyPy使用即时（JIT）编译器，将Python代码编译为机器码。它执行速度更快，但对某些C扩展模块的支持较弱。

RustPython

RustPython是用Rust语言编写的解释器。它可以启用JIT编译，并支持在WebAssembly中运行。

StacklessPython

StacklessPython是CPython的增强版，增加了微线程、通道和调度器。它适合需要并行任务处理的应用。

MicroPython

MicroPython是微控制器的Python实现。它仅需16K字节内存，适合嵌入式系统。

选择解释器

选择解释器的标准包括： 性能要求 平台兼容性 对扩展模块的支持 特殊功能（如微线程） CPython仍然是许多情况下最常用的解释器，但对于需要性能提升或特定功能的应用，其他解释器可能是更好的选择。

总结

Python解释器是执行Python代码的必备组件。本文介绍了各种解释器的特性和优势，帮助开发者根据具体需求选择合适的解释器。

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有哪些值得推荐的 Python 开发工具

1、Python Tutor

Python Tutor是由PhilipGuo开发的一个免费教育工具，可帮助开发者攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，开发者可以直接在Web浏览器中编写Python代码，并逐步可视化地运行程序。如果你不知道代码在内存中是如何运行的，不妨把它拷贝到Tutor里可视化执行一遍，加深理解。

IPython是一个for Humans的Python交互式shell，用了它之后你就不想再用自带的Python shell了，IPython支持变量自动补全，自动缩进，支持bashshell命令，内置了许多实用功能和函数，同时它也是科学计算和交互可视化的最佳平台。

3、Jupyter Notebook

JupyterNotebook就像一个草稿本，能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，以Web页面的方式展示。它是数据分析、机器学习的必备工具。

4、Anaconda

Python虽好，可总是会遇到各种包管理和Python版本问题，特别是Windows平台很多包无法正常安装，为了解决这些问题，Anaconda出现了，Anaconda包含了一个包管理工具和一个Python管理环境，同时附带了一大批常用数据科学包，也是数据分析的标配。

Skulpt是一个用JavaScript实现的在线Python执行环境，它可以让你轻松在浏览器中运行Python代码。使用Skulpt结合CodeMirror编辑器即可实现一个基本的在线Python编辑和运行环境。

5款程序员常用的Python开发工具

很多Python学习者想必都会有如下感悟：最开始学习Python的时候，因为没有去探索好用的工具，吃了很多苦头。 后来工作中深刻体会到，合理使用开发的工具的便利和高效。 今天，我就把Python程序员使用频率比较高的5款开发工具推荐给大家，希望对大家的工作和学习有帮助。 一、最强终端：Upterm本来想推荐 fish 或者 zsh，但其实这两个我也主要是贪图自动补全这个特性。 最近在用的这个 Upterm 其实很简单好用，它是一个全平台的终端，可以说是终端里的 IDE，有着强大的自动补全功能。 之前的名字叫 BlackWindow，有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫 Upterm 之后现在已经+ Star了。 二、交互式解释器：Ptpython一个交互式的 Python 解释器。 支持语法高亮、提示甚至是 vim 和 emacs 的键入模式。 其实我们在课程里提供的在线终端也内置了ptpython。 相关推荐：《Python视频教程》三、包管理必备：Anaconda强烈推荐Anaconda ，它能帮你安装好许多麻烦的东西，包括： Python 环境、pip 包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。 这些事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，带来挫败感。 如果你想用Python搞数据方面的事情，就安装它就好了，它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。 所以 Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞了。 四、编辑器：Sublime3小白的话当然还是推荐从PyCharm开始上手，但有时候写一些轻量的小脚本，就会想用轻量级一点的工具。 Sublime3很多地方都有了极大的提升，并且用起来比原来还要简单。 配合安装Anaconda或CodeIntel插件，可以让 Sublime拥有近乎IDE的体验。 五、前端在线编辑器：CodeSandbox虽然这个不算是真正意义上的Python开发工具，但如果后端工程师想写前端的话，这个在线编辑器太方便了，简直是节省了后端工程师的生命啊！不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，采让你直接就可以上手写代码、看效果。 对于 React、Vue 这些主流前端框架都支持。 算是一个补充推荐吧。