1. Python官方编译器(CPython): –CPython是官方Python解释器的参考实现,由C语言编写。 –CPython是最常用的Python编译器,它提供了对Python代码的标准解释和执行,也是官方提供的Python解释器。 –CPython支持所有主要的操作系统,如Windows、Linux和Mac OS。 2. Jython: –Jython是Python语言在Java虚拟机(JVM)上的实现。
– 编写代码:在代码编辑器中编写Python代码 – 运行代码:可以通过按下F5键进行调试,或者在终端中输入python filename.py来运行代码 3. PyCharm PyCharm是一个专为Python开发而设计的集成开发环境(IDE)。它提供了强大的代码编辑器、调试工具和项目管理功能,是许多Python开发者的首选。 操作流程: – 安装PyCharm:从...
Pyjs 是一个丰富的 Internet 应用程序框架,也是一种轻量级的 Python 编译器,可以从 Web 浏览器直接执行 Python 脚本,可以从浏览器的 JS 控制台执行程序。 它是从 Python 到 Javascript 的编译器,可以使代码在 Web 浏览器上运行。它带有 Ajax 框架和 Widget Set API。 3. WinPython 它是为 Windows 操作系统设...
在开发工作中,人们需要使用编译器将源代码转换为可由计算机处理器执行的机器代码,Codon 能帮助开发者在 Python 中创建新的领域特定语言(DSL),同时仍然获得其他语言的性能优势。 「常规 Python 会被编译成所谓的字节码,该字节码在虚拟机中执行,这就会让速度慢上很多,」Codon 论文的主要作者 Ariya Shajii 表示,「...
作为高性能 Python 编译器,Codon 可将 Python 代码编译为本机机器代码,而无需任何运行时开销。在单线程上,Python 的典型加速大约为 10-100 倍或更多。Codon 的性能通常与 C/C++ 的性能相当。与 Python 不同,Codon 支持本机多线程,这可以使速度提高很多倍。Codon 可通过插件基础结构进行扩展,它允许用户合并新的...
所需的编程工作非常简单,只需添加一个 @vectorize 函数修饰器,指示 Numba 在运行时生成编译的向量化函数版本。这样,它便可用于在 GPU 上并行处理数据数组了。 除了为 CPU 或 GPU 即时编译 NumPy 数组代码外,Numba 还公开了“CUDA Python”:这是适用于 NVIDIA GPU 的 NVIDIA® C...
Jython: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: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。 Python的运行机制 Python作为动态解释性语言,其运行机制可参考下 ...
Python编译器实际上是一个解释器,而不是编译器。当你运行Python代码时,解释器会逐行解释代码并执行相应的操作。运行Python代码的通常步骤如下:1. 源代码:首先,你需要编写Pyth...
Python代码编译器的编码设置方案 在使用Python进行开发的过程中,常常需要配置代码编译器的编码(即字符编码),以确保能正确处理不同语言字符及特殊符号。错误的编码可能导致程序的运行结果不正确,甚至产生错误。在这里,我们提供一个通用的方案来解决Python代码编译器的编码设置问题。
cpython编译Python代码 用python写c编译器,目录1.课程设计重述31.1.目的31.2.要求42.需求分析42.1.任务输入及其范围42.2.输出形式52.2.1.输出中间代码表示的程序52.2.2.输出目标代码(可汇编执行)的程序52.3.程序功能62.4.测试数据62.4.1.变量重定义62.4.2.使用未声明的变量