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然而，這是一句非常模棱兩可的話。這里的"Python"到底指的是什么？ 是Python的抽象接口嗎？是Python的通用實(shí)現(xiàn)CPython嗎（不要把CPython跟Cython搞混了）？亦或者指的完全是其他的東西呢？可能我另外指的是Jython，或者IronPython，或者是PyPy。也或者轉(zhuǎn)而談?wù)摰挠质荝Python或者RubyPython（這兩者是完全不同的東西）。

上面提到的那些技術(shù)經(jīng)常被提起和引用， 它們的使用目的和場景是完全不一樣的（至少，它們的操作方式是完全不一樣的）

自從我使用Python工作以來，我已經(jīng)用過了各種各樣的.*ython工具了。但是直到最近我才花時(shí)間去理解到底它們是干嘛的，它們是怎樣工作的，為什么它們是不可或缺的。

在這篇文章里面，我會介紹各種Python的實(shí)現(xiàn)，最后以對PyPy的介紹結(jié)尾， 因?yàn)槲覀€(gè)人認(rèn)為它是Python的未來。

所有的都從理解什么是"Python"開始。

如果你對機(jī)器碼，虛擬機(jī)之類的很熟了，你可以跳過開頭，直接從 "即時(shí)編譯: PyPy和它的未來" 這部分開始看起。

Python是解釋型的還是編譯型的？

這是個(gè)Python新人都會迷惑的問題。

首先需要明了的是Python只是一個(gè)接口。有一個(gè)關(guān)于Python應(yīng)該做什么以及怎么做的具體說明(就像其他任何接口一樣 )，并且對應(yīng)的有很多具體的實(shí)現(xiàn)（也像其他接口一樣）。

其次需要知道的是“解釋型”和“編譯型”是具體實(shí)現(xiàn)的特性，而不是接口的特性。

所以，這個(gè)問題本身就沒有組織好。

Python是解釋型還是編譯型的？這個(gè)問題真的沒有組織好。

對使用最廣泛的實(shí)現(xiàn)（CPython:用C實(shí)現(xiàn)的，通常簡單的說成Python，若你不知道我所說的這些，那很肯能你在使用的就是CPython）而言，這個(gè)問題的答案是：解釋型，但帶有一些編譯型特征。CPython把Python源碼編譯*成字節(jié)碼，之后再解釋這些字節(jié)碼，執(zhí)行之。

*注意：這個(gè)編譯不是通常意義上的編譯。通常我們說的編譯，是指把高級語言代碼轉(zhuǎn)換成機(jī)器碼。但這里的編譯實(shí)際上是另一種意義上的編譯。(譯者，這句話不是很懂，原文是it is a ‘compilation’ of sorts，不知作何解，求教各位讀者。)

再詳細(xì)看下上面的答案吧，這有助于我們理解本文中后面會講到的幾個(gè)概念。

字節(jié)碼 vs. 機(jī)器碼

了解字節(jié)碼和機(jī)器碼（或者native code）的區(qū)別是很重要的，最好的辦法或許是看看例子：

C代碼被編譯成機(jī)器碼，將在處理器上直接執(zhí)行。每一條指令控制CPU工作。
Java代碼被編譯成字節(jié)碼，將在Java虛擬機(jī)(JVM)這個(gè)抽象的計(jì)算機(jī)上執(zhí)行。每一條指令由JVM處理，JVM同計(jì)算機(jī)本身之間交互。
簡而言之：機(jī)器碼快的多，但字節(jié)碼更易遷移，也更安全。

機(jī)器碼隨機(jī)器的變化而變化，但字節(jié)碼在所有的機(jī)器上都是一樣的。有人可能會認(rèn)為機(jī)器碼是對特定環(huán)境優(yōu)化了的。

回到CPython，工具鏈的執(zhí)行過程如下：
CPython編譯你的Python源代碼，生成字節(jié)碼。
字節(jié)碼隨后在CPython虛擬機(jī)上執(zhí)行。

初學(xué)者常常因?yàn)榭吹?pyc文件而假設(shè)Python是編譯型的。這也有一些合理性：.pyc文件正式之后要解釋的字節(jié)碼文件。所以，你若之前運(yùn)行過你的Python代碼，生成了.pyc文件，再次運(yùn)行時(shí)就要快得多，因?yàn)椴恍枰俅尉幾g生成字節(jié)碼了。

可選的虛擬機(jī)：Jython，IronPython等

正如我之前所述，Python有很多實(shí)現(xiàn)。前面也提到，CPython是最通用的。這是一個(gè)用C實(shí)現(xiàn)的，被認(rèn)為是”默認(rèn)“的實(shí)現(xiàn)。

但其他的呢？其中最顯赫的之一就是Jython，一個(gè)用Java實(shí)現(xiàn)的采用了JVM的實(shí)現(xiàn)。CPython生成在CPython虛擬機(jī)上運(yùn)行的字節(jié)碼，而Jython生成在JVM上運(yùn)行的java字節(jié)碼(這同編譯Java程序生成java字節(jié)碼的過程是一樣的)。

”為啥你要用其他的實(shí)現(xiàn)？”，你可能會如此發(fā)問。好吧，對開發(fā)者而言，不同的實(shí)現(xiàn)對不同的技術(shù)難題的支持程度不一樣。

CPython中很容易為你的Python代碼寫C擴(kuò)展，因?yàn)樽罱K都是由C解釋器執(zhí)行的。另一方面，Jython則使得和其他java程序共同工作很容易：無需其他工作，你就可導(dǎo)入任何Java類，在你的Jython程序中使用其他Java類。（題外話，若你沒有認(rèn)真思考，這一段會很難。此時(shí)我們已經(jīng)在討論把不同語言的代碼混在一起，并編譯成同一程序。（Rostin 提出混合Fortran和C代碼編程已經(jīng)有一段時(shí)間了。所以，這并不新鮮，但仍然很酷。））

下面是一個(gè)例子，一段合法的Jython代碼：

[Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (Apple Inc.)] on java1.6.0_51

from java.util import HashSet

s = HashSet(5)

s.add("Foo")

s.add("Bar")

s

[Foo, Bar]

IronPython是另一很流行的Python 實(shí)現(xiàn)，完全用C#實(shí)現(xiàn)，針對.NET平臺。她運(yùn)行在可以叫做.NET虛擬機(jī)的平臺上，這是微軟的 Common Language Runtime (CLR)，同JVM相對應(yīng)。

你可能會說，Jython:Java::IronPython:C#。它們各自運(yùn)行在相同的虛擬機(jī)上，你能從你的IronPython中導(dǎo)入C#的類，從你寫的Jython代碼中帶入Java類，等等

你完全可以不用任何非CPython的實(shí)現(xiàn)就能完成你手上的任何工作。但是使用這些技術(shù)也是有很多的好處的，大部分取決于你現(xiàn)在所使用的技術(shù)棧。 你使用了很多基于JVM的語言？Jython就是為你準(zhǔn)備的。使用的都是.NET世界的語言？那么你應(yīng)該試試IronPython了（或許你已經(jīng)在用了）

順便說一下（盡管這不是使用不同的實(shí)現(xiàn)的理由），注意Python的各種實(shí)現(xiàn)在對待你的Python源碼的時(shí)候所做的處理方式是完全不一樣的。然后這些差異是很小的，由于這些實(shí)現(xiàn)都在不停的發(fā)展改進(jìn)中，隨著時(shí)間的推移，這些差異會慢慢融合和兼容。比如，IronPython默認(rèn)情況下使用Unicode字符串，但是在2.x版本的CPython中默認(rèn)是ASCII字符串（如果使用了非ASCII字符串，會拋出一個(gè)UnicodeEncodeError錯(cuò)誤），但是在3.x版本里面CPythong已經(jīng)默認(rèn)支持Unicode字符串了。

即時(shí)編譯: PyPy和它的未來

我們已經(jīng)有了一個(gè)使用C寫的Python實(shí)現(xiàn)，一個(gè)用Java寫的，一個(gè)用C#寫的。接下來就是：用Python寫的Python實(shí)現(xiàn)（有心人可能會注意這句話有點(diǎn)問題，是個(gè)死循環(huán)，^_^）

接下來我們看下什么地方容易搞混淆。首先，我們討論下即時(shí)編譯器JIT

JIT: 為什么會有這個(gè)？它的原理是什么？

大家都知道本地機(jī)器碼的速度比字節(jié)碼的速度快很多。那么，如果我們能將一些字節(jié)碼直接編譯成本地機(jī)器碼再去運(yùn)行它會怎樣呢？我們必須花費(fèi)一些代價(jià)（比如時(shí)間）在編譯字節(jié)碼到本地機(jī)器碼上，如果最終的運(yùn)行時(shí)間更快，那么這個(gè)代價(jià)就是值得的。這就是JIT編譯器的動機(jī)，一種混合了解釋器和編譯器好處的技術(shù)。簡單來講，JIT就是想通過編譯技術(shù)提升腳本解釋器系統(tǒng)的速度

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