Python是一门解释型语言？

Python是一门解释性语言，我就这样一直相信下去，直到发现了*.pyc文件的存在。

如果是解释型语言，那么生成的*.pyc文件是什么呢？c应该是compiled的缩写才对啊！

为了防止其他学习Python的人也被这句话误解，那么我们就在文中来澄清下这个问题，并且把一些基础概念给理清。 python并非完全是解释性语言，它是有编译的，先把源码py文件编译成pyc或者pyo，然后由python的虚拟机执行，相对于py文件来说，编译成pyc和pyo本质上和py没有太大区别，只是对于这个模块的加载速度提高了，并没有提高代码的执行速度，通常情况下不用主动去编译pyc文件，文档上说只要调用了import model那么model.py就会先编译成pyc然后加载

解释型语言和编译型语言

计算机是不能够识别高级语言的，所以当我们运行一个高级语言程序的时候，就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程。这个过程分成两类，第一种是编译，第二种是解释。

编译型语言在程序执行之前，先会通过编译器对程序执行一个编译的过程，把程序转变成机器语言。运行时就不需要翻译，而直接执行就可以了。最典型的例子就是C语言。

解释型语言就没有这个编译的过程，而是在程序运行的时候，通过解释器对程序逐行作出解释，然后直接运行，最典型的例子是Ruby。

通过以上的例子，我们可以来总结一下解释型语言和编译型语言的优缺点，因为编译型语言在程序运行之前就已经对程序做出了“翻译”，所以在运行时就少掉了“翻译”的过程，所以效率比较高。但是我们也不能一概而论，一些解释型语言也可以通过解释器的优化来在对程序做出翻译时对整个程序做出优化，从而在效率上接近编译型语言，而不能超过编译型语言。

此外，随着Java等基于虚拟机的语言的兴起，我们又不能把语言纯粹地分成解释型和编译型这两种。

用Java来举例，Java首先是通过编译器编译成字节码文件，然后在运行时通过解释器给解释成机器文件。所以我们说Java是一种先编译后解释的语言。

Python到底是什么

其实Python和Java/C#一样，也是一门基于虚拟机的语言，我们先来从表面上简单地了解一下Python程序的运行过程吧。

当我们在命令行中输入python hello.py时，其实是激活了Python的“解释器”，告诉“解释器”：你要开始工作了。可是在“解释”之前，其实执行的第一项工作和Java一样，是编译。

简述Python的运行过程

在说这个问题之前，我们先来说两个概念，PyCodeObject和pyc文件。

我们在硬盘上看到的pyc自然不必多说，而其实PyCodeObject则是Python编译器真正编译成的结果。我们先简单知道就可以了，继续向下看。

当python程序运行时，编译的结果则是保存在位于内存中的PyCodeObject中，当Python程序运行结束时，Python解释器则将PyCodeObject写回到pyc文件中。

当python程序第二次运行时，首先程序会在硬盘中寻找pyc文件，如果找到，先对.pyc文件和.py文件的最近一次的修改时间进行判断，如果.pyc文件的修改时间晚于.py文件，说明.py文件中的源代码未修改过，则直接载入，否则就重复上面的过程。

所以我们应该这样来定位PyCodeObject和pyc文件，我们说pyc文件其实是PyCodeObject的一种持久化保存方式。

知识点补充：

其实了解Python程序的执行过程对于大部分程序员，包括Python程序员来说意义都是不大的，那么真正有意义的是，我们可以从Python的解释器的做法上学到什么，我认为有这样的几点：

A. 其实Python是否保存成pyc文件和我们在设计缓存系统时是一样的，我们可以仔细想想，到底什么是值得扔在缓存里的，什么是不值得扔在缓存里的。

B. 在跑一个耗时的Python脚本时，我们如何能够稍微压榨一些程序的运行时间，就是将模块从主模块分开。（虽然往往这都不是瓶颈）

C. 在设计一个软件系统时，重用和非重用的东西是不是也应该分开来对待，这是软件设计原则的重要部分。

D. 在设计缓存系统（或者其他系统）时，我们如何来避免程序的过期，其实Python的解释器也为我们提供了一个特别常见而且有效的解决方案。