Python 解释器

1  作为一个解释型的语言...

像C/C++/Rust这些语言直接编译成机器玛运行，是编译型语言，Python 的运行过程是虚拟机读入 Python代码（文本），词法分析，编译成虚拟机认识的 opcode ，然后虚拟机解释器 opcode 执行，但这其实不是主要的原因， Python import之后会缓存编译后的 opcode，（pyc 文件或者 __pycache__ 文件夹）。所以读入,此法分析和编译并没有占太多的时间。

那真正慢的是那一部分呢？ 就是后面虚拟机解释 opcode 执行的部分。前期的编译是将Python 代码编译成解释器可以理解的中间代码，解释器在将中间代码翻译成 CPU 可以理解的指令。相比于 AOT （提前编译型语言，比如C）直接编译成机器码，肯定慢的。

2   但是为什么java 不满呢？

因为java有JIT。即使编译技术将代码分成frames，AOT 编译器负责在运行时将中间代码翻译成 CPU 可以理解的代码，这一部分跟Python的解释器没有台大区别，依然是翻译中间代码，执行，真正快的地方是，JIT 可以在运行是作优化，比如虚拟机发现一段代码在频繁执行（大多数情况喜爱我们的程序都在反复执行一段代码），就会开始优化，将这段代码用更改的版本替换掉，这是仅有虚拟机语言才有的优势，因为要收集运行时信息。像 gcc 这种 AOT 编译器，只能基于景泰分析做一些分析。

3  为什么Python 没有JIT呢？

　　第一是 JIT 开发成本比较高，费城复杂。C# 也有很好的 JIT ，应为微软有钱。

第二是 JIT 启动速度慢， java 和 C# 虚拟机启动很多，CPython 也很慢，Pypy 有 JIT ，它比CPython 还要慢 2x - 3x。长期运行的程序来说，启动慢一些没有什么，毕竟运行时间长了之后代码会变快，收益更高。但是 CPython 是通用目的的虚拟机，像命令行程序来说，启动速度慢体验就差很多了。

第三 java 和 C#是静态类型的虚拟机，编译器可以做一些假设。

 

动态类型

静态类型的语言比如 C，java 、Go，需要在声明变量的时带上类型。而Python 就不用，Python 帮你决定一个变量是什么类型，并且可以随意更改。

动态类型为什么慢呢？ 每次检查类型和改变类型开销大，如此动态类型，难以优化。

动态类型带来的好处是，写起来非常简单，符合直觉，可以在运行是修改对象的行为， Monkey Patch 非常简单。

近几年的语言都是静态类型的，比如Go，Rust，静态类型不仅对编译器来说更友好，对程序员来说更好维护。