编译执行和解释执行的区别
一、主体不同dao
1、编译执bai行：由编译程序将目标代码一du次性编译成目标程zhi序，再由机器运dao行目标程序。
2、解释执行：将源语言直接作为源程序输入，解释执行解释一句后就提交计算机执行一句，并不形成目标程序。
二、优势不同
1、编译执行：相比解释执行编译执行效率高，占用资源小，适合复杂程序
2、解释执行：开发速度快，出现严重BUG的几率小。
三、缺点不同
1、编译执行：兼容性差，例如在windows平台上写的编译程序一般不可以在unix平台上运行。
2、解释执行：解析需要时间，不生成目标程序而是一句一句的执行的方式会造成计算机资源的浪费，即执行效率低。
四、各语言的执行类型
- 编译执行：GO语言、C语言、C++
- 解释执行：python
- 半编译半解释型语言：java、C#
五、关于 Python
Python 属于典型的解释型语言，所以运行 Python 程序需要解释器的支持，只要你在不同的平台安装了不同的解释器，你的代码就可以随时运行，不用担心任何兼容性问题，真正的“一次编写，到处运行”。
Python 几乎支持所有常见的平台，比如 Linux、Windows、Mac OS、Android、FreeBSD、Solaris、PocketPC 等，你所写的 Python 代码无需修改就能在这些平台上正确运行。也就是说，Python 的可移植性是很强的。
总结
我们将编译型语言和解释型语言的差异总结为下表：| 类型 | 原理 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 编译型语言 | 通过专门的编译器，将所有源代码一次性转换成特定平台（Windows、Linux 等）执行的机器码（以可执行文件的形式存在）。 | 编译一次后，脱离了编译器也可以运行，并且运行效率高。 | 可移植性差，不够灵活。 |
| 解释型语言 | 由专门的解释器，根据需要将部分源代码临时转换成特定平台的机器码。 | 跨平台性好，通过不同的解释器，将相同的源代码解释成不同平台下的机器码。 | 一边执行一边转换，效率很低。 |
