2023年使用的最佳Python解释器

Python是对脚本语言的定义，它可以以各种方式使用。脚本语言Python采用了许多解释器，每个解释器都是不同的。大量的Python解释器可用，因为它将是2023年增长最快的编程语言。然而，由于它们都迎合了不同的需求，你必须首先决定哪种是最适合你的。

在描述六个最常见的Python解释器之前，让我们首先对解释器有一个基本的了解。

什么是解释器

解释器是一种特殊的计算机软件，根据定义，它执行编码或脚本语言所表达的命令。术语 “直接执行 “指的是不需要首先将指令建立在被翻译的代码中。

Python解释器

在许多出版物和网站上，有人说Python是一种解释性的编程语言。它有一定的合理性。这是由于内部的工作原理，它在很大程度上仍然是抽象的，或者用许多Python开发者和程序员的话来说，是神秘的。与其他编程语言不同，Python 不把它的源代码翻译成机器可读的指令，以便硬件能够理解它。相反，它将源代码转换为一种被称为字节码的格式。

因此，Python的编译作为一种抽象的形式发生了，但与其他编译器如C++和C不同，Python的编译并没有把整个程序还原到处理器或汇编级。此外，请记住，操作码和汇编级指令是不同的。这两者的根本区别在于，汇编语言是为CPU开发的，而字节码是为虚拟机和虚拟机生成的。

Python解释器使用简单，具有以下特点：

• 吸引人的编辑
• 使用在前面提示中初始化的变量
• 使用readline设施，将整个代码写在其中。
• 按Ctrl+P会弹出命令行编辑，并发出哔哔声，让你知道该模式已被激活。

之后，让我们继续对最广泛使用的Python解释器进行快速描述：

CPython

CPython是一个解释器，它提供了一个与C和其他编程语言的外来函数接口。它是用C和Python创建的。它是Python编程语言的默认和最流行的实现。CPython支持最高版本的Python 3.7

与Python包和C扩展模块的最大兼容性是由CPython提供的，它是标准的Python实现。因为它在解释Python代码之前将其变成字节码，所以CPython也可以被归类为编译器。它采用了全局解释器锁（GIL），它的缺点是阻止一个进程的Python线程并发。因此，C语言被用来实现所有的Python编程版本。

需要C语言扩展才能正常工作的Python包只能与CPython一起使用。为了向最大的潜在受众推广应用Python编程语言，他们必须针对CPython。

CPython的特点

• CPython的一个独特之处在于，每个进程都使用一个全局解释器锁(GIL)，它可以防止一个以上的线程在一个进程中同时处理Python字节码。这并不是说多线程是无用的；最典型的多线程情况是线程大部分时间都在等待其他进程完成。这可能发生在几个线程照顾各种客户的时候。
• 当第三个线程执行Python代码时，前两个线程可能在等待客户端的响应，第三个线程可能在等待数据库查询的运行。
• 然而，GIL确实意味着CPython不适合使用Python代码来实现可能分散在几个核心上的对CPU有要求的算法的进程。
• 在现实世界的程序中，GIL代表严重障碍的情况是极其不常见的。
• Python通常不用于CPU密集型或时间敏感型进程，因为它是一种天然的迟缓语言。
• Python经常在顶层利用专门的任务，并使用库中的函数。当调用这些底层进程之一时，另一个线程上的Python代码可能仍在运行，因为这些库经常需要用Python编写。
• 用于开展计算成本高的活动的非Python库不在GIL范围内，可以同时运行。

CPython与其他解释器有什么不同？

只有由多任务操作系统控制的不同的 CPython 解释器进程才能使 Python 代码并发运行。这使得并发的 Python 进程之间的通信更加困难。然而，多进程模块稍微缓解了这一点。因此，从Python代码的并发执行中受益的应用程序可以在相对较小的开销下开发。

GIL使构建多线程应用程序更加简单，而不需要利用Python代码的并发执行，并开发CPython。多处理程序必须确保所有的通用代码在没有GIL的情况下是线程安全的。

虽然有几个建议要取消GIL，但人们普遍认为，在大多数情况下，GIL的好处多于坏处；在GIL成为瓶颈的少数情况下，应该围绕多处理框架设计应用程序。

IronPython

IronPython是Python编程语言的.NET框架版本，它同时利用了Python和.NET框架组件。它还可以使Python代码可用于其他.NET框架语言。IronPython支持最高版本的Python 2.7

IronPython支持动态编译，它还包括一个交互式控制台。Python解释器实现了Python脚本和.NET对象之间的交互。IronPython通过Visual Studio的Python工具箱被自然地整合到Visual Studio IDE中。

IronPython对CPython程序员来说可能是不同的，原因如下：

• 企业信誉。在一些企业中，增加新技术是相当具有挑战性的；但是，如果.NET已经很成熟，那么采用IronPython可能就没有必要了。
• 没有全局解释器锁（GlobalInterpreterLock）–由于IronPython缺乏GIL，多线程编程可以利用多核处理器。
• .NET框架的库是巨大的。尤其是用户界面库Windows Forms，非常出色。
• Silverlight!IronPython比CPython更容易扩展（C#是完全托管的，C#类型可以直接在IronPython中使用，没有封装），并且可以直接作为脚本语言纳入.NET应用程序。

Jython

Jython，以前被称为Jpython，是一个基于Java平台的Python实现。Jython是用Java和Python创建的，它将Python代码转换为Java字节码，使Python代码能够在任何配备JVM的平台上执行。

Jython会读取整个高级源代码或指令。接下来是语法阶段，它检查每一行程序的语法，确保指令的格式正确。如果出现问题，它会立即停止翻译并显示错误信息。

对于静态和动态编译，Jython都提供了支持。著名的Python解释器能够导入并使用任何Java类作为Python模块，这是一个重要的特性。Jython_支持_直至Python 2.7版本

如果你需要与纯Java代码库互动或为JVM构建Python代码，你可以把钱放在Jython上。

Jython的用法

• JBoss应用服务器的命令行界面、Oracle Weblogic服务器脚本工具、IBM Rational开发工具和利用wsadmin的IBM WebSphere服务器软件工具都支持Jython脚本。
• Ignition是一个软件设计平台，重点是HMI和SCADA。
• Ghidra是美国国家安全局创建的一个逆向工程工具，允许用Java或Jython构建插件。
• OpenHAB是家庭自动化软件。
• ZK是一个Java Ajax框架，支持用Jython编写的胶合逻辑。

PyPy

一个快速且符合要求的替代Python编程语言实现是PyPy。被称为RPython的限制性静态类型的Python子集被用来实现Python解释器。PyPy支持的版本有：Python 2.7、Python 3.5和Python 3.6。

共同开发的语言RPython被用来构建PyPy。Python的一个子集被称为RPython（受限的Python），它限制了Python语言的执行速度。其速度是使用它而不是CPython的主要理由。特别是，与CPython相比，它的运行速度通常要快4.4倍。PyPy实现了Python 2.7.13和3.6.9。它支持所有的基本语言，并完成了大多数Python 2.7和Python 3.6的测试套件（稍加修改）。大部分经常使用的Python头文件模块都被支持。这表明，在大多数情况下，你的编程语言将执行而不需要任何调整。

PyPy的特点

• PyPy支持CLI、C和JVM后端，并有一个JIT编译器。
• PyPy的主要目标是在提升性能的同时，最大限度地与基准CPython实现兼容。
• 希望提高某些特定Python程序性能的Python程序员利用PyPy。
• 根据PyPy网站，这个流行的Python解释器比CPython快4.4倍。
• 使用元跟踪方法，PyPy通过把解释器变成一个跟踪的JIT（just-in-time）编译器，在运行期间执行包括编译的代码。
• 除了比Python操作更快之外，它还能更好地利用内存。

此外，它与一些最流行的Python库有很好的兼容性。

其中一些是

• 炼金术士
• Lxml
• twisted
• ctypes
• flask
• pylons
• 残疾人
• Pillow
• pyglet
• django
• NumPy

PyPy的劣势

PyPy 无法运行每一行 Python 代码。Python代码可能需要被修改才能运行。尽管外部的C-API已经在PyPy中重新实现了，但一些C-抽象偶尔会泄露到CPython中并被滥用–甚至可能在用户不知情的情况下被滥用。由于加载和编译字节码所需的时间，必须有一个 “预热 “时间，这将导致应用程序开始执行时出现非常小到非常明显的延迟。执行的性能将受到影响，因为它越小。

一个本地的Python安装几乎可以通过PythonNet与.NET CLR完全集成。其策略与IronPython的做法相反。对于Python编码者来说，在任何代码执行之前，编译阶段已经完成。理解底层结构和平台（操作系统）的Python虚拟机（PVM）在内部转换这些生成的字节码，以便程序可以运行并产生预期的结果。PythonNet 支持从 Python 2.6 到 Python 3.5 的各种版本

PythonNet使得非Windows操作系统上的本地Python部署能够在.NET框架内与Mono一起运行。PythonNet和IronPython可以一起使用，没有任何问题。

Stackless Python

CPython 和其他著名的 Python 解释器的堆栈依赖于 C 语言的调用。有了 Stackless Python 解释器，情况就不同了。Stackless Python 是用 C 和 Python 创建的，就像 CPython 一样。Stackless Python 使用 C 栈，但在函数调用之间被擦除。因此，Python 解释器的栈是独立于 C 调用的。

Stackless Python除了线程之外，还支持连接性、循环线程、预编译文件、轮循计划、任务序列化和tasklets。微线程可以说是Stackless Python最重要的功能。该功能有助于减少由普通操作系统线程带来的开销。Stackless Python支持最高版本的Python 3.7

功能:

• 通过Stackless Python，一个正在执行的程序被划分为微线程，由python解释器而不是操作系统内核控制。
• 由于解释器完全处理任务调度和上下文切换，这有时被称为绿线程的一种。
• 微线程控制几个软件子任务如何在同一个CPU核心上执行。
• 因此，它们是发生异步计算的替代方案，避免了单核应用程序拥有多个线程的费用，因为不需要从用户模式和操作系统中进行模式转换，使CPU利用率下降。
• Stackless Python并没有消除CPython的全局解释器锁，而是采用了多线程和多进程，尽管微线程使得管理单核上子任务的执行变得更加容易。
• 因此，不支持并行；只支持合作式多任务处理（抢占最初是不存在的，但现在以某种形式存在）。
• 在Stackless Python进程之上建立一个进程间通信机制，需要利用多个CPU核心。
• Stackless Python 不能作为扩展或库部署在已经存在的 Python 安装上，因为源代码中有大量的变化。
• 相反，它作为一个完整的Python发行版独立运作。PyPy，一个自我托管的Python解释器和JIT编译器，也被更新以包括Stackless的大部分功能。

Transcrypt

Python是自下而上创建的，考虑到了大规模编程。

Transcrypt支持多继承，局部类和分层模块，实现了一个灵活而可靠的整体结构。Transcrypt中包括一个静态类型验证器、一个linter和一个minifier，以促进大规模项目的高效团队工作。从网络应用到科学计算，Python在后端被广泛使用。现在它也可以在前端使用。Transcrypt在Node.js之上运行，并提供对任何JavaScript库的轻松访问。

Transcrypt不需要专有的添加物，并具有Python所特有的强大而直接的语法。开箱即用，它支持用+、-、*、/等进行矩阵和矢量操作，以及用[i:j:k]进行字符串切分。你的网站加载速度和以前一样快，因为JavaScript目标和Python源代码的大小几乎相同。

好处:

• Transcrypt有清晰的标准语法。
• 它预编译成快速、可理解的JavaScript，可以使用Python源代码的源码图进行调试。
• Transcrypt具有卓越的可扩展性。
• Transcrypt支持一个项目，一种语言。

功能:

• 已经预编译成高度可读、高效格式的JavaScript，其下载单位是千字节而不是MB。
• 纯粹的Python 3.9语法，使用Python的本地分析器。
• 多重继承、装饰器、元类、属性、分层模块、可选的运算符重载、异步/等待等等。
• 需要连续与高质量的互联网插件的宇宙 – 而不是MacBook Python的。
• 逐行生成类似于Python源代码的人类JavaScript，并可选择标记源代码行号。使用集成的源码图直接从Python源码中进行调试。
• 它运行在node.js之上，拥有闪电般快速的Typescript 6代码：for-loop优化、调用缓存、内联JavaScript等。
• 丰富的文档和大量的代码实例 Apache 2.0许可证，Pip-安装后即可使用

与CPython的主要区别

• 网络电池。对任何已经可用的JavaScript库的访问都被优先于在安装中包括几个Python库。一些在浏览器中很重要的库是这一规则的例外，如cmath、datetime、itertools、math、re、random、time和turtle。然而，一般来说，这条规则被打破了。
• Transcrypt旨在让开发者创建全面的、真实世界的在线应用程序，这些应用程序与它们的JavaScript等价物一样专业和快速加载，同时也更容易维护，并提供一个Python式的干净的模块化结构。没有Python代码被评估或执行。同样，这也是这个想法的一个组成部分。为了确保快速的页面加载，transcrypt的代码已经被构建、优化和最小化了。在这方面，它的设计目标从根本上不同于在浏览器中即时编译的工具。
• 周边指的是Transcrypt的所有其他组件。即使一个写得很好的外围拉动请求有相当大的机会获得批准，仍然建议先开一个问题，以允许合作并减少努力的浪费。

放置标准库需要一个特定的位置。尽管Transcrypt主要依赖于浏览器特定的JavaScript库，但一些通用库的可用性将有助于它被Python程序员所接受。因此，我们非常欢迎你在这里做出贡献。我们的设计目标是：90%的完整、快速、微小和可靠，而不是100%的完整、迟缓、巨大和有缺陷。如果你提供一个库，请捐赠一个自动测试（见文档）和一些辅助材料。支持的操作系统是Linux和Windows。

Python 2 或 Python 3？选择哪一个？

• 自2008年Python 3以来，考虑是继续使用更传统的Python 2还是采用最新的Python 3一直是关键。
• 对于刚刚学习Python的人来说，解决方案可能很简单：从最近的和改进的Python 3开始。对于拥有相当大的Python代码库，并且在操作上严重依赖Python的企业或个人来说，这个决定可能会更加复杂。
• 就目前而言，Python 2.7被大多数应用程序所使用。不过，现在切换到Python 3的情况更加频繁。这主要是因为Python 2.7将在2020年内获得安全补丁。
• 如果你正在开发Python 2和Python 3，你可以为它们建立一个新的开源Python库。这是因为有相当数量的Python开发者仍然选择Python 2。你必须使用Python 3来创建新的Python应用程序。
• 因为Python 3.x解释器的每个新版本都提供了更好的错误修复、安全性和标准库模块，建议使用最新的版本。
• 如果你已经有了Python 2代码或一个独特的库，你还需要坚持使用吗？

如果你真正崇拜Python 2，不想转到Python 3，那是可以接受的。但是，请记住，2020年之后，Python 2将不再像现在这样有利可图。因此，与Python 2一起使用Python 3可能是一个好主意。

总结

六种最广泛使用的 Python 解释器的列表是全面的。它们中的任何一个都能为你工作。但是它们中的每一个都有自己的优势。因此，做出明智的决定是最好的，特别是当你在专业领域工作时。我希望本教程已经清楚地概述了Python解释器是由什么组成的。本教程还解释了Python解释器的过程，以实现利用PVM对高级指令的整体编译和理解。对许多Python解释器有一个工作上的理解可能是有益的。因此，最好是多做尝试。