Einführung in Python-Compiler

Der folgende Artikel, Python-Compiler, bietet einen Überblick über die Top 7-Compiler von Python. Python ist die weltweit am schnellsten wachsende Programmiersprache und erfreut sich großer Beliebtheit in den Bereichen Datenanalyse und -visualisierung, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sowie Automatisierung. Python wird auch bei der Entwicklung von Web-Apps, mobilen Anwendungen und Desktop-Apps verwendet. Python kann formal als interpretierte Programmiersprache auf hoher Ebene definiert werden.

Eine interpretierte Sprachpython verbessert somit die Kompilierungsrate, da die Zeit zum Kompilieren des Quellcodes in Maschinencode nicht erforderlich ist, außerdem ist die Codesyntax im Allgemeinen sehr kurz und auf den Punkt gebracht, wodurch das Codevolumen verringert wird, ohne die angebotenen Funktionen zu beeinträchtigen. Python wurde 1991 von Guido Van Rossum erstellt.

Python erlangte Popularität, da es die Möglichkeit bot, verschiedene Paradigmen wie objektorientierte Programmierung, prozedurale Programmierung und funktionale Programmierung usw. zu implementieren. Python ist eine Hochsprache, die dem Benutzer den Vorteil bietet, sich um nichts kümmern zu müssen komplexe aufgaben wie speicherverwaltung, plattformübergreifend und mit einem großen bibliothekensystem. Die einfache, anfängerfreundliche Syntax ist auch ein Grund für die Beliebtheit. Die Hauptanwendungen für Python in der heutigen Welt liegen in der Webentwicklung, in der Datenwissenschaft sowie im maschinellen Lernen, in der Datenanalyse und in der Visualisierung.

Was ist der Python-Compiler?

  • Ein Compiler ist ein Programm zum Konvertieren einer höheren Programmiersprache in eine niedrigere Sprache, die von der Assembly verstanden und in logische Eingaben interpretiert werden kann. Python wird als interpretierte Sprache eingestuft, da es eine Reihe verschiedener Implementierungsversionen wie CPython, Pypy und Iron Python enthält.
  • Unter diesen CPython ist eine Standardversion. Dieser CPython ist unabhängig von einer interpretierten Sprache und einem Compiler, folgt jedoch der Umwandlung in Bytecode und führt so zu dem Missverständnis, das Python interpretiert hat. Diese interpretierten Codes sind für die CPU-Einheit nicht verständlich und erfordern daher einen Interpreter, der im Allgemeinen eine virtuelle Python-Maschine ist. Python Virtual Machine konvertiert Bytecode in Maschinencode.

Arten von Python-Compilern

Betrachten wir verschiedene Arten von Python-Compilern:

1) CPython.

2) Jython oder Jpython.

3) IronPython.

4) ActivePython.

5) PyJS (früher auch Pyjamas genannt).

6) Nuitka.

7) Python ohne Stapel.

Lassen Sie uns die Bedeutung der einzelnen Python-Compiler im Detail betrachten.

1) CPython

  • Es ist der am häufigsten verwendete Interpreter in Python, der in C und Python entwickelt wurde. Die Bindungen für den Interpreter müssen in einer anderen Fremdsprache als Python geschrieben sein. CPython verwendet eine globale Interpretersperre (GIL) für jeden Prozess, sodass der Python-Bytecode für einen einzelnen Prozess auf einem einzelnen Thread ausgeführt wird.
  • Dieser Interpreter ist nicht für CPU-intensive Algorithmen geeignet. CPython findet seine Verwendung, da viele Bibliotheken C-optimiert sind, dh viele Bibliotheken ihre Prozesse in einem C-basierten Code schneller ausführen. Außerdem ist Python eine dynamische Programmiersprache, da sie die Ressourcen für unterwegs ohne Berücksichtigung zukünftiger Konsequenzen zuweist.
  • Wenn jedoch derselbe Code für CPython-basierte Compilersysteme definiert ist, wird die Typdefinition berücksichtigt. Die Kompilierungsschritte lauten wie folgt: - Dekodieren, Tokenisieren, Parsen, AST (Abstract Syntax Tree), Kompilieren.

2) Jython oder Jpython

  • Jython ist eine Implementierung, die für die nahtlose Integration von Python-Code über eine Java Virtual Machine entwickelt wurde. Der Vorteil dieser Integration besteht darin, dass eine beliebte Skriptsprache wie Python in eine umfangreiche Bibliothek der Java Virtual Machine integriert werden kann. Jython kompiliert Dateien mit der Erweiterung .class.
  • Die Jython-Programme können jede Java-Klasse erben und ausführen und den Code in Bytecode kompilieren. Zusammen mit diesem kann Jython verwendet werden, um alle Java-basierten Pakete zu implementieren, die für die Erstellung von Lösungen mit Servlets, Swing-, SWT- und AWT-Paketen besonders wünschenswert sind. Jython wurde 1997 von Jim Hugunin erstellt. Jython verwendet die Global Interpreter Lock (GIL) wie CPython.

3) IronPython

  • Iron Python ist eine Python-Implementierung, die mit dem Ziel des Punktnetz-Frameworks entwickelt wurde. Dieses Projekt wird derzeit von einer kleinen Benutzergemeinschaft in Github gepflegt. Für die Skripterstellung ist die Installation der Python-Tools für Visual Studio erforderlich, die als Erweiterung für Visual Studio IDE verfügbar sind. Die vollständige Implementierung ist in C # geschrieben.
  • Iron Python verwendet das Dynamic Language Runtime Framework, das im dot net Framework verfügbar ist, als Anwendung zum Schreiben der dynamischen Sprache. Das Iron Python interpretiert Python-Code vor der Ausführung in In-Memory-Bytecode. Das Hauptziel des Designs von IronPython als Implementierung des Dot-Net-Frameworks bestand darin, das volle Potenzial der umfangreichen Benutzeroberflächenbibliotheken zu nutzen, die für das Dot-Net-Framework verfügbar sind.

4) ActivePython

  • ActivePython ist eine kommerzielle Version der Python-Skriptplattform, die von der Open Source-Organisation ActiveState entwickelt wurde. Es bietet Python-Bundles zusammen mit einigen zusätzlichen Paketen.
  • Der größte Vorteil von ActivePython besteht darin, dass es die Installation auf vielen Plattformen unterstützt, von denen einige vom Python-Quellcode wie der AIX-Plattform nicht unterstützt werden. Obwohl es in seiner Funktionsweise technisch Python ähnelt, zeichnet es sich durch Kompatibilität aus.

5) PyJS ist früher auch als Pyjama bekannt

PyJs ist eine umfangreiche Internetanwendung, die insbesondere bei der Entwicklung von clientseitigen Webanwendungen und Desktopanwendungen mithilfe von Python-Skripten verwendet wird. Die PyJs verfügen über einen Compiler, der Python in JavaScript übersetzt und in erster Linie über das Ajax-Framework erstellt wird.

6) Nuitka

Nuitka ist ein ideales Beispiel für einen Source-to-Source-Compiler. Der Compiler ermöglicht es dem Benutzer, Python-Codes einzugeben und C / C ++ - Erweiterungen zu erstellen, selbst wenn auf dem Computer keine Python-Version installiert ist.

7) Stapellos

  • Es handelt sich um eine erweiterte Version des Programmiersprachen-Interpreters, der von den Entwicklern bei der Multithread-Programmierung verwendet wird, ohne Kompromisse bei der Leistungskomplexität und den Leistungsproblemen der herkömmlichen Multithread-Programmiersprachen einzugehen.
  • Der Name des Interpreters ergibt sich aus der Tatsache, dass er keine C-Aufrufstapel belegt, sondern diese bei Funktionsaufrufen freigibt. Das Ergebnis ist ein sogenannter Micro-Thread-Ansatz.

8) PyPy

  • Dies ist eine äußerst beliebte Implementierung als Alternative für traditionelles Python, da es schnell und konform ist. PyPy verwendet Just-in-Time-Compiler, einen Laufzeit-Compiler, der für die dynamische Kompilierung des Quellcodes geeignet ist. Der von PyPy-Codes belegte Speicherplatz ist im Hinblick auf den Speicherbedarf kleiner.
  • PyPy ist sehr kompatibel mit Python-Quellcode und ermöglicht sogar die Implementierung von Webentwicklungs-Frameworks wie Django und Twisted. Darüber hinaus bietet Stackless zusätzliche Produktvorteile und Spielraum für die Optimierung von Mikrothreads und die gleichzeitige Verwendung.

Fazit

Aus den obigen Punkten haben wir das Verständnis der Verwendung von Python-Compilern und -Interpreten und ihrer verschiedenen Typen gewonnen. Wir haben ihre Vorteile und Verwendungen erkannt. Python ist eine sich entwickelnde Sprache, die für viele solcher Implementierungen enormen Spielraum bietet.

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