Python基礎入門教程6：解釋器及性能優化
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上一節我們簡單了解了python程序運行的過程，并且大家也都了解到開發環境中有一個python解釋器（PVM）的存在，那在python中，這樣的解釋器
上一節我們簡單了解了python程序運行的過程，并且大家也都了解到開發環境中有一個python解釋器（PVM）的存在，那在python中，這樣的解釋器主要都有哪些，那些又是比較好用的呢？
常見的python解釋器
官方網站提供的解釋器CPython
從官方安裝好的python，默認自帶了解釋器，CPython就是官方版本的解釋器，這個解釋器是使用C語言編寫的，這個解釋器也是使用最為廣泛的解釋器，可以方便的和C/C++的類庫進行交互
基于Java語言的python解釋器Jython
一種由java語言編寫的python解釋器，是將python編譯成java字節碼然后執行的一種解釋器；可以方便的和Java的類庫進行交互
基于Net平臺的python解釋器IronPython
將Python代碼解釋為net平臺上運行的字節碼進行執行，類似Jython解釋器，可以方便的和Net平臺上的類庫進行交互
一種增強了交互效果的解釋器IPython
在交互效果上有所增強，但是執行過程和功能方面和CPython是一樣的。
專注于執行速度的PyPy
一種使用JIT(just-in-time)技術的編譯器，專注于執行速度，對Python代碼進行動態編譯，從而提高Python的執行速度。
但是，PyPy在處理python代碼的過程中，一小部分功能的處理和官方的CPython的執行結果是有差異的，如果項目中要使用PyPy來進行執行效率的提升的話，一定要事先了解下PyPy和CPython的區別。
性能優化
1.Psyco：python語言的一個擴展模塊，可以即時的對程序的代碼進行專業的算法來進行優化，在一定程度上提高程序的執行速度，這個擴展模塊目前已經停止維護，由PyPy替代，可以更好的對源代碼進行優化處理
2.PyPy：是python實現的解釋器，執行動態的編譯{不是解釋}，可以在不同的操作系統平臺上使用
3.Shed Skin：Python的編譯器，可以將python代碼轉換成優化的C++代碼執行
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