python解释器？学python能干嘛
很多朋友对于python解释器和学python能干嘛不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
Python解释器有哪些
python解释器很多种，最广泛运用的有：
1、CPython
当我们从Python官方网站下载并安装好Python 2.7后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。
CPython是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。
2、IPython
IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实都是调用了IE。
CPython用>>>作为提示符，而IPython用In [序号]:作为提示符。
3、PyPy
PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译（注意不是解释），所以可以显著提高Python代码的执行速度。
绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码要放到PyPy下执行，就需要了解PyPy和CPython的不同点。
4、Jython
Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。
5、IronPython
IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。
6、qpython用于在手机上编程。
python解释器是什么
计算机的大脑是CPU，中文名叫中央处理器，它仍然不能直接处理Python语言。CPU只能直接处理机器指令语言，那是一种由0和1数字组成。所以，我们需要一个翻译，把Python语言翻译成计算机CPU能听懂的机器指令语言，这样计算机才能按照我们的Python程序的要求去做事结尾的文件需要解释器去运行执行。
解释器是能够执行用其他计算机语言编写的程序的系统软件，它是一种翻译程序。它的执行方式是一边翻译一边执行，因此其执行效率一般偏低，但是解释器的实现较为简单，而且编写源程序的高级语言可以使用更加灵活和富于表现力的语法。
Python、TCL和各种Shell程序一般而言是使用解释器执行的。微软公司的Qbasic语言也是解释方式，它不能生成可执行程序（但QuickBasic和VisualBasic可以)；运用广泛的网络编程语言java则同时有解释和编译方式。
Python怎样使用解释器
大学里计算机科学最吸引我的地方就是编译器。最神奇的是，编译器是如何读出我写的那些烂代码，并且还能生成那么复杂的程序。当我终于选了一门编译方面的课程时，我发现这个过程比我想的要简单得多。
在本系列的文章中，我会试着通过为一种基本命令语言IMP写一个解释器，来展示这种简易性。因为IMP是一个简单广为人知的语言，所以打算用 Python写这个解释器。Python代码看起来很像伪代码，所以即使你不认识 Python，你也能理解它。解析可以通过一套从头开始实现的解析器组合完成（在本系列的下一篇文章中会有解释）。除了sys（用于I/O）、re（用于解析正则表达式）以及unittest（用于确保一切工作正常）库，没有使用其他额外的库。
IMP语言
在开始写之前，我们先来讨论一下将要解释的语言。IMP是拥有下面结构的最小命令语言：
赋值语句（所有变量都是全局的，而且只能存储整数）：
Python
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x:= 1
条件语句：
Python
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if x= 1 then
y:= 2
else
y:= 3
end
while循环：
Python
1
2
3
while x< 10 do
x:= x+ 1
end
复合语句（分号分隔）：
Python
1
2
x:= 1;
y:= 2
OK，所以它只是一门工具语言，但你可以很容易就把它扩展成比Lua或python更有用的语言。我希望能把这份教程能保持尽量简单。
下面这个例子是计算阶乘的程序：
Python
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n:= 5;
p:= 1;
while n> 0 do
p:= p* n;
n:= n- 1
end
IMP没有读取输入的方式，所以初始状态必须是在程序最开始写一系列的赋值语句。也没有打印结果的方式，所以解释器必须在程序的结尾打印所有变量的值。
解释器的结构
解释器的核心是「中间表示」（Intermediate representation，IR）。这就是如何在内存中表示IMP程序。因为IMP是一个很简单的语言，中间表示将直接对应于语言的语法；每一种表达和语句都有对应的类。在一种更复杂的语言中，你不仅需要一个「语法表示」，还需要一个更容易分析或运行的「语义表示」。
解释器将会执行三个阶段：
将源码中的字符分割成标记符（token）
将标记符组织成一棵抽象语法树（AST）。抽象语法树就是中间表示。
评估这棵抽象语法树，并在最后打印这棵树的状态
将字符串分割成标记符的过程叫做「词法分析」，通过一个词法分析器完成。关键字是很短，易于理解的字符串，包含程序中最基本的部分，如数字、标识符、关键字和操作符。词法分析器会除去空格和注释，因为它们都会被解释器忽略。
将标记符组织成抽象语法树（AST）的过程称为「解析过程」。解析器将程序的结构提取成一张我们可以评估的表格。
实际执行这个解析过的抽象语法树的过程称为评估。这实际上是这个解析器中最简单的部分了。
本文会把重点放在词法分析器上。我们将编写一个通用的词汇库，然后用它来为IMP创建一个词法分析器。下一篇文章将会重点打造一个语法分析器和评估计算器。
词汇库
词法分析器的操作相当简单。它是基于正则表达式的，所以如果你不熟悉它们，你可能需要读一些资料。简单来说，正则表达式就是一种能描述其他字符串的特殊的格式化的字符串。你可以使用它们去匹配电话号码或是邮箱地址，或者是像我们遇到在这种情况，不同类型的标记符。
词法分析器的输入可能只是一个字符串。简单起见，我们将整个输入文件都读到内存中。输出是一个标记符列表。每个标记符包括一个值（它代表的字符串）和一个标记（表示它是一个什么类型的标记符）。语法分析器会使用这两个数据来决定如何构建一棵抽象语法树。
由于不论何种语言的词法分析器，其操作都大同小异，我们将创建一个通用的词法分析器，包括一个正则表达式列表和对应的标签（tag）。对每一个表达式，它都会检查是否和当前位置的输入文本匹配。如果匹配，匹配文本就会作为一个标记符被提取出来，并且被加上该正则表达式的标签。如果该正则表达式没有标签，那么这段文本将会被丢弃。这样免得我们被诸如注释和空格之类的垃圾字符干扰。如果没有匹配的正则表达式，程序就要报错并终止。这个过程会不断循环直到没有字符可匹配。
下面是一段来自词汇库的代码：
Python
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import sys
import re
def lex(characters, token_exprs):
pos= 0
tokens= []
while pos< len(characters):
match= None
for token_expr in token_exprs:
pattern, tag= token_expr
regex= re.compile(pattern)
match= regex.match(characters, pos)
if match:
text= match.group(0)
if tag:
token=(text, tag)
tokens.append(token)
break
if not match:
sys.stderr.write('Illegal character:%sn'% characters[pos])
sys.exit(1)
else:
pos= match.end(0)
return tokens
注意，我们遍历正则表达式的顺序很重要。lex会遍历所有的表达式，然后接受第一个匹配成功的表达式。这也就意味着，当使用词法分析器时，我们应当首先考虑最具体的表达式（像那些匹配算子（matching operator）和关键词），其次才是比较一般的表达式（像标识符和数字）。
词法分析器
给定上面的lex函数，为IMP定义一个词法分析器就非常简单了。首先我们要做的就是为标记符定义一系列的标签。IMP只需要三个标签。RESERVED表示一个保留字或操作符。INT表示一个文字整数。ID代表标识符。
Python
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import lexer
RESERVED='RESERVED'
INT='INT'
ID='ID'
接下来定义词法分析器将会用到的标记符表达式。前两个表达式匹配空格和注释。它们没有标签，所以 lex会丢弃它们匹配到的所有字符。
Python
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token_exprs= [
(r'[ nt]+',None),
(r'#[^n]*', None),
然后，只剩下所有的操作符和保留字了。记住，每个正则表达式前面的“r”表示这个字符串是“raw”；Python不会处理任何转义字符。这使我们可以在字符串中包含进反斜线，正则表达式正是利用这一点来转义操作符比如“＋”和“＊”。
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(r':=', RESERVED),
(r'(',RESERVED),
(r')',RESERVED),
(r';', RESERVED),
(r'+',RESERVED),
(r'-', RESERVED),
(r'*',RESERVED),
(r'/', RESERVED),
(r'<=',RESERVED),
(r'<', RESERVED),
(r'>=',RESERVED),
(r'>', RESERVED),
(r'=', RESERVED),
(r'!=',RESERVED),
(r'and', RESERVED),
(r'or',RESERVED),
(r'not', RESERVED),
(r'if',RESERVED),
(r'then',RESERVED),
(r'else',RESERVED),
(r'while', RESERVED),
(r'do',RESERVED),
(r'end', RESERVED),
最后，轮到整数和标识符的表达式。要注意的是，标识符的正则表达式会匹配上面的所有的保留字，所以它一定要留到最后。
Python
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(r'[0-9]+',INT),
(r'[A-Za-z][A-Za-z0-9_]*', ID),
]
既然正则表达式已经定义好了，我们还需要创建一个实际的lexer函数。
Python
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def imp_lex(characters):
return lexer.lex(characters, token_exprs)
如果你对这部分感兴趣，这里有一些驱动代码可以测试输出：
Python
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import sys
from imp_lexer import*
if __name__=='__main__':
filename= sys.argv[1]
file= open(filename)
characters= file.read()
file.close()
tokens= imp_lex(characters)
for token in tokens:
print token
继续……
在本系列的下一篇文章中，我会讨论解析器组合，然后描述如何使用他们从lexer中生成的标记符列表建立抽象语法树。
如果你对于实现IMP解释器很感兴趣，你可以从这里下载全部的源码。
在源码包含的示例文件中运行解释器：
Python
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python imp.py hello.imp
运行单元测试：
Python
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python test.py
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的python解释器和学python能干嘛问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！