标签：deb 二进制 变量类型 hello 否则 映射 原因 过程 生成
编译型：源代码经过编译直接变为二进制的机器语言，每次都可以直接重新运行不需要翻译。典型的就是c语言。
解释性：java和python都是解释型，源代码经过编译变为字节码文件，然后将字节码放在VM上运行，达到跨平台的目的。
java和python都是边解释边执行，但是解释之前都先进行了编译工作，编译为vm能看懂的字节码，vm解释的是字节码，而非源码。
但是为什么python比java慢了一个级别？
主要原因是python是动态语言，java是静态语言。
静态语言：变量声明的时候要声明变量类型，这样编译器在程序运行时直到变量的类型，
动态语言：在程序运行时解释器只知道变量是一个对象，至于具体是什么类型解释器并不知道，所以每次程序运行的时候都要判断变量的类型，才能调用方法，以此来判断此变量对象有没有此方法。
正是因为动态语言多了一个类型判断的过程，因此python比java慢了一个级别。
动态语言是简单，但是解释器在背后做的事情比静态语言的解释器在背后做了更多的事情。
python两个概念，PyCodeObject和pyc文件
在硬盘上看到的pyc自然不必多说，而其实PyCodeObject则是Python编译器真正编译成的结果。
当python程序运行时，编译的结果则是保存在位于内存中的PyCodeObject中，当Python程序运行结束时，Python解释器则将PyCodeObject写回到pyc文件中。
当python程序第二次运行时，首先程序会在硬盘中寻找pyc文件，如果找到，则直接载入，否则就重复上面的过程。
所以我们应该这样来定位PyCodeObject和pyc文件，我们说pyc文件其实是PyCodeObject的一种持久化保存方式。
test.py如下
def test():
print("Hello World")
if __name=="__main__":
test()
此时python test.py发现硬盘中根本没有pyc文件
但是如果把函数定义放到另一个a.py文件中，在test.py中from a import test
此时再python test.py就会发现有了pyc文件。这说明了什么？
说明了pyc文件的目的是为了重用。
python解释器认为只有import的模块，才是要被重用的模块。对于test.py文件来讲，解释器不认为他是需要被重用的模块，因为他会被经常的改动，把它持久化是画蛇添足的，因为每次都要持久化为pyc文件，因此python只会把可重用的模块持久化为pyc文件。
字节码并不能加快程序的运行速度，只是加快了代码的加载速度。
源代码都会被编译为字节码，java和Python都有这一步，当python运行主文件的时候，会将用到的其他模块全部编译为二进制的pyc文件来加快第二次运行程序时加载模块的速度，省去了源代码转为字节码的过程，解释器直接在pvm中拿到pyc文件直接执行。
当创建pyc文件的时候会和模块文件的最后一次修改时间进行映射，一旦第二次运行时会比较修改时间，如果修改时间没变就直接拿pyc文件执行，如果改变了就重新编译。
如果没有创建文件的权限，那么pyc文件是在内存存在的，每次运行pyc文件都是在内存重新编译生成，无法加快程序加载速度。
编译后的字节码文件并不会加快程序的运行速度，只是加快了程序的加载速度。
java和python程序速度差一个量级是因为语言本身的特性，静态和动态，与pyc文件毫无关系。
python是顺序执行代码的和if __name__=="__main__"无关。
一份程序为了区分主动执行还是被调用，Python引入了变量__name__，当文件是被调用时，__name__的值为模块名，当文件被执行时，__name__为‘__main__‘
1 #/usr/bin/env/ python #(1) 起始行 2 #"this is a test module" #(2) 模块文档(文档字符串) 3 import sys 4 import os #(3) 模块导入 5 6 debug = True #(4) (全局)变量定义 7 class FooClass (object): 8 ‘foo class‘ 9 pass #(5) 类定义(若有) 10 def main(): 11 ‘test function‘ 12 foo = FooClass() 13 if debug: 14 print ‘ran test()‘ #(6) 函数定义(若有) 15 if __name__ == ‘__main__‘: 16 main()
若是文件主动执行了，则最好写成跟上面的例子一样，main之前不要有可执行代码，这样做到程序从main（）开始，流程逻辑性强
若是文件作为模块被调用，则可以不用写main（），从上而下顺序执行。
其实Python是否保存成pyc文件和我们在设计缓存系统时是一样的，我们可以仔细想想，到底什么是值得扔在缓存里的，什么是不值得扔在缓存里的。
在跑一个耗时的Python脚本时，我们如何能够稍微压榨一些程序的运行时间，就是将模块从主模块分开。（虽然往往这都不是瓶颈）
在设计一个软件系统时，重用和非重用的东西是不是也应该分开来对待，这是软件设计原则的重要部分。
在设计缓存系统（或者其他系统）时，我们如何来避免程序的过期，其实Python的解释器也为我们提供了一个特别常见而且有效的解决方案。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/gyxpy/p/11781043.html
