3、DLR 基础：运行时、编译时、动态与静态语言解析

DLR 基础：运行时、编译时、动态与静态语言解析

1. DLR 与 CLR 的关系及优势

DLR（动态语言运行时）构建于 CLR（公共语言运行时）之上，这使得基于 DLR 的应用程序能自动受益于 CLR 的服务。例如，在 DLR 托管 API 中利用了 .NET 应用程序域和远程处理功能，允许在单独的进程或远程机器上托管动态语言。同时，CLR 的垃圾回收机制也可供基于 DLR 构建的动态语言使用。若不借助 DLR、CLR 或 JVM 来实现一门语言，实现垃圾回收器等功能将是一项艰巨的任务。

以 IronPython 为例，它是一个解释 Python 代码的运行时，且基于 DLR 构建。当运行 IronPython 代码时，会有 CLR、DLR 和 IronPython 这三个语言运行时协同工作。

2. 运行时（Runtime）与运行时间（Run Time）的区别

为避免混淆，需明确“运行时（Runtime）”和“运行时间（Run Time）”的区别。在本文语境中，运行时是一个软件组件，而运行时间指的是代码运行的时间。例如，说“我的程序在运行时间抛出异常”，人们能理解为“你的程序在运行时抛出异常”；但说“我的程序在运行时抛出异常”就不太合适。在其他书籍或文章中，这两个词可能看似可以互换，但本文为便于讨论，对它们进行了区分。

3. 运行时间与编译时间的对比

“运行时间”和“编译时间”常用来表示某件事是在程序执行时还是编译时发生。运行时间指代码运行的时间，编译时间指代码正在被编译的时间。下面通过典型的活动流程来对比两者。

3.1 编译时间活动流程

编译时，编译器将源代码作为输