「Python」还不知?Windows中Python解释器hon 解释器交互式输入行编辑历史回溯

当我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。

由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的，所以理论上，只要水平够高，任何人都可以编写Python解释器来执行Python代码（当然难度很大）。事实上，确实存在多种Python解释器。
CPython

当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.x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。
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。
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。
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。
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。
小结

Python的解释器很多，但使用最广泛的还是CPython。如果要和Java或.Net平台交互，最好的办法不是用Jython或IronPython，而是通过网络调用来交互，确保各程序之间的独立性。

本教程的所有代码只确保在CPython 3.x版本下运行。请务必在本地安装CPython（也就是从Python官方网站下载的安装程序）。
Python作为为数不多的全场景开发语言之一，近年来已经获得了越来越多人的关注，而整个IT行业也释放出了大量的Python就业岗位。因此，当前学习Python语言是非常不错的选择，文泽带你进一步走进Python的世界!

Python 简介

Python定义：是一个免费、开源、跨平台、动态、面向对象的编程语言。

Python程序的执行（运行）方式有两种：交互式、文件式。

交互式

即在命令行输入指令，回车即可得到结果。

1.打开终端

2.进行交互式：python3

3.编写代码：print（“hello world”）

4.离开交互式：exti（）

文件式

将指令编写到.py文件，可以重复运行程序。

1.编写文件（后缀.py不能省略）

2.打开终端

3.进入程序所在目录：输入“cd” 进入到某个目录

4.执行程序：python3文件名（刚才编写的文件名称+.py）

二、Linux常用指令

1.pwd：查看当前工作目录的路径

2.ls：查看指定目录的内容或文件信息

3.cd：改变工作目录（进入到某个目录）

4.touch：创建文件（可以在指定目录里创建）

5.mkdir：创建目录

6.mv：剪切或者改名

7.cat：查看文件内容

8.rm：删除命令

9.find：搜索文件命令

10.du：查看目录使用情况

……篇幅有限，仅说几个常用的，大家可以搜索Linux常用命令查看更多~
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三、执行过程

计算机只能认识机器码（1010），不能识别源代码（Python）。

1.由源代码转变成机器码的过程分成两类：编译和解释。

2.编译：在程序运行之前，通过编译器讲源代码变成机器码，例如：C语言

优点：运行速度快

缺点：开发效率低，不能跨平台

3.解释：在程序运行之时，通过解释器对程序逐行翻译，例如：Javascript

优点：开发效率高，可以跨平台

缺点：运行速度慢

4.Python是解释型语言，但为了提高运行速度，使用了一种编译的方法。编译以后得到pyc文件，存储了字节码（特定于Python的表现形式，不是机器码）。

源代码—编译–>字节码–解释–>机器码

源代码到字节码的编译过程只在第一次执行

作为一个刚入门的Python学习者，也许对这些概念性的东西不是很理解，但当你真正入门了Python，你将完全理解上面说的概念性的知识。