python强势来袭-5-程序原来是这样解释的

【python doris】python连接doris数据库,并查询返回数据框 连接Doris数据库时,由于Doris与MySQL协议兼容,因此可以使用与MySQL兼容的Python库。pymysql是一个Python编写的MySQL客户端库,由于Doris与MySQL协议兼容,因此可以直接使用pymysql来连接Doris数据库。方法,它接受一个SQL查询和一个数据库连接对象,然后直接将查询结果转换为DataFrame。然后,您可以使用以下Python代码连接到Doris数据库,执行查询,并将结果转换为。在Python中,您可以使用。在上面的代码中,我们使用了。 阅读详情

我们简单了解了python程序运行的过程,并且大家也都了解到开发环境中有一个python解释器(PVM)的存在,那在python中,这样的解释器主要都有哪些,那些又是比较好用的呢?

常见的python解释器

  • 官方网站提供的解释器CPython

从官方安装好的python,默认自带了解释器,CPython就是官方版本的解释器,这个解释器是使用C语言编写的,这个解释器也是使用最为广泛的解释器,可以方便的和C/C++的类库进行交互

  • 基于Java语言的python解释器Jython

一种由java语言编写的python解释器,是将python编译成java字节码然后执行的一种解释器;可以方便的和Java的类库进行交互

  • 基于Net平台的python解释器IronPython

将Python代码解释为net平台上运行的字节码进行执行,类似Jython解释器,可以方便的和Net平台上的类库进行交互

  • 一种增强了交互效果的解释器IPython

在交互效果上有所增强,但是执行过程和功能方面和CPython是一样的。

  • 专注于执行速度的PyPy

一种使用JIT(just-in-time)技术的编译器,专注于执行速度,对Python代码进行动态编译,从而提高Python的执行速度。
但是,PyPy在处理python代码的过程中,一小部分功能的处理和官方的CPython的执行结果是有差异的,如果项目中要使用PyPy来进行执行效率的提升的话,一定要事先了解下PyPy和CPython的区别。

性能优化
1.Psyco:python语言的一个扩展模块,可以即时的对程序的代码进行专业的算法来进行优化,在一定程度上提高程序的执行速度,这个扩展模块目前已经停止维护,由PyPy替代,可以更好的对源代码进行优化处理
2.PyPy:是python实现的解释器,执行动态的编译{不是解释},可以在不同的操作系统平台上使用
3.Shed Skin:Python的编译器,可以将python代码转换成优化的C++代码执行

如果你看到了这里,觉得文章写得不错可以关注小编,如果你觉得那里值得改进的,请给我留言。一定会认真查询,修正不足。谢谢各位小伙伴。

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