到底什么是解释性语言、编译性语言、脚本语言？

原创已于 2024-11-06 09:19:08 修改 · 2.4k 阅读

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#解释性语言 #编译性语言

于 2024-03-01 09:37:29 首次发布

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本文对比了编译性、解释性和混合型编程语言的特点，如C++的高效执行但不跨平台，Python的开发快速但执行较慢，Java的中间字节码提供体系结构中性。通过SLAM示例和网站开发、人工智能算法的应用，阐述了在项目决策中权衡语言类型的必要性。

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1 含义解释

（1）编译性编程语言：
过程： 在程序执行之前，源代码会经过编译器处理，将其转换为机器语言。
生成： 编译过程会生成一个可执行文件，该文件包含机器语言，在windows上生成的可执行文件，不可在linux系统上运行。同样在linux系统上进行编译生成的可执行文件，不可在windows系统上运行。
执行： 可执行文件在运行时直接由计算机操作系统处理，无需再次编译。
例子： C、C++
优点： 执行快
**缺点：**在哪种操作系统上编译，就必须在哪种操作系统上运行。不可以跨平台。
案例： c++写好程序，由g++或其它编译器编译成可执行文件。比如在windows上编译成.exe文件，就可以放到别人windows电脑上运行，放到linux电脑上不行。

C++具有极高的性能和运行效率，很多语言都是在C/C++基础上封装的，比如Python底层都是c++写的。就这一点足以秒杀众多的高级语言。

（2）解释性语言：
过程： 在执行的时候，源代码逐行或逐句被解释器处理，不事先生成可执行文件。
生成： 不生成独立的可执行文件，而是在运行时逐行翻译并执行源代码。
执行： 解释器负责将源代码翻译成机器语言并立即执行。
例子： Python、JavaScript、Ruby、Shell脚本。
优点： 开发快，修改方便，不用打包；跨平台。
**缺点：**一是慢，二是运行时必须有解释器，运行时源代码由解释器逐行转为机器码，再传给操作系统执行。
案例： python写好程序，运行时由python3解释器根据所在系统编译成对应的机器码运行。

（3）混合型语言：
也就是介于编译性与解释性之间的语言
过程： 一些语言采用编译和解释相结合的方式。例如，Java首先编译成中间字节码，然后在Java虚拟机上解释执行。
生成： 不生成独立的可执行文件，也不是直接使用源代码，而是编译成了一种中间字节码。
执行： 解释器负责将中间字节码翻译成机器语言并立即执行。
例子： java；
优点： 开发快；
缺点： 效率略慢。
案例： java写好程序，由JDK编译成中间.class字节码文件。比如在windows上编译成.class文件或者jar包，就可以放到linux上运行。它在不同操作系统之间通用，因为都是先由JDK处理中间字节码，JDK在不同操作系统上会根据所在系统编译成对应的机器码。

执行效率：编译性语言>混合型语言>解释性语言；
编程效率：解释性语言>混合型语言>编译性语言；

架构人员或者开发组组长：
来了一个项目，组长需要权衡用什么语言比较合适，数据库软件有SQL Server,有mySQL，到底用哪个呢。都是需要权衡的，这就是组长的重要性。

2 常见编程语言属于哪种？

（1）C++是编译性编程语言；

（2）Python是解释性编程语言，对于解释性编程语言，一般也称之为脚本。虽然解释性语言也有各种方法对执行进行加速，但总体上执行效率、资源占用等要比编译性语言差很多，更何况C++本身就是比较底层的编程语言。执行的时候由bash软件进行编译成2进制码流，然后由操作系统执行。

（3）java： Java既不属于传统的编译型语言,也不属于解释型语言，属于介于编译性和解释性语言之间的语言。

Java程序首先由编译器编译成.class（字节码）文件，然后由JVM（Java虚拟机）解释执行这些字节码。这意味着Java既可以进行预先编译（类似于编译型语言），也可以在使用时进行即时编译（类似于解释型语言）。例如，JIT（Just In Time）编译器会在运行时将字节码编译成本机机器代码，以提高执行效率。因此，Java既不是纯粹的编译型语言，也不是纯粹的解释型语言，而是两者的结合。

Java编译程序生成字节码（byte-code），而不是通常的机器码。Java字节码提供对体系结构中性的目标文件格式，代码设计成可有效地传送程序到多个平台。Java程序可以在任何实现了Java解释程序和运行系统（run-time system）的系统上运行。

（4）shell：shell脚本，解释性语言，执行的时候由bash软件进行编译成2进制码流，然后由操作系统执行。

3 几个案例

3.1 一个小案例SLAM程序用c++

SLAM是个对实时性要求很强的落地工程问题，除了精度外，运行时间效率是第一位的，其重要性远远超过开发效率。

C++是编译性编程语言，Python是解释性编程语言，对于解释性编程语言，一般也称之为脚本。虽然解释性语言也有各种方法对执行进行加速，但总体上执行效率、资源占用等要比编译性语言差很多，更何况C++本身就是比较底层的编程语言。
现如今几乎所有面向落地应用的开源SLAM工作，也几乎都是基于C++的，Python代码往往服务些外围的工作，比如测试数据的预处理、轨迹精度的评估、各类传感器的内外参标定等等对运行时间不敏感的部分。总体来说，探索性或者教育性的SLAM，侧重开发效率，才会考虑使用Python。