基本说明
python 是一种解释型的编程语言，所以不像编译型语言那样需要显式的编译过程。然而，在 Python 代码执行之前，它需要被解释器转换成字节码，这个过程就是 Python 的编译过程。
DEMO演示讲解
假设我们有以下 Python 代码：
def add_numbers(a, b):
return a + b
print(add_numbers(2, 3))
以下是 Python 编译与执行的具体步骤：
-
词法分析（Lexical Analysis）：解释器会先将 Python 源代码分解成一系列的 Token（标记），每个 Token 包含了源代码中的一个词汇单元（例如变量名、关键字、操作符等）。这个过程又叫做扫描（Scanning），Python 解释器使用了一个名为
tokenizer的模块来完成这个任务。Python 解释器将上面的代码分解成以下 Token：def, add_numbers, (, a, ,, b, ), :, return, a, +, b, print, (, add_numbers, (, 2, ,, 3, ), ), EOF -
语法分析（Parsing）：解释器会使用 Token，构建语法树（Syntax Tree）或抽象语法树（Abstract Syntax Tree，
AST），以此来表示代码的结构和语法。AST包含了源代码中的所有关键信息，并为解释器提供了执行代码的指令。Python 解释器使用了一个名为parser的模块来完成这个任务。Python 解释器使用 上面词法分析的Token 生成以下AST：Module(body=[ FunctionDef(name='add_numbers', args=arguments(args=[ arg(arg='a', annotation=None), arg(arg='b', annotation=None) ], vararg=None, kwonlyargs=[], kw_defaults=[], kwarg=None, defaults=[]), body=[Return(value=BinOp(left=Name(id='a', ctx=Load()), op=Add(), right=Name(id='b', ctx=Load())))], decorator_list=[], returns=None ), Expr(value=Call(func=Name(id='print', ctx=Load()), args=[Call(func=Name(id='add_numbers', ctx=Load()), args=[Num(n=2), Num(n=3)], keywords=[])], keywords=[])) ]) -
编译（Compilation）：在生成
AST之后，解释器将使用它来生成字节码（Bytecode）。字节码是一种类似于汇编语言的中间代码，是 Python 解释器的一种低级表示方式。Python 解释器使用了一个名为compiler的模块来完成这个任务。Python 解释器使用 上面得到的AST生成以下字节码：1 0 LOAD_CONST 0 (<code object add_numbers at 0x10d0db7c0, file "<stdin>", line 1>) 2 LOAD_CONST 1 ('add_numbers') 4 MAKE_FUNCTION 0 6 STORE_NAME 0 (add_numbers) 3 8 LOAD_NAME 1 (add_numbers) 10 LOAD_CONST 2 (2) 12 LOAD_CONST 3 (3) 14 CALL_FUNCTION 2 16 CALL_FUNCTION 1 18 POP_TOP 20 LOAD_CONST 4 (None) 22 RETURN_VALUE -
执行（Execution）：最后，Python 解释器将执行字节码，并将其转换成机器码来完成具体的操作。执行过程是由解释器来完成的，解释器会根据字节码中存储的指令，按照一定的顺序来执行代码。Python 解释器按照上面的指令逐个执行字节码，最终输出
5。
其他说明
Python 是一种动态语言，它的特点是代码的执行过程中能够进行大量的动态操作。在 Python 编译过程中，生成字节码的过程和执行字节码的过程是同时进行的，这意味着 Python 解释器在执行代码时可以根据实际情况来进行优化，提高程序的性能。
例如，在运行时，Python 解释器会使用一些高级的优化技术，例如 JIT（Just-In-Time）编译、动态类型推断等，来提高代码的执行效率。这些优化技术在编译期间是不可用的，因为 Python 中很多类型和属性是在运行时才能确定的。
此外，Python 还支持元编程和动态导入等高级特性。元编程是指在运行时生成和操作程序的代码，这种方式可以使程序更加灵活和可扩展。动态导入是指在运行时根据需要动态加载和执行代码，这种方式可以使程序更加动态和可配置。这些特性在编译和执行过程中会对 Python 解释器的行为产生影响，需要在编译器和解释器中进行特殊处理。
总之，Python 的动态特性使得编译和执行过程相互交织，使得编译器和解释器需要更加灵活和智能地处理代码。
