Python 是一种相对简单的编程语言。它主要以解释型语言著称，这意味着每行代码都要通过解释器逐行执行。不过在某些时候，将 Python 代码翻译成计算机可以理解的内容，然后再逐行执行，可以减少繁琐。
在这种情况下，编译器就会发挥作用。下文将介绍各种 Python 编译器、其类型和用途。
什么是 Python 编译器？
可以理解 Python 编译器是一种软件，它能将人类可读的 Python 代码转换成计算机硬件可直接运行的低级语言（通常是字节码或机器码）。有了这种编译程序，Python 程序运行速度会更快。
Python 编译器的类型
Python 编译器通常分为两类
- 传统编译器：这些编译器将 Python 源代码转换成可执行的二进制文件。
- 即时 (JIT) 编译器：这些程序根据需要，将 Python 代码转换为字节码。通过即时编译经常使用的代码部分，以提高执行效率。
常用的 Python 编译器
CPython
最流行的默认 Python 解释器是 CPython。它首先从 Python 代码创建字节码，然后再进行解释。Python 库和框架与用 C 语言编写的 CPython 配合得非常好。CPython 编译器旨在标记源代码，将其解析为抽象语法树 (AST)，将 AST 转换为控制流图 (CFG)，并根据 CFG 生成字节码。
在 Zephyr 抽象语法定义语言（ASDL）的帮助下，程序结构在抽象语法树（AST）中得到了高级表示。被称为 CFG 的有向图表示程序流程。在引入新字节码时，有必要引入特殊操作码、更新相关文件并更改.pyc 文件的魔法编号。最终结果是一个包含可执行 Python 字节码的 PyCodeObject。
PyPy
PyPy 是一个即时编译器和 Python 解释器。它能动态地将 Python 代码转换为有效的机器代码。与 CPython 相比，PyPy 在速度上有明显优势，特别是对于计算要求较高的工作。
Numba
Numba 是专为 Python 数值运算创建的 JIT 编译器。它使用 LLVM 编译器基础架构，将 Python 函数转换为优化的机器代码。Numba 大大加快了数学计算的速度。
使用 Python 编译器
安装
要使用 Python 编译器，需要在系统中安装它。请按照编译器官方文档提供的说明进行操作，以确保安装成功。
编译过程
让我们通过一个简单的例子来了解使用 CPython 编译器的编译过程。
python
代码解读
复制代码
# hello.py
def say_hello():
print("Hello, World!")
say_hello()
要使用 CPython 编译上述代码，请打开命令提示符并导航到包含 hello.py 文件的目录。运行以下命令：
bash
代码解读
复制代码
python -m compileall hello.py
这将在同一目录下生成名为 hello.pyc 的字节码文件。可以使用 Python 解释器直接执行该字节码文件。
优化技术
Python 编译器经常提供优化方法来提高代码性能。例如，PyPy 有一个即时编译器，允许您在运行代码时对其进行动态优化，从而加快执行速度。
比较 Python 编译器
Python 编译器各有利弊。在比较它们时，请记住以下几点。
性能：要决定哪种编译器最适合您的特定用例，请使用各种编译器对代码的执行进行计时。
兼容性：确保您计划使用的 Python 库和框架与您选择的编译器兼容。
内存使用：分析代码在使用多个编译器运行时的内存使用情况。
开发社区：考虑围绕编译器的开发社区的规模和活动，因为这表明了持续的支持和未来的改进。
编译器与解释器
解释器逐行运行代码，而编译器则在执行前将全部源代码转换为机器代码。解释器的错误处理和调试能力更强，而编译器的执行速度更快。
为机器学习项目选择最佳 Python 编译器
在为 Python 机器学习项目选择编译器时，请记住以下几点：
支持科学库：确保编译器支持 Python 机器学习库 NumPy、Pandas 和 TensorFlow。
GPU 加速：确定编译器是否提供 GPU 加速功能，以便利用 GPU 性能加快计算速度。
编译选择：为优化机器学习模型，请查找可提供多种编译选择（如静态链接）的编译器。
Python 编译器允许您将代码转换为有效的机器代码，从而提高性能。本文介绍了 Python 编译器的概念、类型、著名的编译器及其应用。此外，我们还对比了解释器和编译器，并就如何为机器学习项目选择最佳 Python 编译器提供了建议。
