11 个最佳 Python 编译器和解释器

Python 是一种对初学者友好的编程语言，是一种多用途、解释型和面向对象的高级语言。

它有一个非常小的程序集，并且非常容易学习、阅读和维护。它的解释器可用于各种操作系统，包括 Windows、Linux 和 Mac OS。它的可移植性和可扩展性等特性使其更易于使用。

Python 库可用于以下用途：

Web 开发数据科学机器学习多媒体软件开发用于 Django 等 Web 框架的 GUI 应用程序

大多数极客认为 Python 是解释性语言，但它也存在编译过程。

编译部分在代码执行并被删除时完成。然后将编译后的内容转换为字节码。按机器和操作系统进一步扩展到 Python 虚拟机。

本文重点介绍了 11 个 Python 编译器和解释器，供 Python 程序员使用。

最好的 Python 编译器和解释器

1.Brython

Brython 是一种流行的 Python 编译器，可将 Python 转换为 Javascript 代码。它提供对所有 Web 浏览器（包括一种手机 Web 浏览器）的支持。

它还支持最新的 Html5/CSS3 规范，并且可以使用流行的 CSS 框架，如 BootStrap3 和 LESS。

网址：brython.info

2. Pyjs

Pyjs 是一个富 Internet 应用程序框架和轻量级 Python 编译器，可以直接从 Web 浏览器执行 Python 脚本，也可以从浏览器的 JS 控制台执行程序。

它是一个 Python 到 Javascript 编译器，使代码能够在 Web 浏览器上运行。它带有 Ajax 框架和 Widget Set API。

网站：pyjs.org/

3. WinPython

它是为 Windows 操作系统设计的。它有一些 CPython 的特性。它预装了一些针对数据科学和机器学习的流行库，例如 Numpy、Pandas 和 Scipy。

它带有一个 C/C++ 编译器，大部分时间都不会使用。除此之外，它只有 Python 编译器，没有其他包。

网址：winpython.github.io/

4.Skulpt

Skulpt 是 Python 的浏览器版实现，可以被添加到 HTML 代码中。

这个 Python 编译器是用 Javascript 编写的，无需额外的插件、处理或服务器支持即可在客户端运行代码。

Skulpt 解释器使用导入来执行存储在网站上 .py 文件中的代码。

网站：skulpt.org

5.Shed Skin

该编译器将 Python 标准库模块编译为 C++，它将静态类型的 Python 程序转换为很受限的优化的 C++ 代码。

通过将其内置的 Python 数据类型重新实现为自己的一组类（可以在 C++ 中有效地实现），可以提高性能。

网站：en.wikipedia.org/wiki/Shed_S…

6.Active Python

这是用于 Windows、Linux 和 Mac Os 的 Python 发行版，有免费的社区版。

它支持在许多平台安装，某些不被 Python-like 的 AIX 支持的平台，它也支持。它提供了比 Python 更多的兼容性。

网站：www.activestate.com/products/ac…

7.Transcrypt

它是一种流行的将 Python 代码编译为简单易读的 Java 代码的编译器。它是一个轻量级的 Python 编译器，支持对矩阵和向量运算进行切片。

Transcrypt 也可以在 Node.js 上运行。分层模块、多重继承和本地类给其添加了很多功能。

网站：www.transcrypt.org/

8. Nutika

这是一个源对源 Python 编译器，可将 Python 源代码转换为 C/C++ 可执行代码。它使用许多 Python 库和扩展模块。

它自带 Anaconda，可用于创建数据科学和机器学习项目。

网站：nuitka.net/

9. Jython

它用 Java 编写，可以在运行 JVM 的任何平台上执行。Jython 将 Python代码编译为 Java 字节码，从而做到跨平台。

它可用于为 Servelets、Swing、SWT 和 AWT 包创建解决方案。 Jython 使用类似于 CPython 的全局解释器锁 (GIL)。

另外，你可以将 Java 类扩展到 Python 代码。

网址：www.jython.org

10. CPython

CPython 是默认的且使用最广泛的 Python 编译器。它是用 C 语言编写的，并使用 GIL（全局解释器锁），这使得并发 CPython 进程之间的通信很困难。

CPython 中的编译步骤包括：解码、标记化、解析、抽象语法树和编译。

网站：compilers.pydata.org/

11. IronPython

此版本的 Python 编译器是在微软的 .Net 框架和 Mono 上实现的。

它还提供动态编译和交互式控制台。它使安装非常容易，并且具有跨平台兼容性。

它还有一个标准库和不同的模块，主要用于实现.Net框架的用户界面库。