在線python解釋器

『壹』 python解釋器是什麼

大家都知道，Python是一門解釋型語言，解釋器是Python運行必不可少的一種工具。所以，我們搭建Python環境，本質上就是對Python進行配置和定製。而解釋器就是能夠執行用其他計算機語言編寫的程序的系統軟體，它是一種翻譯程序。它的執行方式是一邊翻譯一邊執行，因此其執行效率一般偏低，但是解釋器的實現較為簡單，而且編寫源程序的高級語言可以使用更加靈活和富於表現力的語法。

『貳』 有哪些值得推薦的 Python 開發工具

前提：用來做數據處理和相關的系統開發
剛學python時，面對簡陋的官方版idle和一大堆開發平台和發行版，不知道究竟如何下手。在進行多方嘗試後，我最後的選擇是Anaconda + Pycharm，用anaconda集成的ipython做工作台，做一些分析和小段程序調試的工作，用Pycharm寫相應腳本和程序包的開發。這兩個工具都是跨平台的，也都有免費版本。
具體來說Anaconda集成了幾乎所有我需要的包庫，包含了我整個工作流程，做數據分析的pandas\scipy\numpy、繪圖的matplotlib、讀寫Excel文檔的xlrd/xlwt，鏈接SQL資料庫的SQLalchemy、機器學習框架sklearn等。對於Anaconda集成的兩個工作平台，Spyder——一個類似於Matlab和Rstudio的IDE，是專注於面向數據的分析的，因為其特點也主要是數據區的存在，可以即時知道變數值的變化；Ipython——一個基於cell的shell界面，可以理解為python自帶shell的增強版，它將程序分成一塊一塊的cell，每個cell可以包含多條語句，可以單獨調試運行，並將結果保存在內存中，cell之間可以相互調用，並保持一定的相互獨立。
可以說有了anaconda自帶的這兩個工具，足夠做數據處理相關的工作了（本身anaconda就是一個為了數據科學而誕生的發行版），但如果涉及到腳本程序和包的開發，感覺spyder還是有點弱，在試過IDE，代碼編輯器（比如visual code、sublime等）+插件，這兩種方案後，我最後選擇了集成度更高的成熟IDE——Pycharm替換spyder作為主要的開發平台，看我頭像也可以知道我是一個噴氣大腦的死忠，他們家的IDE真的很好用~理由如下：
1、首先作為學生，可以通過e郵箱申請到Jetbrains全家桶，即便無法獲取授權，pycharm的community版本免費並且功能足夠
2、對於pycharm，可以方便快捷地切換python不同版本的解釋器，甚至可以安裝相同版本的python解釋器配置不同的開發環境，這可以解決有些包之間沖突的情況，也可以針對有些框架按需裝包；並且pycharm內置包管理，可以免去pip或者conda方式管理包。
3、pycharm這個IDE的顏色方案、拼寫補全、函數聯想、函數跳轉源代碼、斷點調試及debug等功能都讓我用的十分順手。
總之我現在的工作流程就是，先用對我需要的功能進行設計，而後在ipython界面下設計調試每個功能模塊，調試成功後放到pycharm中組合起來，寫成腳本文件，最後用pycharm做調試形成成品。

『叄』 如何用python寫一個解釋器

大學里計算機科學最吸引我的地方就是編譯器。最神奇的是，編譯器是如何讀出我寫的那些爛代碼，並且還能生成那麼復雜的程序。當我終於選了一門編譯方面的課程時，我發現這個過程比我想的要簡單得多。
在本系列的文章中，我會試著通過為一種基本命令語言IMP寫一個解釋器，來展示這種簡易性。因為IMP是一個簡單廣為人知的語言，所以打算用 Python寫這個解釋器。Python代碼看起來很像偽代碼，所以即使你不認識 Python，你也能理解它。解析可以通過一套從頭開始實現的解析器組合完成（在本系列的下一篇文章中會有解釋）。除了sys（用於I/O）、re（用於解析正則表達式）以及unittest（用於確保一切工作正常）庫，沒有使用其他額外的庫。
IMP 語言
在開始寫之前，我們先來討論一下將要解釋的語言。IMP是擁有下面結構的最小命令語言：
賦值語句（所有變數都是全局的，而且只能存儲整數）：

Python

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x := 1

條件語句：

Python

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if x = 1 then
y := 2
else
y := 3
end

while循環：

Python

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while x < 10 do
x := x + 1
end

復合語句（分號分隔）：

Python

1
2

x := 1;
y := 2

OK，所以它只是一門工具語言，但你可以很容易就把它擴展成比Lua或python更有用的語言。我希望能把這份教程能保持盡量簡單。
下面這個例子是計算階乘的程序：

Python

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n := 5;
p := 1;
while n > 0 do
p := p * n;
n := n - 1
end

IMP沒有讀取輸入的方式，所以初始狀態必須是在程序最開始寫一系列的賦值語句。也沒有列印結果的方式，所以解釋器必須在程序的結尾列印所有變數的值。
解釋器的結構
解釋器的核心是「中間表示」（Intermediate representation，IR）。這就是如何在內存中表示IMP程序。因為IMP是一個很簡單的語言，中間表示將直接對應於語言的語法；每一種表達和語句都有對應的類。在一種更復雜的語言中，你不僅需要一個「語法表示」，還需要一個更容易分析或運行的「語義表示」。
解釋器將會執行三個階段：
將源碼中的字元分割成標記符（token）
將標記符組織成一棵抽象語法樹（AST）。抽象語法樹就是中間表示。
評估這棵抽象語法樹，並在最後列印這棵樹的狀態
將字元串分割成標記符的過程叫做「詞法分析」，通過一個詞法分析器完成。關鍵字是很短，易於理解的字元串，包含程序中最基本的部分，如數字、標識符、關鍵字和操作符。詞法分析器會除去空格和注釋，因為它們都會被解釋器忽略。

將標記符組織成抽象語法樹（AST）的過程稱為「解析過程」。解析器將程序的結構提取成一張我們可以評估的表格。

實際執行這個解析過的抽象語法樹的過程稱為評估。這實際上是這個解析器中最簡單的部分了。
本文會把重點放在詞法分析器上。我們將編寫一個通用的詞彙庫，然後用它來為IMP創建一個詞法分析器。下一篇文章將會重點打造一個語法分析器和評估計算器。
詞彙庫
詞法分析器的操作相當簡單。它是基於正則表達式的，所以如果你不熟悉它們，你可能需要讀一些資料。簡單來說，正則表達式就是一種能描述其他字元串的特殊的格式化的字元串。你可以使用它們去匹配電話號碼或是郵箱地址，或者是像我們遇到在這種情況，不同類型的標記符。
詞法分析器的輸入可能只是一個字元串。簡單起見，我們將整個輸入文件都讀到內存中。輸出是一個標記符列表。每個標記符包括一個值（它代表的字元串）和一個標記（表示它是一個什麼類型的標記符）。語法分析器會使用這兩個數據來決定如何構建一棵抽象語法樹。
由於不論何種語言的詞法分析器，其操作都大同小異，我們將創建一個通用的詞法分析器，包括一個正則表達式列表和對應的標簽（tag）。對每一個表達式，它都會檢查是否和當前位置的輸入文本匹配。如果匹配，匹配文本就會作為一個標記符被提取出來，並且被加上該正則表達式的標簽。如果該正則表達式沒有標簽，那麼這段文本將會被丟棄。這樣免得我們被諸如注釋和空格之類的垃圾字元干擾。如果沒有匹配的正則表達式，程序就要報錯並終止。這個過程會不斷循環直到沒有字元可匹配。
下面是一段來自詞彙庫的代碼：

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import sys
import re

def lex(characters, token_exprs):
pos = 0
tokens = []
while pos < len(characters):
match = None
for token_expr in token_exprs:
pattern, tag = token_expr
regex = re.compile(pattern)
match = regex.match(characters, pos)
if match:
text = match.group(0)
if tag:
token = (text, tag)
tokens.append(token)
break
if not match:
sys.stderr.write('Illegal character: %sn' % characters[pos])
sys.exit(1)
else:
pos = match.end(0)
return tokens

注意，我們遍歷正則表達式的順序很重要。lex會遍歷所有的表達式，然後接受第一個匹配成功的表達式。這也就意味著，當使用詞法分析器時，我們應當首先考慮最具體的表達式（像那些匹配運算元（matching operator）和關鍵詞），其次才是比較一般的表達式（像標識符和數字）。
詞法分析器
給定上面的lex函數，為IMP定義一個詞法分析器就非常簡單了。首先我們要做的就是為標記符定義一系列的標簽。IMP只需要三個標簽。RESERVED表示一個保留字或操作符。INT表示一個文字整數。ID代表標識符。

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import lexer

RESERVED = 'RESERVED'
INT = 'INT'
ID = 'ID'

接下來定義詞法分析器將會用到的標記符表達式。前兩個表達式匹配空格和注釋。它們沒有標簽，所以 lex 會丟棄它們匹配到的所有字元。

Python

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token_exprs = [
(r'[ nt]+', None),
(r'#[^n]*', None),

然後，只剩下所有的操作符和保留字了。記住，每個正則表達式前面的「r」表示這個字元串是「raw」；Python不會處理任何轉義字元。這使我們可以在字元串中包含進反斜線，正則表達式正是利用這一點來轉義操作符比如「＋」和「＊」。

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(r':=', RESERVED),
(r'(', RESERVED),
(r')', RESERVED),
(r';', RESERVED),
(r'+', RESERVED),
(r'-', RESERVED),
(r'*', RESERVED),
(r'/', RESERVED),
(r'<=', RESERVED),
(r'<', RESERVED),
(r'>=', RESERVED),
(r'>', RESERVED),
(r'=', RESERVED),
(r'!=', RESERVED),
(r'and', RESERVED),
(r'or', RESERVED),
(r'not', RESERVED),
(r'if', RESERVED),
(r'then', RESERVED),
(r'else', RESERVED),
(r'while', RESERVED),
(r'do', RESERVED),
(r'end', RESERVED),

最後，輪到整數和標識符的表達式。要注意的是，標識符的正則表達式會匹配上面的所有的保留字，所以它一定要留到最後。

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(r'[0-9]+', INT),
(r'[A-Za-z][A-Za-z0-9_]*', ID),
]

既然正則表達式已經定義好了，我們還需要創建一個實際的lexer函數。

Python

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def imp_lex(characters):
return lexer.lex(characters, token_exprs)

如果你對這部分感興趣，這里有一些驅動代碼可以測試輸出：

Python

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import sys
from imp_lexer import *

if __name__ == '__main__':
filename = sys.argv[1]
file = open(filename)
characters = file.read()
file.close()
tokens = imp_lex(characters)
for token in tokens:
print token

繼續……

『肆』 python的解釋器在哪

安裝了python環境就有了解釋器，解釋器其實可以說是python環境。

『伍』 python命令行上的互動式解釋器

在命令行上啟動解釋器，你馬上就可以開始編寫Python代碼。在Unix，DOS或其他提供命令行解釋器或shell窗口的系統中，都可以這么做。學習Python的最好方法就是在互動式解釋器中練習。在你需要體驗Python的一些特性時，互動式解釋器也非常有用。Unix衍生系統(Linux， MacoS X, Solaris, FreeBSD等)要訪問Python，除非你已經將Python所在路徑添加到系統搜索路徑之中，否則就必須輸入Python的完整路徑名才可以啟動Python。Python一般安裝在/usr/bin或/usr/local/bin子目錄中。我們建議讀者把Python (python執行文件，或Jython執行文件一一如果你想使用Java版的解釋器的話)添加到你的系統搜索路徑之中，這樣你只需要輸入解釋器的名字就可以啟動Python解釋器了，而不必每次都輸入完整路徑。
要將Python添加到搜索路徑中，只需要檢查你的登錄啟動腳本，找到以set path或PATH=指令開始，後面跟著一串目錄的那行，然後添加解釋器的完整路徑。所有事情都做完之後，更新一下 shell路徑變數。現在在Unix提示符(根據shell的不同可能是%或S)處鍵入python(或jython)就可以啟動解釋器了，如下所示。$ python
Python啟動成功之後，你會看到解釋器啟動信息，表明Python的版本號及平台信息，最後顯示解釋器提示符「>>>」等待你輸入Python命令。

『陸』 5款程序員常用的Python開發工具

很多Python學習者想必都會有如下感悟：最開始學習Python的時候，因為沒有去探索好用的工具，吃了很多苦頭。後來工作中深刻體會到，合理使用開發的工具的便利和高效。今天，我就把Python程序員使用頻率比較高的5款開發工具推薦給大家，希望對大家的工作和學習有幫助。
一、最強終端：Upterm
本來想推薦 fish 或者 zsh，但其實這兩個我也主要是貪圖自動補全這個特性。最近在用的這個 Upterm 其實很簡單好用，它是一個全平台的終端，可以說是終端里的 IDE，有著強大的自動補全功能。之前的名字叫 BlackWindow，跡模有人跟他說輪和這個名字不利於社區推廣，改名叫 Upterm 之後現在已經17000+ Star了。
二、互動式解釋器：Ptpython
一個互動式的 Python 解釋器。支持語法高亮、提示甚至是 vim 和 emacs 的鍵入模式。其實我們在課程里提供的在線終端也內置了ptpython。
相關推薦：《Python視頻教程》
三、包管理必備：Anaconda
強烈推薦Anaconda ，它能幫你安裝好許多麻煩的東西，包括： Python 環境、pip 包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等等。這些事情小白自己一個個去做的話，容易遇到各種問題，帶來挫敗感。如果你想用Python搞數據方面的事情，就安裝它就好了，它甚至開發了一套JIT的解釋器Numba。所以 Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算效率要求比較高的東西也可以搞了。
四、編輯器：Sublime3
小白的話當然還是推薦從PyCharm開始上手，但有時候寫一些輕量的小腳本，就會想用輕量級一點的工具。Sublime3很多地方都有了極大的提升，並且用起來比原來還要簡單。配合安裝Anaconda或CodeIntel插件，可以讓 Sublime擁有近乎IDE的體驗。
五、前端在線編輯器：CodeSandbox
雖然這個不算是真正意義上的Python開發工具，但如果後端工程師想寫前端的話，這個在線編輯器太方便了，簡直是節省了後端工程師的生命啊！不用安裝npm的幾千個包了，它已經在雲端完成了，采讓你直接就可以上手寫代碼、看效果。對於 React、Vue 這些主流前端框架都支持臘州盯。算是一個補充推薦吧。

『柒』 有哪些值得推薦的 Python 開發工具

第一款：最強終端 Upterm
它是一個全平台的終端，可以說是終端里的IDE，有著強大的自動補全功能，之前的名字叫做：BlackWindow。有人跟他說這個名字不利於社區推廣，改名叫Upterm之後現在已經17000+Star了。
第二款：互動式解釋器 PtPython
一個互動式的Python解釋器，支持語法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的鍵入模式。
第三款：包管理必備 Anaconda
強烈推薦：Anaconda。它能幫你安裝許多麻煩的東西，包括：Python環境、pip包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等等。這些小事情小白自己一個個去做的話，容易遇到各種問題，也容易造成挫敗感。如果你想用Python搞數據方面的事情，安裝它就可以了，它甚至開發了一套JIT的解釋器Numba。所以Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算效率要求比較高的東西也可以搞定了。
第四款：編輯器 Sublime3
如果你是小白的話，推薦從PyCharm開始上手，但是有時候寫一些輕量的小腳本，就會想到輕量級一點的工具。Sublime3很多地方都有了極大的提升，並且用起來比原來還要簡單，配合安裝Anaconda或CodeIntel插件，可以讓Sublime3擁有近乎IDE的體驗。
第五款：前端在線編輯器 CodeSandbox
雖然這個不算是真正意義上的Python開發工具，但如果後端工程師想要寫前端的話，這個在線編輯器太方便了，節省了後端工程師的生命。不用安裝npm的幾千個包了，它已經在雲端完成了，才讓你直接就可以上手寫代碼、看效果。對於React、Vue這些主流前端框架都支持。
第六款：Python Tutor
Python Tutor是一個免費教育工具，可幫助學生攻克編程學習中的基礎障礙，理解每一行源代碼在程序執行時在計算機中的過程。通過這個工具，教師或學生可以直接在web瀏覽器中編寫Python代碼，並逐步可視化地運行程序。
第七款：IPython
如何進行互動式編程?沒錯，就是通過IPython。IPython相對於Python自帶的shell要好用的多，並且能夠支持代碼縮進、TAB鍵補全代碼等功能。如果進行互動式編程，這是不可缺少的工具。
第八款：Jupyter Notebook
Jupyter Notebook就像一個草稿本，能將文本注釋、數學方程、代碼和可視化內容全部組合到一個易於共享的文檔中，以Web頁面的方式展示，它是數據分析、機器學習的必備工具。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序員常常使用的開發工具，簡單、易用，並且能夠設置不同的主題模式，根據自己的喜好來設置代碼風格。
第十款：Python Tutor
這個工具可能對初學者比較有用，而對於中高級程序員則用處較少。這個工具的特色是能夠清楚的理解每一行代碼是如何在計算機中執行的，中高級程序員一般通過分步調試可以實現類似的功能。這個工具對於最初接觸Python、最初來學習編程的同學還是非常有用的，初學者可以體驗一下。

『捌』 python用什麼解釋器

Python的編輯器也是眾多的，下面說下幾種：

• 提問者使用的是dos的編輯器，這一種當然不舒服；

• Python的自帶的有兩種：

  2.1 Shell形式：這一種和dos一樣很糾結，如下圖：

  

• 其他的第三方，比如Eclips+PyDev等；

• 個人建議你使用2.2裡面的Edit模式，啟動方法是：

  開始--所有程序--Python--IDLE（PythonGUI）。

『玖』 python解釋器

python解釋器的介紹：

解釋器由一個編譯器和一個虛擬機構成，編譯器負責將源代碼轉換成位元組碼文件，而虛擬機負責執行位元組碼。

所以，解釋型語言其實也有編譯過程，只不過這個編譯過程並不是直接生成目標代碼，而是中間代碼（位元組碼），然後再通過虛擬機來逐行解釋執行位元組碼。

計算機的大腦是CPU， 中文名叫中央處理器，它仍然不能直接處理 Python 語言。CPU 只能直接處理機器指令語言，那是一種由0和1數字組成的語言，這是一種我們人很難直接寫出來的語言。

所以，我們需要一個翻譯，把Python語言翻譯成 計算機CPU 能聽懂的機器指令語言，這樣計算機才能按照 我們的Python程序的要求去做事。.py結尾的文件需要解釋器去運行執行。

執行過程原理：

1.執行 python XX.py 後，將會啟動 Python 的解釋器。

2.python解釋器的編譯器會將.py源文件編譯（解釋）成位元組碼生成PyCodeObject位元組碼對象存放在內存中。

3.python解釋器的虛擬機將執行內存中的位元組碼對象轉化為機器語言，虛擬機與操作系統交互，使機器語言在機器硬體上運行。

4.運行結束後python解釋器則將PyCodeObject寫回到pyc文件中。當python程序第二次運行時，首先程序會在硬碟中尋找pyc文件，如果找到，則直接載入，否則就重復上面的過程。

Python解釋器執行程序的三個階段：

第一步：先啟動python3解釋器。

第二步：Python3解釋器就像一個文本編輯器一樣將文件python3 D： est.py從硬碟讀入內存。

第三步：Python3解釋器解釋執行文件代碼。

只有第三階段才識別python的語法。