在线python解释器

‘壹’ python解释器是什么

大家都知道，Python是一门解释型语言，解释器是Python运行必不可少的一种工具。所以，我们搭建Python环境，本质上就是对Python进行配置和定制。而解释器就是能够执行用其他计算机语言编写的程序的系统软件，它是一种翻译程序。它的执行方式是一边翻译一边执行，因此其执行效率一般偏低，但是解释器的实现较为简单，而且编写源程序的高级语言可以使用更加灵活和富于表现力的语法。

‘贰’ 有哪些值得推荐的 Python 开发工具

前提：用来做数据处理和相关的系统开发
刚学python时，面对简陋的官方版idle和一大堆开发平台和发行版，不知道究竟如何下手。在进行多方尝试后，我最后的选择是Anaconda + Pycharm，用anaconda集成的ipython做工作台，做一些分析和小段程序调试的工作，用Pycharm写相应脚本和程序包的开发。这两个工具都是跨平台的，也都有免费版本。
具体来说Anaconda集成了几乎所有我需要的包库，包含了我整个工作流程，做数据分析的pandas\scipy\numpy、绘图的matplotlib、读写Excel文档的xlrd/xlwt，链接SQL数据库的SQLalchemy、机器学习框架sklearn等。对于Anaconda集成的两个工作平台，Spyder——一个类似于Matlab和Rstudio的IDE，是专注于面向数据的分析的，因为其特点也主要是数据区的存在，可以即时知道变量值的变化；Ipython——一个基于cell的shell界面，可以理解为python自带shell的增强版，它将程序分成一块一块的cell，每个cell可以包含多条语句，可以单独调试运行，并将结果保存在内存中，cell之间可以相互调用，并保持一定的相互独立。
可以说有了anaconda自带的这两个工具，足够做数据处理相关的工作了（本身anaconda就是一个为了数据科学而诞生的发行版），但如果涉及到脚本程序和包的开发，感觉spyder还是有点弱，在试过IDE，代码编辑器（比如visual code、sublime等）+插件，这两种方案后，我最后选择了集成度更高的成熟IDE——Pycharm替换spyder作为主要的开发平台，看我头像也可以知道我是一个喷气大脑的死忠，他们家的IDE真的很好用~理由如下：
1、首先作为学生，可以通过e邮箱申请到Jetbrains全家桶，即便无法获取授权，pycharm的community版本免费并且功能足够
2、对于pycharm，可以方便快捷地切换python不同版本的解释器，甚至可以安装相同版本的python解释器配置不同的开发环境，这可以解决有些包之间冲突的情况，也可以针对有些框架按需装包；并且pycharm内置包管理，可以免去pip或者conda方式管理包。
3、pycharm这个IDE的颜色方案、拼写补全、函数联想、函数跳转源代码、断点调试及debug等功能都让我用的十分顺手。
总之我现在的工作流程就是，先用对我需要的功能进行设计，而后在ipython界面下设计调试每个功能模块，调试成功后放到pycharm中组合起来，写成脚本文件，最后用pycharm做调试形成成品。

‘叁’ 如何用python写一个解释器

大学里计算机科学最吸引我的地方就是编译器。最神奇的是，编译器是如何读出我写的那些烂代码，并且还能生成那么复杂的程序。当我终于选了一门编译方面的课程时，我发现这个过程比我想的要简单得多。
在本系列的文章中，我会试着通过为一种基本命令语言IMP写一个解释器，来展示这种简易性。因为IMP是一个简单广为人知的语言，所以打算用 Python写这个解释器。Python代码看起来很像伪代码，所以即使你不认识 Python，你也能理解它。解析可以通过一套从头开始实现的解析器组合完成（在本系列的下一篇文章中会有解释）。除了sys（用于I/O）、re（用于解析正则表达式）以及unittest（用于确保一切工作正常）库，没有使用其他额外的库。
IMP 语言
在开始写之前，我们先来讨论一下将要解释的语言。IMP是拥有下面结构的最小命令语言：
赋值语句（所有变量都是全局的，而且只能存储整数）：

Python

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x := 1

条件语句：

Python

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

while循环：

Python

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

复合语句（分号分隔）：

Python

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2

x := 1;
y := 2

OK，所以它只是一门工具语言，但你可以很容易就把它扩展成比Lua或python更有用的语言。我希望能把这份教程能保持尽量简单。
下面这个例子是计算阶乘的程序：

Python

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

IMP没有读取输入的方式，所以初始状态必须是在程序最开始写一系列的赋值语句。也没有打印结果的方式，所以解释器必须在程序的结尾打印所有变量的值。
解释器的结构
解释器的核心是“中间表示”（Intermediate representation，IR）。这就是如何在内存中表示IMP程序。因为IMP是一个很简单的语言，中间表示将直接对应于语言的语法；每一种表达和语句都有对应的类。在一种更复杂的语言中，你不仅需要一个“语法表示”，还需要一个更容易分析或运行的“语义表示”。
解释器将会执行三个阶段：
将源码中的字符分割成标记符（token）
将标记符组织成一棵抽象语法树（AST）。抽象语法树就是中间表示。
评估这棵抽象语法树，并在最后打印这棵树的状态
将字符串分割成标记符的过程叫做“词法分析”，通过一个词法分析器完成。关键字是很短，易于理解的字符串，包含程序中最基本的部分，如数字、标识符、关键字和操作符。词法分析器会除去空格和注释，因为它们都会被解释器忽略。

将标记符组织成抽象语法树（AST）的过程称为“解析过程”。解析器将程序的结构提取成一张我们可以评估的表格。

实际执行这个解析过的抽象语法树的过程称为评估。这实际上是这个解析器中最简单的部分了。
本文会把重点放在词法分析器上。我们将编写一个通用的词汇库，然后用它来为IMP创建一个词法分析器。下一篇文章将会重点打造一个语法分析器和评估计算器。
词汇库
词法分析器的操作相当简单。它是基于正则表达式的，所以如果你不熟悉它们，你可能需要读一些资料。简单来说，正则表达式就是一种能描述其他字符串的特殊的格式化的字符串。你可以使用它们去匹配电话号码或是邮箱地址，或者是像我们遇到在这种情况，不同类型的标记符。
词法分析器的输入可能只是一个字符串。简单起见，我们将整个输入文件都读到内存中。输出是一个标记符列表。每个标记符包括一个值（它代表的字符串）和一个标记（表示它是一个什么类型的标记符）。语法分析器会使用这两个数据来决定如何构建一棵抽象语法树。
由于不论何种语言的词法分析器，其操作都大同小异，我们将创建一个通用的词法分析器，包括一个正则表达式列表和对应的标签（tag）。对每一个表达式，它都会检查是否和当前位置的输入文本匹配。如果匹配，匹配文本就会作为一个标记符被提取出来，并且被加上该正则表达式的标签。如果该正则表达式没有标签，那么这段文本将会被丢弃。这样免得我们被诸如注释和空格之类的垃圾字符干扰。如果没有匹配的正则表达式，程序就要报错并终止。这个过程会不断循环直到没有字符可匹配。
下面是一段来自词汇库的代码：

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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，我们遍历正则表达式的顺序很重要。lex会遍历所有的表达式，然后接受第一个匹配成功的表达式。这也就意味着，当使用词法分析器时，我们应当首先考虑最具体的表达式（像那些匹配算子（matching operator）和关键词），其次才是比较一般的表达式（像标识符和数字）。
词法分析器
给定上面的lex函数，为IMP定义一个词法分析器就非常简单了。首先我们要做的就是为标记符定义一系列的标签。IMP只需要三个标签。RESERVED表示一个保留字或操作符。INT表示一个文字整数。ID代表标识符。

Python

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import lexer

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

接下来定义词法分析器将会用到的标记符表达式。前两个表达式匹配空格和注释。它们没有标签，所以 lex 会丢弃它们匹配到的所有字符。

Python

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

然后，只剩下所有的操作符和保留字了。记住，每个正则表达式前面的“r”表示这个字符串是“raw”；Python不会处理任何转义字符。这使我们可以在字符串中包含进反斜线，正则表达式正是利用这一点来转义操作符比如“＋”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),

最后，轮到整数和标识符的表达式。要注意的是，标识符的正则表达式会匹配上面的所有的保留字，所以它一定要留到最后。

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

既然正则表达式已经定义好了，我们还需要创建一个实际的lexer函数。

Python

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

如果你对这部分感兴趣，这里有一些驱动代码可以测试输出：

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

继续……

‘肆’ python的解释器在哪

安装了python环境就有了解释器，解释器其实可以说是python环境。

‘伍’ python命令行上的交互式解释器

在命令行上启动解释器，你马上就可以开始编写Python代码。在Unix，DOS或其他提供命令行解释器或shell窗口的系统中，都可以这么做。学习Python的最好方法就是在交互式解释器中练习。在你需要体验Python的一些特性时，交互式解释器也非常有用。Unix衍生系统(Linux， MacoS X, Solaris, FreeBSD等)要访问Python，除非你已经将Python所在路径添加到系统搜索路径之中，否则就必须输入Python的完整路径名才可以启动Python。Python一般安装在/usr/bin或/usr/local/bin子目录中。我们建议读者把Python (python执行文件，或Jython执行文件一一如果你想使用Java版的解释器的话)添加到你的系统搜索路径之中，这样你只需要输入解释器的名字就可以启动Python解释器了，而不必每次都输入完整路径。
要将Python添加到搜索路径中，只需要检查你的登录启动脚本，找到以set path或PATH=指令开始，后面跟着一串目录的那行，然后添加解释器的完整路径。所有事情都做完之后，更新一下 shell路径变量。现在在Unix提示符(根据shell的不同可能是%或S)处键入python(或jython)就可以启动解释器了，如下所示。$ python
Python启动成功之后，你会看到解释器启动信息，表明Python的版本号及平台信息，最后显示解释器提示符“>>>”等待你输入Python命令。

‘陆’ 5款程序员常用的Python开发工具

很多Python学习者想必都会有如下感悟：最开始学习Python的时候，因为没有去探索好用的工具，吃了很多苦头。后来工作中深刻体会到，合理使用开发的工具的便利和高效。今天，我就把Python程序员使用频率比较高的5款开发工具推荐给大家，希望对大家的工作和学习有帮助。
一、最强终端：Upterm
本来想推荐 fish 或者 zsh，但其实这两个我也主要是贪图自动补全这个特性。最近在用的这个 Upterm 其实很简单好用，它是一个全平台的终端，可以说是终端里的 IDE，有着强大的自动补全功能。之前的名字叫 BlackWindow，迹模有人跟他说轮和这个名字不利于社区推广，改名叫 Upterm 之后现在已经17000+ Star了。
二、交互式解释器：Ptpython
一个交互式的 Python 解释器。支持语法高亮、提示甚至是 vim 和 emacs 的键入模式。其实我们在课程里提供的在线终端也内置了ptpython。
相关推荐：《Python视频教程》
三、包管理必备：Anaconda
强烈推荐Anaconda ，它能帮你安装好许多麻烦的东西，包括： Python 环境、pip 包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，带来挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，就安装它就好了，它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。所以 Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞了。
四、编辑器：Sublime3
小白的话当然还是推荐从PyCharm开始上手，但有时候写一些轻量的小脚本，就会想用轻量级一点的工具。Sublime3很多地方都有了极大的提升，并且用起来比原来还要简单。配合安装Anaconda或CodeIntel插件，可以让 Sublime拥有近乎IDE的体验。
五、前端在线编辑器：CodeSandbox
虽然这个不算是真正意义上的Python开发工具，但如果后端工程师想写前端的话，这个在线编辑器太方便了，简直是节省了后端工程师的生命啊！不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，采让你直接就可以上手写代码、看效果。对于 React、Vue 这些主流前端框架都支持腊州盯。算是一个补充推荐吧。

‘柒’ 有哪些值得推荐的 Python 开发工具

第一款：最强终端 Upterm
它是一个全平台的终端，可以说是终端里的IDE，有着强大的自动补全功能，之前的名字叫做：BlackWindow。有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫Upterm之后现在已经17000+Star了。
第二款：交互式解释器 PtPython
一个交互式的Python解释器，支持语法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的键入模式。
第三款：包管理必备 Anaconda
强烈推荐：Anaconda。它能帮你安装许多麻烦的东西，包括：Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些小事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，也容易造成挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，安装它就可以了，它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞定了。
第四款：编辑器 Sublime3
如果你是小白的话，推荐从PyCharm开始上手，但是有时候写一些轻量的小脚本，就会想到轻量级一点的工具。Sublime3很多地方都有了极大的提升，并且用起来比原来还要简单，配合安装Anaconda或CodeIntel插件，可以让Sublime3拥有近乎IDE的体验。
第五款：前端在线编辑器 CodeSandbox
虽然这个不算是真正意义上的Python开发工具，但如果后端工程师想要写前端的话，这个在线编辑器太方便了，节省了后端工程师的生命。不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，才让你直接就可以上手写代码、看效果。对于React、Vue这些主流前端框架都支持。
第六款：Python Tutor
Python Tutor是一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在web浏览器中编写Python代码，并逐步可视化地运行程序。
第七款：IPython
如何进行交互式编程?没错，就是通过IPython。IPython相对于Python自带的shell要好用的多，并且能够支持代码缩进、TAB键补全代码等功能。如果进行交互式编程，这是不可缺少的工具。
第八款：Jupyter Notebook
Jupyter Notebook就像一个草稿本，能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，以Web页面的方式展示，它是数据分析、机器学习的必备工具。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式，根据自己的喜好来设置代码风格。
第十款：Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用，而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的，中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的，初学者可以体验一下。

‘捌’ python用什么解释器

Python的编辑器也是众多的，下面说下几种：

• 提问者使用的是dos的编辑器，这一种当然不舒服；

• Python的自带的有两种：

  2.1 Shell形式：这一种和dos一样很纠结，如下图：

  

• 其他的第三方，比如Eclips+PyDev等；

• 个人建议你使用2.2里面的Edit模式，启动方法是：

  开始--所有程序--Python--IDLE（PythonGUI）。

‘玖’ python解释器

python解释器的介绍：

解释器由一个编译器和一个虚拟机构成，编译器负责将源代码转换成字节码文件，而虚拟机负责执行字节码。

所以，解释型语言其实也有编译过程，只不过这个编译过程并不是直接生成目标代码，而是中间代码（字节码），然后再通过虚拟机来逐行解释执行字节码。

计算机的大脑是CPU， 中文名叫中央处理器，它仍然不能直接处理 Python 语言。CPU 只能直接处理机器指令语言，那是一种由0和1数字组成的语言，这是一种我们人很难直接写出来的语言。

所以，我们需要一个翻译，把Python语言翻译成 计算机CPU 能听懂的机器指令语言，这样计算机才能按照 我们的Python程序的要求去做事。.py结尾的文件需要解释器去运行执行。

执行过程原理：

1.执行 python XX.py 后，将会启动 Python 的解释器。

2.python解释器的编译器会将.py源文件编译（解释）成字节码生成PyCodeObject字节码对象存放在内存中。

3.python解释器的虚拟机将执行内存中的字节码对象转化为机器语言，虚拟机与操作系统交互，使机器语言在机器硬件上运行。

4.运行结束后python解释器则将PyCodeObject写回到pyc文件中。当python程序第二次运行时，首先程序会在硬盘中寻找pyc文件，如果找到，则直接载入，否则就重复上面的过程。

Python解释器执行程序的三个阶段：

第一步：先启动python3解释器。

第二步：Python3解释器就像一个文本编辑器一样将文件python3 D： est.py从硬盘读入内存。

第三步：Python3解释器解释执行文件代码。

只有第三阶段才识别python的语法。