编译解释python
编译器是整体编译再执行，而解释器是边解释便执行。
举个简单的例子，编译器就相当于你买了一桶海底捞，那么所有海底捞食材都是整体“编译”好，只要通过倒水（执行）就可以吃，而解释器相当于你去海底捞门店，然后菜是一道一道上（一条一条解释这是啥菜），你是一道一道放入汤中吃（执行）。
编译器 的特点是：
解释器 的特点是：
python的源文件通过解释器进行模块的加载及链接，然后将解释完成的字节码存入内存，提供给CPU进行操作，然后写入本地的.pyc文件,其触发条件是判断 是否存在.pyc文件+比较源文件与编译的.pyc文件的时间戳
B. Python代码是编译执行还是解释执行
PYTHON是一种解释型的脚本语言，所以是解释执行的
C. Python编译器是什么解释器是什么
python一般是解释执行的……就是说通常情况下是直接解释（或者说你不知道有编译这个过程）
python实际执行的时候会将代码编译成字节码的pyc文件（这一步是编译，由编译器负责）之后执行pyc当中的字节码（这一步是解释器的工作，为了避免每次运行都要编译加快速度）
D. python是编译型还是解释型
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python的设计理念是“简单”、“明确”、“优雅”。
Python由GuidovanRossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
E. 小白科普：Python代码是编译执行还是解释执行
python代码是解释执行的。
所谓编译执行就是源代码经过编译器编译处理，生成目标机器码，即机器能直接运行的二进制代码，下次运行时无需重新编译。这种代码不具备可移植性、但执行速度快，C、C++这类语言属于编译型语言。
解释型语言是在代码运行期间逐行翻译成目标机器码，下次执行时，还是需要逐行解释，我们可以简单认为 java、Python 都是解释型语言。
F. Python谁是编译型语言，谁是解释型语言
python是解释型语言，c，java是编译型语言。（一般而言）
python也可以编译，但以解释为主。c也可以解释，但以编译为主。其中关系比较复杂。
G. python是编译器还是解释器
其实Python和Java/C#一样，也是一门基于虚拟机的语言
Python是编译+解释型的语言，执行的时候是由Python解释器，逐行编译+解释，然后运行，因为在运行的过程中，需要编译+解释，所以Python的运行性能会低于编译型语言，比如C++。为了提高性能，Python解释器，会将模块（以后要重用的脚本文件放在模块里）的编译+解释的结果，保存在.pyc中。这样下次执行的时候，就省了编译这个环节。提高性能。一次性的脚本文件，解释器是不会保存编译+解释的结果，也就是没有.pyc文件。
希望这个回答可以帮助到你。
H. python “编译的” Python 文件的理解是什么
为了加快加载模块的速度，Python 会在 __pycache__ 目录下以 mole.version.pyc 名字缓存每个模块编译后的版本，这里的版本编制了编译后文件的格式。它通常会包含 Python 的版本号。例如，在 CPython 3.3 版中，spam.py 编译后的版本将缓存为 __pycache__/spam.cpython-33.pyc。这种命名约定允许有不同发布和不同版本的 Python 编译的模块同时存在。
Python 会检查源文件与编译版的修改日期以确定它是否过期并需要重新编译。这是完全自动化的过程。同时，编译后的模块是跨平台的，所以同一个库可以在不同架构的系统之间共享。
Python 不检查在两个不同环境中的缓存。首先，它会永远重新编译而且不会存储直接从命令行加载的模块。其次，如果没有源模块它不会检查缓存。若要支持没有源文件（只有编译版）的发布，编译后的模块必须在源目录下，并且必须没有源文件的模块。
部分高级技巧:
为了减少一个编译模块的大小，你可以在 Python 命令行中使用 -O 或者 -OO。-O 参数删除了断言语句，-OO 参数删除了断言语句和 __doc__ 字符串。
因为某些程序依赖于这些变量的可用性，你应该只在确定无误的场合使用这一选项。“优化的” 模块有一个 .pyo 后缀而不是 .pyc 后缀。未来的版本可能会改变优化的效果。
来自 .pyc 文件或 .pyo 文件中的程序不会比来自 .py 文件的运行更快；.pyc 或 .pyo 文件只是在它们加载的时候更快一些。
compileall 模块可以为指定目录中的所有模块创建 .pyc 文件（或者使用 -O 参数创建 .pyo 文件）。
在 PEP 3147 中有很多关这一部分内容的细节，并且包含了一个决策流程。
I. python是编译还是解释型语言
解释型语言和编译型语言
计算机是不能够识别高级语言的，所以当我们运行一个高级语言程序的时候，就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读
懂的机器语言的过程。这个过程分成两类，第一种是编译，第二种是解释。
编译型语言在程序执行之前，先会通过编译器对程序执行一个编译的过程，把程序转变成机器语言。运行时就不需要翻译，而直接执行就可以了。最典型的例子就是C语言。
解释型语言就没有这个编译的过程，而是在程序运行的时候，通过解释器对程序逐行作出解释，然后直接运行，最典型的例子是Ruby。
通过以上的例子，我们可以来总结一下解释型语言和编译型语言的优缺点，因为编译型语言在程序运行之前就已经对程序做出了“翻译”，所以在运行时就少掉了“翻译”的过程，所以效率比较高。但是我们也不能一概而论，一些解释型语言也可以通过解释器的优化来在对程序做出翻译时对整个程序做出优化，从而在效率上接近编译型语言，而不能超过编译型语言。
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此外，随着Java等基于虚拟机的语言的兴起，我们又不能把语言纯粹地分成解释型和编译型这两种。
用Java来举例，Java首先是通过编译器编译成字节码文件，然后在运行时通过解释器给解释成机器文件。所以我们说Java是一种先编译后解释的语言。
Python是一门解释性语言，我就这样一直相信下去，直到发现了*.pyc文件的存在。
如果是解释型语言，那么生成的*.pyc文件是什么呢？c应该是compiled的缩写才对啊！
为了防止其他学习Python的人也被这句话误解，那么我们就在文中来澄清下这个问题，并且把一些基础概念给理清。 python并非完全
是解释性语言，它是有编译的，先把源码py文件编译成pyc或者pyo，然后由python的虚拟机执行，相对于py文件来说，编译成pyc和
pyo本质上和py没有太大区别，只是对于这个模块的加载速度提高了，并没有提高代码的执行速度，通常情况下不用主动去编译pyc文
件，文档上说只要调用了import model那么model.py就会先编译成pyc然后加载
Python到底是什么
其实Python和Java/C#一样，也是一门基于虚拟机的语言，我们先来从表面上简单地了解一下Python程序的运行过程吧。
当我们在命令行中输入python hello.py时，其实是激活了Python的“解释器”，告诉“解释器”：你要开始工作了。可是在“解释”之前，其实执行的第一项工作和Java一样，是编译。
J. python是解释性语言还是编译型语言
先说结论，python 是解释性语言。
何为编译？
1、生成目标文件。
2、且目标文件是针对特定的 CPU 体系的，为ARM生成的目标文件，不能被用于MIPS的CPU，也不能用于x86的CPU。反过来说也是成立的。
也就是说这段代码在生成目标文件的过错中就已经被翻译成了目标CPU指令，所以如果这个程序需要在另外一种CPU上面运行，这个代码就必须重新翻译。
而上述这个翻译过程叫做编译。
何为解释？
对于各种非编译型语言（例如python/java）来说，可能不存在某种翻译成中间文件的过错，可能存在某种编译成中间文件的过程
如果存在翻译过错，那么他们翻译生成的通常是一种‘平台无关’的中间代码，这种代码一般不是针对特定的CPU平台，他们是在运行过程中才被翻译成目标CPU指令的，因而在ARM CPU上能执行，换到MIPS也能执行，换到x86也能执行，不需要重新对源代码进行翻译。
而由于这些中间代码并不是能在CPU上直接运行，所以需要某种中介(叫做虚拟机)在执行时负责把代码翻译成CPU能执行的指令。