落地python需要编译
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）。
㈡ python需要编译么
一个经常听见的问题，那就是：Python是解释型的语言吗？它会被编译吗？这个问题没有想象中那么好回答。和很多人认识世界一样，习惯以一个简单的模型去评判一些事物。而事实上，里面包含了很多很多的细节。
通常的说法，编译代表着将一个高级语言转化为 CPU 能执行的机器码。当你编译 C 的时候，的确是做的这样的操作。编译的结果是一个二进制可执行文件，这时你的系统可直接运行这个程序。
与此相对的，解释的意思是这样的：程序运行时每次读源文件中的一行代码，并执行相应的操作，就这样一行一行的重复下去。当然，所谓的脚本语言就是这么运行的。
但事实上，上面的定义有太多的局限。一门真正的语言，为了拥有更多有用和强大的特性，通常采用了各种各样的实现方式。我们可以将编译理解为更通用一些：将一种语言转化为另一种语言形式。通常来说，源语言比目标语言要更高级一些，比如将 C 转化为机器码。当然，javaScript 8 到 JavaScript 5 的转化也算是一种编译。
在Python中，源代码会被编译为更低级的一种形式，我们称之为字节码。字节码是一串指令，和 CPU 的指令集类似。但是字节码并不直接被 CPU 执行，而是在虚拟机中执行的。当然，这里的虚拟机并不模仿整个操作系统的环境，只是提供了字节码执行的一个环境。
下面我们看 Python 的一小段代码以及它对应的字节码
看了字节码的内容后，我们就知道 f'...' 这种格式化字符串的形式的运行原理，就是将里面的字符串转化为一系列的字面字符串与变量，然后使用 + 号连接起来。
dis 是 Python 标准库中反汇编模块，它可以展示 Python 代码的字节码信息。上面提到的执行字节码的虚拟机，可以用任意的语言实现，包括 Python 自己。有兴趣的可以去 GitHub 上看下这个项目 nedbat/byterun 。这个项目可以用来学习，但不适用于生产环境。
不过，我们运行 Python 时完全感受不到它的编译过程，没有显示的调用什么编译程序，仅仅是简单的执行 .py 文件，编译都是需要时自动编译的。这和 JAVA 不同，当你每次写完 JAVA 代码要执行时，都要手动将其编译为 .class 文件，然后执行。也正是这个原因，JAVA 被称为编译型语言，而 Python 被叫做解释型语言。但事实上，两种语言执行时都会先编译成字节码，然后交给虚拟机执行。
Python还有一个重要的特性，就是交互式命令行。你可以敲入一行 Python 语句，然后立刻回车执行。实际上，即使是这个过程，Python 同样是先转为字节码，然后执行。而这个交互式命令行这个特性，在很多编译型语言里是没有的。同样因为没有显示的调用编译程序，很多人将执行Python源文件的程序叫做Python解释器。
即使比较简略，但还是补充下。部分编译型语言比如 C 或者 JAVA 也有交互式命令行，但这些并不是这些语言的重心。JAVA 刚开始是编译成字节码然后执行，后面有了即时编译技术（ JIT ）可以直接编译成机器码，与 C 类似。
从上面的描述可以看出，不管是解释还是编译，并没法完全分离开来。很多时候，我们想用一些词将现有的编程语言分个类，但事实上要办到这一点太难了。
最后要说明的是，你的代码是怎么执行的只是语言的实现问题，并非语言的特征。上文中，我们讨论的是 Python ，但实际上是 CPython 的描述。CPython 是一个解释器，之所以这么叫，是因为这个解释器是用 C 编写的，这也是 Python 默认的解释器。当然还有其它很多解释器，比如，PyPy 就是另一种解释器，使用了 JIT 技术，运行速度相比 CPython 有较大提升。
回到标题中的问题，Python之所以称为解释型语言，是因为它没有显示的调用编译操作，表现出解释型的特性比较多而已。但事实上，编译是存在的，具体怎么编译就看语言的实现了，也就是解释器的设计。
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㈢ Python同一个程序只需一次编译,即可重复执行
咨询记录 · 回答于2021-12-01
㈣ python代码运行需要编译吗
有人在讨论 Python 代码是编译执行还是解释执行？这个问题还可以换一种说法： Python 是编译型语言还是解释型语言？回答这个问题
前，我们先弄清楚什么是编译型语言，什么是解释型语言。
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，就是机器能直接运行的二进制代码，下次运行时无需重新编译。不过它
是针对特定CPU体系的，这些目标代码只能在特定平台执行，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编译。
它不具备可移植性，但是执行速度快，C、C++这类语言属于编译型语言。
而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。
编译型相当于厨师直接做好一桌子菜，顾客来了直接开吃，而解释型就像吃火锅，厨师把菜洗好，顾客需要自己动手边煮边吃，效率上来
说解释型语言自然比不过编译型语言，当然也不是绝对了，像 JIT 的效率就很高
以上是对编译型语言和解释型语言的一个简单粗暴的区分，但是 Python（这里主要是指CPython）并不是严格的解释型语言，因为
Python 代码在运行前，会先编译（翻译）成中间代码，每个 .py 文件将被换转成 .pyc 文件，.pyc 就是一种字节码文件，它是与平台无
关的中间代码，不管你放在 Windows 还是 Linux 平台都可以执行，运行时将由虚拟机逐行把字节码翻译成目标代码。
我们安装Python 时候，会有一个 Python.exe 文件，它就是 Python 解释器，你写的每一行 Python 代码都是由它负责执行，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。
总结
Python代码首先会编程一个字节码文件，再由虚拟机逐行解释，把每一行字节码代码翻译成目标指令给CPU执行。
推荐学习《Python教程》。
㈤ 编译安装python需要哪些依赖
依赖库：
//使用apt
安装即可
1.gcc,
make,
zlib1g-dev（压缩／解压缩库）
安装过程需要的库。
2.libbz2-dev
bz2支持库，若在编译安装python前没有安装，将无法通过pip
install
安装提供bz2格式的第三方库，会出现unsupported
archive
format:
.tar.bz2的错误，例如爬虫库Scrapy依赖的Twisted。
3.libsqlite3-dev
sqlite3支持库，若在编译安装python前没有安装，则python中会缺失sqlite3模块，当引入sqlite3或使用依赖sqllite3的第三方库(例如Scrapy)时，会出现ImportError:
No
mol
named
_sqllite3的错误。
//以上为编译安装前需要安装的库，可能不够全面，会不断补充。
4.其他：安装第三方库需要的库
python3-dev,
libxml2-dev,
libxslt1,
libffi-dev,
libssl-dev等，在安装第三方库会有具体说明，不做过多解释。
安装：
//通过wget获取压缩包，这里选择3.6.1版
wget
https://www.python.org/ftp/python/3.6.1/Python-3.6.1.tar.xz
//解压
tar
xJf
Python-3.6.1.tar.xz
cd
Python-3.6.1
./configure
make
/*这步如果需要sudo，请使用sudo
-H命令，即sudo
-H
make
install，避免pip等模块安装失败。
错误示例(pip安装失败)：The
directory
'/home/ls/.cache/pip'
or
its
parent
directory
is
not
owned
by
the
current
user
and
caching
wheels
has
been
disabled.
check
the
permissions
and
owner
of
that
directory.
If
executing
pip
with
sudo,
you
may
want
sudo's
-H
flag.
*/
make
install
㈥ PYTHON是编译的吗
java和python都是解释型的
java很特殊，java程序也需要编译，但是没有直接编译称为机器语言，而是编译称为字节码，然后用解释方式执行字节码
现在硬件越来越好了，所以解释型语言也流行了起来，学习python绝对是明智的
2009年3月份编程语言排行榜python第6位，java第一
㈦ 如何编译Python程序
1、说明
编译python程序就是把python脚本转换成操作系统中的可执行文件，一般使用pyinstaller来完成。
2、步骤
1）安装pyinstaller
使用pip install pyinstaller命令来安装
2）编译脚本
python安装目录\script\pyinstaller 脚本文件名
3）完成
执行脚本后就可以在脚本目录生成dist目录，目录就有打包好的可执行文件
3、备注
pyinstaller参数
-w指令
直接发布的exe应用带命令行调试窗口，在指令内加入-w命令可以屏蔽
-F指令
注意指令区分大小写。这里是大写。使用-F指令可以把应用打包成一个独立的exe文件，否则是一个带各种dll和依赖文件的文件夹
-p指令
这个指令后面可以增加pyinstaller搜索模块的路径。因为应用打包涉及的模块很多。这里可以自己添加路径。不过经过笔者测试，site-packages目录下都是可以被识别的，不需要再手动添加
㈧ python项目代码变更后一定要重新编译吗
一般的时候，你直接用py文件执行就可以了，python会自动编译一些必要的文件。
另外目前py不同的字节码是变动的，也就是说不同版本的字节码还是不兼容，做不动一次编译到处执行。
如果你现在三个文件 main.py, a.py, b.py
其中main是入口，而且在main中有import a.py 和import b.py
那么只会生成a.pyc,b.pyc，而不会生成main.pyc
出发你自己用python中的compile命令编译main.py
以上
㈨ 初学python用什么编译器
对于零基础的朋友来说，学习Python有一个小门槛或者说小考验，那就是选择写代码的工具。简单，上网查，用什么工具来写Python代码，答案五花八门，各种编辑器、各种IDE，难道一个个试过来？
实际上，学Python，或者其他任何一种程序语言，用什么编辑工具（开发工具）不是最重要的，只要选择熟悉的、用顺手的、简单的编辑器就可以了，学习过程中的重点是，学习Python的语法、函数等等。不管用什么，语法、函数都是Python的根本，编程工具仅仅是工具而已。（推荐学习：Python视频教程）
对于初学者而言，实际上IDE（集成开发环境）并不是一个好选择，IDE的强大功能会帮初学者完成很多工作，让初学者忽略了一些很重要的语法或者函数的用法，过于依赖IDE，初学者可能会很快完成一段代码，并成功运行，但离开了IDE，同样的程序，也许会出现各种各样的bug，比如拼写，比如格式等等。
因此，初学者学习Python，或者其他程序语言，最好的编程工具就是文本编辑器，不需要太花哨的功能，只要运行速度快，占用资源少，就OK。
最好的选择是跨平台的编辑器，就是能分别在MacOS，Windows，Linux等操作系统上运行的。
理由：当你换了操作平台，依然可以用熟悉的工具来些代码，减少熟悉工具的学习成本。
推荐Subpme Text
Subpme Text 是一个代码编辑器（Subpme Text 2是收费软件，但可以无限期试用），也是HTML和散文先进的文本编辑器。Subpme Text是由程序员Jon Skinner于2008年1月份所开发出来，它最初被设计为一个具有丰富扩展功能的Vim。
Subpme Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Subpme Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Subpme Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。
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㈩ 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。