2. Python 是一门什么样的语言
2.1 编译和解释区别是什么？
编译器是把源程序的每一条语句都编译成机器语言，并保存成二进制文件，这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序，速度很快而解释器则是只在执行程序时，才一条一条的解释成机器语言给计算机来执行，所以运行速度是不如编译后的程序运行的快的
2.2 编译 vs 解释
编译
优点：编译器一般会有预编译的过程对代码进行优化，因为编译只做一次，运行时不需要编译，所以编译型语言的程序执行效率高。可以脱离语言环境独立运行。
缺点：编译之后如果需要修改就需要整个模块重新编译，编译的时候根据对应的运行环境生成机器码，不同的操作系统之间移植就会有问题，需要根据运行的操作系统环境编译不同的可执行文件
解释
优点：有良好的平台兼容性，在任何环境中都可以运行，前提是安装了解释器（虚拟机），灵活，修改代码的时候直接修改就可以，可以快速部署，不用停机维护
缺点：每次运行的时候都要解释一遍，性能上不如编译型语言
2.3 Python 的优缺点
优点
Python 的定位是优雅、明确、简单，所以 Python 程序看上去总是简单易懂，初学者学 Python，不但入⻔容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序开发效率非常高，Python 有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python 官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子高级语言 – 当你用 Python 语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节可移植性 – 由于它的开源本质，Python 已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上），如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有 Python 程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行可扩展性 – 如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用 C 或 C++ 编写，然后在你的 Python 程序中使用它们可嵌入性 – 你可以把 Python 嵌入你的 C/C++ 程序，从而向你的程序用户提供脚本功能可兼容性 – 通常被称为胶水语言，比如一个游戏程序的 3D 渲染模块要求非常高，可以用 C/C++ 重写，然后封装为 Python 可调用的扩展类库
缺点
速度慢，Python 的运行速度相比 C 语言确实慢很多，跟 JAVA 相比也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用 Python 的主要原因，但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的，必须借助测试工具才能体现出来，比如你用 C 运一个程序花了 0.01s，用 Python 是 0.1s，这样 C 语言直接比 Python 快了 10 倍， 算是非常夸张了，但是你是无法直接通过肉眼感知的，因为一个正常人所能感知的时间最小单位是 0.15-0.4s 左右，在大多数情况下 Python 已经完全可以满足你对程序速度的要求，除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议你用 C 去实现的代码不能加密，因为 Python 是解释性语言，它的源码都是以名文形式存放的，不过我不认为这算是一个缺点，如果你的项目要求源代码必须是加密的，那你一开始就不应该用Python来去实现线程不能利用多CPU，这是 Python 被人诟病最多的一个缺点，GIL 即全局解释器锁（Global Interpreter Lock），是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得任何时刻仅有一个线程在执行，Python 的线程是操作系统的原生线程， 在 Linux 上为 pthread，在 Windows 上为 Win thread，完全由操作系统调度线程的执行，一个 python 解释器进程内有一条主线程，以及多条用户程序的执行线程，即使在多核 CPU 平台上，由于 GIL 的存在，所以禁止多线程的并行执行
2.4 Python 解释器
当我们编写 Python 代码时，我们得到的是一个包含 Python 代码的以 .py 为扩展名的文本文件，要运行代码，就需要 Python 解释器去执行 .py 文件
由于整个 Python 语言从规范到解释器都是开源的，所以理论上，只要水平够高，任何人都可以编写 Python 解释器来执行 Python 代码（当然难度很大），事实上，确实存在多种 Python 解释器
CPython
当我们从 Python 官方网站下载并安装好 Python 2.7 后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：CPython，这个解释器是用C语言开发的，所以叫 CPython，在命令行下运行 python 就是启动CPython解释器，CPython 是使用最广的 Python 解释器
IPython
IPython 是基于 CPython 之上的一个交互式解释器，也就是说 IPython 只是在交互方式上有所增强，但是执行 Python 代码的功能和 CPython 是完全一样的，好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实都是调用了IE
CPython 用 >>> 作为提示符，而 IPython 用 In [序号]: 作为提示符
PyPy
PyPy 是另一个 Python 解释器，它的目标是执行速度，PyPy 采用 JIT 技术，对 Python 代码进行动态编译（注意不是解释），所以可以显著提高 Python 代码的执行速度。
绝大部分 Python 代码都可以在 PyPy 下运行，但是 PyPy 和 CPython 有一些是不同的，这就导致相同的 Python 代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果，如果你的代码要放到 PyPy 下执行，就需要了解 PyPy 和 CPython 的不同点
Jython
Jython 是运行在 Java 平台上的 Python 解释器，可以直接把 Python 代码编译成 Java 字节码执行
IronPython
IronPython 和 Jython 类似，只不过 IronPython 是运行在微软 .Net 平台上的 Python 解释器，可以直接把 Python 代码编译成 .Net 的字节码
