⑴ 编译和解释的区别
计算机程序设计语言通常分为机器语言、汇编语言和高级语言三类。高级语言需要翻译成机器语言才能执行，而翻译的方式分为两种，一种是编译，另一种是解释。编译和解释的区别总结如下：
编译和解释的区别主要表现在翻译过程和执行方式上。编译器将源程序代码翻译成目标代码，该代码在运行前完成翻译，产物是可执行的目标代码。解释器则在运行时逐行读取源代码并执行，产物是即时运行结果。编译器和解释器都是计算机程序，但各自运行不同的过程。
编译型语言如C、C++和C#等，源代码通过编译生成机器语言，然后执行。解释型语言如Lisp、R、python等，在运行时逐行解释执行，不需要生成可执行的机器码。
许多编程语言同时采用编译器与解释器来实现，如Python和Java，先将代码编译为字节码，在运行时再进行解释。因此，并非所有解释型语言都不使用编译。
总结而言，编译与解释的主要区别在于翻译与执行的时机和产物：编译将源程序翻译生成目标代码，解释则在运行时直接执行源代码，不生成目标代码。编译生成的代码可复用，而解释执行的代码通常在执行后即销毁，不保留复用信息。
以上内容参考了多个在线资源，包括知乎、SegmentFault 思否、AlexYoung的博客、CSDN等，以及维基网络上的关于编译器、解释器、编译语言和解释型语言的文章。
⑵ python解释器到底是什么
Python 的解释器是执行 Python 代码的程序。这个程序一边解析 Python 源代码，一边实时执行代码逻辑。
理解 Python 解释器的前提是了解编译型语言和解释型语言的区别。编译型语言的代码在执行前由编译器转换为目标代码，执行目标代码，而解释型语言的代码在执行时，由解释器逐行解释执行。
编译型语言代码执行速度快，而解释型语言代码执行速度通常较慢。解释型语言具备更好的跨平台性，解释器可以在不同操作系统上运行，无需重新编译，而编译型语言则需要针对不同平台进行编译。
Python 官方自带的解释器是由 C 语言开发的，称为 CPython。Python 开源，其解释器程序也被其他编程语言实现过。常用的解释器除了 CPython，还有 Java 语言实现的 JPython，Python 语言自实现的 PyPy，以及 .Net 平台的 IronPython、嵌入式、微控制领域的 MicroPython 等。
⑶ 解释器和编译器的区别
解释器与编译器的区别在于执行方式与目标。解释器直接运行代码，代码执行完毕即结束。编译器则将代码转换为低级语言，生成可执行文件，以便在目标设备上运行。编译器适用于生成高效、独立的可执行文件，而解释器则适用于快速开发原型和在交互环境中使用。常见的编译型语言有C、C++、C#、Objective-C和Fortran，而解释型语言则包括Python、JavaScript、Ruby、PHP等。
⑷ 程序的编译执行和解释执行有何区别
程序的编译执行和解释执行的主要区别在于，编译执行需要将源代码整体转换成机器代码后执行，而解释执行则是逐行读取源代码并转换成机器代码执行。
编译执行和解释执行是两种不同的程序执行方式，它们的主要区别在于如何将源代码转化为可以由计算机执行的机器代码。
编译执行的过程通常包括两个阶段：编译阶段和执行阶段。在编译阶段，编译器会将源代码整体转换成机器代码，生成一个可执行文件。这个过程中，编译器会对源代码进行词法分析、语法分析、语义分析等，检查源代码的正确性，并对其进行优化。一旦编译成功，就会生成一个与源代码相对应的可执行文件。在执行阶段，计算机直接运行这个可执行文件，无需再对源代码进行任何转换。C语言和C++语言就是典型的编译型语言。例如，当我们编写一个C程序后，需要使用C编译器（如gcc）将其编译成可执行文件，然后才能运行这个程序。
解释执行的过程则不同，它不需要事先将源代码转换成机器代码。解释器会逐行读取源代码，将其转换成机器代码并执行。这个过程是边解释边执行的，因此称为解释执行。解释执行的好处是可以随时修改源代码并立即看到效果，因为每次执行程序时都会重新解释源代码。但是，解释执行的速度通常比编译执行慢，因为每次执行都需要进行代码转换。Python和Ruby就是典型的解释型语言。例如，我们可以直接运行一个Python脚本，而无需事先将其转换成机器代码。Python解释器会在执行过程中逐行解释并执行这个脚本。
总的来说，编译执行和解释执行各有优缺点。编译执行的程序运行速度快，但修改源代码后需要重新编译；解释执行的程序可以随时修改并立即看到效果，但运行速度相对较慢。在实际应用中，我们需要根据具体需求和场景选择合适的执行方式。
⑸ PYthon编译器 python的编译器有哪些
Python的编译器（严格来说是解释器）和编辑器有多种，以下是主要的几种：
一、Python解释器
Python是一种解释型语言，其代码在运行之前不需要编译成机器码，而是由解释器逐行解释执行。Python官方提供的解释器有：
CPython：这是Python的官方实现，也是使用最广泛的解释器。它用C语言编写，能够将Python代码编译成字节码，然后由Python虚拟机解释执行。
PyPy：PyPy是Python的另一种实现，旨在提高Python程序的执行速度。它通过即时编译（JIT）技术，将Python字节码转换成机器码执行。
Jython：Jython是Python的一种实现，它将Python代码编译成Java字节码，然后在Java虚拟机上运行。这使得Python程序能够调用Java类库。
IronPython：IronPython是Python的一种实现，它将Python代码编译成CLI（Common Language Infrastructure）字节码，然后在.NET平台上运行。
二、Python编辑器
Python编辑器是用于编写、调试和执行Python代码的工具。以下是几种常用的Python编辑器：
Sublime Text：Sublime Text是一款多功能、跨平台的编辑器，支持多种编程语言，包括Python。它有自己的包管理器，可以安装各种插件来增强功能。Sublime Text轻便、打开速度快，非常适合Python新手使用。
PyCharm：PyCharm是由JetBrains开发的一款功能强大的Python集成开发环境（IDE）。它提供了代码补全、调试、语法高亮、项目管理等多种功能，非常适合专业的Python开发者使用。
Spyder：Spyder是一个开源的科学计算集成开发环境，支持Python编程。它提供了代码编辑、交互测试、调试等功能，非常适合进行科学计算和数据分析的Python开发者使用。
Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一种交互式编程环境，可以在浏览器中运行Python代码。它支持代码、文本、图像和视频的混合格式，非常适合进行数据分析和机器学习方面的Python开发。
Vim/Neovim：Vim是一款高级文本编辑器，支持多种编程语言，包括Python。通过安装插件，Vim可以变成一个功能强大的Python开发环境。Neovim是Vim的一个分支，提供了更多的现代功能和更好的可扩展性。
以上是Python的主要解释器和编辑器介绍，开发者可以根据自己的需求和喜好选择合适的工具进行Python开发。