python语言

1. python和java、golang的对比

	python	Java	Golang
类型	动态强类型	静态强类型	静态强类型
编译/解释	解释型	编译为字节码	编译为机器码
性能	较慢	较快	很快
并发模型	多线程(GIL限制)	多线程	轻量级协程(goroutine)

弱类型

// JavaScript是弱类型语言
let a = "100";
let b = 50;

// 自动类型转换
let result = a + b;  // ✅ "10050" (字符串连接)
result = a - b;      // ✅ 50 (自动转数字计算)

强类型

# Python是强类型语言
a = "100"
b = 50

# 不能自动转换类型
result = a + b  # ❌ TypeError: 不能把字符串和数字相加

# 必须显式转换
result = int(a) + b  # ✅ 150

字节码、机器码

机器码能直接被cpu理解、执行，字节码需要经过编译器转换为机器码，然后再执行。

特性	字节码	机器码
执行方式	虚拟机解释执行	CPU直接执行
可读性	相对可读	不可读
平台依赖	跨平台	平台相关
生成来源	高级语言编译	编译器生成
执行速度	较慢	很快

JIT

简单理解一下，JIT就是"边运行边编译，越跑越快"

想象一个翻译-执行的过程：

• 解释执行：每句话都要现场翻译（Python的方式）
• 提前编译：整个文档先翻译好（C++的方式）
• JIT编译：边翻译边记住常用句子，后面直接使用（Java的方式）

GIL

Python的全局解释器锁（GIL）限制了多线程在CPU密集型任务中的并行能力。由于同一时间只有一个线程可以执行Python字节码，多线程无法充分利用多核CPU的优势。

优化方案：

• 多进程：创建多个独立的Python进程来绕过GIL限制，每个进程都有自己独立的GIL，从而真正实现多核并行计算
  • multiprocessing 模块：Python标准库中的多进程解决方案，API与threading模块类似
  • concurrent.futures.ProcessPoolExecutor: 基于multiprocessing的高级接口，使用更简单

2. Python2 和 Python3的区别

python2到python3的一些改变让python更一致、安全

	python2	python3
print	print "hello"	print("hello")
整数除法	5/2 == 2	5/2 == 2.5
range/xrange	两个都存在，range立即生成	只有range，惰性，比如range(1000)，只有用到了后面的，才会生成
错误处理	except Exception, e:	except Exception as e:

3. Python解释器

Python常见解释器如下:

解释器	实现语言	特点	场景
CPython	C	官方标准	通用
PyPy	Python	JIT编译，速度快	性能敏感
Jython	Java	JVM运行	Java集成
IronPython	C#	.Net运行	.Net集成
MicroPython	C	轻量级嵌入式	IOT