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【51CTO.com快譯】由Guido van Rossum于1991年創建的Python，如今已是發展最快、使用最廣的編程語言之一。它可以在諸如：Web應用、桌面開發、機器學習、人工智能、數據分析、以及數據可視化等領域，得到廣泛的使用。

值得注意的是，近年來，隨著Python生態系統的不斷發展壯大，業界出現了許多代碼庫、框架、以及編譯器，可用來加速Python，克服其應用限制，甚至能夠將Python與其他編程語言(如：Java、C、C++、JavaScript 等)協同使用。本文將向您介紹十種可用于將Python代碼，按需編譯為指定輸出格式，以充分釋放Python代碼潛能的優秀編譯器。

總的說來，目前由官方提供的、使用最廣泛的當屬CPython。當我們從官網處下載并使用Python時，CPython就是默認的編譯處理器。當然，在不同的領域和需求場景中，開發人員還會用到Jython、Brython、PyPy、Skulpt、IronPython、PyJs、Nuitka、WinPython等編譯器。

CPython

作為Python的原配編譯器，CPython是Python語言規范的參考實現。因此，它往往能夠最先獲得Python語言的所有最新、最強的功能。顧名思義，它是由純粹的C語言編寫而成。當然，您不但可以從Python代碼中調用C源代碼的函數，還可以直接在Python中使用大量現有的C代碼庫。

值得注意的是，由于CPython在運行時解釋的是字節碼(bytecode)，因此它在每個進程上都會使用全局解釋器鎖 (global interpreter lock，GIL)，以確保在同一時刻，只有一個線程正在解釋字節碼。

當我們調用CPython時，那些在.py文件中編寫好的源代碼，首先會被自動編譯成包含了Python字節碼的.pyc文件，然后在經由PVM(Python虛擬機)進行解釋?？梢?，CPython其實是編譯器和解釋器的結合，而不像C語言那樣，可以直接將源代碼，編譯成為帶有CPU指令的二進制機器碼。

對于所有學生和初學者而言，CPython可以作為您開始Python編程之旅的第一步。當然，他們也可以使用其他編譯器，讓不同的編程語言與Python混合使用，去實現更多的特定開發需求。例如，下文將提到的Jython，會混合Java和Python代碼，利用現有的Java和Python庫，將代碼轉換為Java字節碼，以實現在JVM上運行Python。

Brython

作為JavaScript的“替代品”，Brython可用于在瀏覽器中運行包含了Python 3腳本的Web應用。也就是說，開發者只需要在那些運行著Python腳本的網頁上，包含brython.js即可。此處的brython.js是一種能夠在頁面上查找Python腳本，并通過Python代碼，以執行JavaScript各項操作的引擎。

Python

<script type="text/javascript"  src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/brython@3.8.10/brython.min.js"> </script> <script type="text/python">Pythoncode here</script> 

上面的代碼段展示了，在包含了brython.js之后，您可以使用腳本類型text/python，來添加Python腳本，并通過Python代碼，像JavaScript那樣去操作 DOM。

同時，您還可以進行Ajax的各種調用，并訪問本地的文件系統。當然，您也可以在基于Brython的Python腳本中，包含各種現有的JavaScript庫和框架，其中包括： Highcharts、vue.js、以及three.js等。

PyPy Python

雖然CPython是在Python中使用最廣泛的編譯器，但它并不是最快的一種。能夠支持Python 2和Python 3核心語言規范的PyPy，可以替代默認的Python實現。

在CPython中，字節碼在運行時被解釋，因此性能有所下降。而PyPy采用的是即時(just-in-time，JIT)的編譯概念。它在代碼執行之前，就直接編譯為機器代碼，因此其執行速度提高了接近4倍。

值得注意的是，Python代碼需要執行大量耗時處理的進程時，PyPy的速度優勢會比較明顯。而對于耗時較短的進程，JIT編譯器本身則可能消耗更多的時間，并抵消整體的速度優勢。

Jython或JPython

作為使用率第二高的一種Python實現，Jython最初被稱為JPython。它是通過Python語言來實現Java虛擬機的。

開發者既可以將現有的Java包和代碼庫，導入自己的Python程序中，又可以在Java程序中嵌入Python腳本。無論是哪種方式，Jython編譯器都會將帶有Java和Python的整體代碼組合，并編譯成為可以在JVM上運行的字節碼。

正是由于運行在JVM上，因此您可以在諸如：Windows、Linux、macOS、FreeBSD、以及Solaris等，幾乎所有的平臺上創建Jython項目。

Cython

Cython與CPython不同，它更像是一個超集，允許開發者在代碼中結合C和Python，從而生成C語言代碼類型的輸出，以供任何一種C/C++編譯器進行后續編譯。

可以說，Cython兼顧了C語言的速度、Python的靈活性，并且可以作為用Python編寫C擴展的強大工具。下面是有關Cython的重要說明：

• 開發者可以在Python代碼中使用靜態類型的聲明
• 可以調試使用由Cython、Python和C編寫的混合源代碼
• 可以使用現有庫(如：NumPy、SciPy、以及CPython生態系統中的其他庫)，去構建高性能的應用

如果說使用CPython可以為您提供解釋字節碼的速度，那么使用Cython則能夠為您提供預編譯為機器原生代碼的速度。

Skulpt

Skulpt是由Graham Scott創建的一個實驗項目，其流行的速度非?？?。作為Python在瀏覽器內的一種實現，Skulpt的主要目的是提供一種良好的在線式Python編譯器。當然它也可以通過讓Web應用引擎包含Skulpt，以方便開發者編寫出被用于前端的Python腳本。

值得一提的是，Skulpt會先將Python代碼轉換為JavaScript，然后在瀏覽器中執行相應的代碼。

Nuitka

由Kay Hayen開發和維護的Nuitka，是另一個用Python編寫的編譯器。雖然仍處于反復迭代之中，但它已經對默認的CPython實現進行了運行時(run-time)上的改進。

目前，Nuitka的工作原理是將Python代碼編譯為C語言代碼，并利用libPython進行最終執行。當然，Nuitka的最終計劃是將其替換為原始的純C語言的數據類型，而不必再去借用libpython。

注意，Nuitka可以在Apache的許可證下免費被使用，并且可以在Linux、Windows、macOS、以及其他平臺上被設置使用。

IronPython

于2006年首發的IronPython，是.NET框架的Python實現。它支持.NET core和.NET Standard，可以運行在Windows、macOS和Linux平臺上。IronPython之于.NET Framework，就像Jython之于Java。

借助IronPython，開發者可以使用所有的Python庫、.NET Framework、以及.NET支持的所有語言(如C#)。正是由于IronPython是用C #編寫的，因此如果您具有.NET的背景，則可以使用Python擴展工具，輕松地為Python設置VS代碼。當然，您可以根據Apache許可證，免費使用該編譯器。

PyJS

PyJS是另一款完全用Python，而非JavaScript或HTML去開發Web應用的編譯工具。在后臺，PyJS會在使用內置的Ajax框架之前，將Python代碼編譯為JavaScript。

同時，PyJS帶有一個桌面版本，以便您能夠在桌面上運行被開發應用的，功能相對應的Web版本。

WinPython

WinPython是Python的“即用型”發行版。也就是說，用戶無需任何安裝，即可在Windows PC上運行。作為另一種Python的實現，WinPython編譯器不僅帶來了Python執行環境，而且還包含了諸如：Scipy、Numpy、以及Pandas等各種Python庫。

WinPython的特點在于，它既是面向數據科學家的全功能性科學環境，又是面向學生和初學者的便捷工具。

Transcrypt

Transcrypt更像是一個從Python到JavaScript的轉換器。也就是說，您可以使用Transcrypt將自己的Python代碼轉換為JavaScript。據此，您可以在Web應用或Node.js服務器中，使用已編譯的代碼，作為服務器端的應用程序。

通常，Transcrypt會生成可讀的JavaScript，您可以使用源映射(source maps)和Python源代碼，對其進行調試。同時，您還可以從該工具中獲得minifier、靜態類型驗證器、以及帶有Typescript的linter。

小結

上述介紹的十種編譯器，大多能夠使開發人員在自己的項目中混合、或匹配多種語言。當然，您也可以從如下方面，去選擇恰當的Python編譯器：

• 需要利用其他編程語言的現有代碼庫。
• 缺乏Java、JavaScript、C、甚至Python中某一方面的技能。
• 需加速執行Python的運行時。

原文標題：The 10 Best Python Compilers for Developers ，作者: Sophia Rodriguez

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