刚学 Python 的人常问，为啥写完就能跑，不用点那个生成按钮。其实你电脑里装的那个 Python 程序就是解释器，它读一行翻一行，翻完立刻执行，跟同声传译一个路子。
编译器走的是另一条路，先把全部代码翻成机器码存成文件，再拿去运行。C 语言就是这么干的，编译一次到处跑。解释器不生成中间文件，打开脚本就逐行翻译，改完保存再跑，立刻看到效果，调试起来特别顺手。
逐行跑起来的代价是速度慢一截
同样的循环算一亿次，C 几秒跑完，纯 Python 解释执行可能要几十秒。因为它每行都要先理解再执行，类型检查、名字查找这些活全在运行时做。早期版本连字节码缓存都没有，每次启动都从头翻一遍，慢得理所当然。
现在的解释器也没那么傻。Python 启动时会先把源码翻成字节码缓存在 pyc 文件里，第二次跑直接加载，省了一道工序。Java 更进一步，虚拟机里带即时编译，热点代码跑着跑着就被编译成机器码，后面越跑越快。
选解释型还是编译型看你要什么
写脚本、做数据分析、搭原型，解释型语言的即改即跑是真香，报错还能停在出错那行，现场看变量。做操作系统、游戏引擎、高频交易，编译型语言的性能和类型检查才是刚需，一点延迟都亏不起。
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还有个常见误会，觉得解释器不要环境。恰恰相反，目标机器必须装对应版本的解释器，版本差一级都可能跑不起来，打包发布时记得把环境一起带上。
再举个日常的例子，打开一个网页，浏览器里的脚本引擎就是个解释器，边读边跑，页面才能立刻动起来。而浏览器本身是编译出来的程序，跑在机器码上。天天在用的东西，上下两层正好一个解释一个编译，这么一想就不抽象了。
顺带说个中间形态，字节码加虚拟机构成的方案，Java 和 C# 走的都是这条路。源码先编译成一种中间表示，再由虚拟机解释或者即时编译成机器码执行，兼顾了跨平台和性能，算是两头的折中。
一句话：要改得快用解释器，要跑得快用编译器，大项目里两者混着用才是常态。