Python은 어떻게 해석된 실행과 컴파일된 실행을 모두 달성합니까?

Python의 실행 패러다임: 해석과 편집의 융합

해석과 편집의 이해

Python의 실행 모델을 살펴보기 전에 해석된 언어와 컴파일된 언어 사이에서 흔히 혼동되는 차이점을 명확히 하겠습니다. 이러한 용어는 일반적으로 언어 자체의 특징을 나타내지만 주로 구현과 관련이 있다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 실제로 많은 언어에는 해석과 컴파일 구현이 모두 포함되어 있습니다.

Python과 같은 해석 언어는 런타임 중에 인터프리터에 의해 처리됩니다. 인터프리터는 프로그램을 한 줄씩 실행하여 즉시 기계어 코드로 번역합니다. 반면, 컴파일된 언어는 컴파일러에 의해 미리 기계어 코드로 변환된 후 실행기에 의해 실행됩니다.

Python의 실행 여정

일반적인 언어와는 반대로 Python은 엄격하게 해석되지 않고 오히려 컴파일과 해석을 포함하는 하이브리드 접근 방식을 사용합니다. 소스 코드는 처음에 바이트코드라는 중간 형식으로 변환됩니다. 그런 다음 이 바이트코드는 CPython 구현에 의해 직접 해석되거나 네이티브 기계 코드로 최적화 및 실행을 위해 PyPy 구현에 의해 추가 처리됩니다.

중간 코드의 역할

바이트코드는 원본 소스 코드보다 Python 프로그램을 더 효율적으로 표현하는 역할을 합니다. 바이트코드로 컴파일함으로써 Python은 해석된 특성을 유지하면서 성능상의 이점을 얻습니다. 중간 표현을 사용하면 소스 코드를 직접 실행하는 것보다 더 빠르게 해석할 수 있습니다.

CPython의 실행 흐름

CPython 구현에서 바이트코드는 가상 머신에 의해 해석됩니다. . 이 가상 머신은 추상화 계층을 제공하므로 플랫폼별 컴파일 없이 Python을 다양한 플랫폼에서 실행할 수 있습니다.

PyPy의 최적화

PyPy는 다른 접근 방식을 취합니다. 런타임 중에 바이트코드를 재해석하여 이 프로세스에는 코드를 분석하고 성능 병목 현상을 식별하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 식별된 섹션은 최적화된 기계 코드로 컴파일되어 실행 속도가 크게 향상됩니다.

결론

Python의 실행 패러다임은 해석과 컴파일의 복잡한 상호 작용입니다. 바이트코드로의 변환은 효율적인 중간 표현을 제공하는 반면, 인터프리터 구현 선택에 따라 바이트코드가 직접 해석되는지 아니면 성능 향상을 위해 추가로 컴파일되는지가 결정됩니다. 이러한 하이브리드 접근 방식을 통해 Python은 해석된 언어의 유연성과 컴파일된 언어의 효율성 사이에서 균형을 유지할 수 있습니다.

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