Python 是一種通用解釋型、互動式、物件導向的高階程式語言。 Python 在運行時由解釋器進行處理。在執行程式之前不需要編譯程式。這與 PERL 和 PHP 類似。
執行步驟
Step1 - Python 原始碼由編碼器編寫。檔案副檔名:.py
第2步 - 編碼器所寫的Python原始碼被編譯為Python字節碼。在此過程中,將建立一個副檔名為 .pyc 的檔案。
步驟 3 - 虛擬機器執行 .pyc 擴充檔。考慮虛擬機器是 Python 的運行時引擎。這是Python程式運行的地方。
因此,Python解釋器包含了程式編譯的過程,程式編譯為字節碼,然後由虛擬機器執行。
讓我們看下面的圖來更好地理解執行過程
#建立 .pyc 檔案
要在 Python 中建立 .pyc 文件,請使用 PyCompile。官方文件甚至建議如下所示 -
#py_compile 模組
py_compile 模組提供了一個從來源檔案產生字節碼檔案的函數,以及當模組原始檔案作為腳本呼叫時使用的另一個函數。 py_compile.compile() 將原始檔編譯為字節碼並寫出字節碼快取檔。
現在,讓我們來看看範例 -
import py_compile py_compile.compile("demo.py")
使用 py_compile.main()
import py_compile py_compile.main(['File1.py','File2.py','File3.py'])
compileall 模組
compileall模組提供了一些實用函數來支援安裝Python函式庫。這些函數編譯目錄樹中的 Python 原始檔。此模組可用於在庫安裝時建立快取的字節碼文件,這使得即使沒有庫目錄寫入權限的使用者也可以使用它們。
您也可以使用compileall模組從命令列編譯 -
python -m compileall <file_1>.py <file_n>.py
編譯上述目錄中的每個檔案。 compile_dir() 遞歸地沿著 dir 命名的目錄樹下降,沿途編譯所有 .py 檔案。如果所有檔案編譯成功,則傳回 true 值,否則傳回 false 值 -
import compileall compileall.compile_dir(direname)
使用compileall.compile_file():compile_file()方法編譯路徑全名的檔案。如果檔案編譯成功,則傳回 true 值,否則傳回 false 值:
import compileall compileall.compile_file('YourFileName.py')
以上是解釋Python是一種解釋型語言的原因的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

使用NumPy創建多維數組可以通過以下步驟實現:1)使用numpy.array()函數創建數組,例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])創建2D數組;2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函數創建特定值填充的數組;3)理解數組的shape和size屬性,確保子數組長度一致,避免錯誤;4)使用np.reshape()函數改變數組形狀;5)注意內存使用,確保代碼清晰高效。

播放innumpyisamethodtoperformoperationsonArraySofDifferentsHapesbyAutapityallate AligningThem.itSimplifififiesCode,增強可讀性,和Boostsperformance.Shere'shore'showitworks:1)較小的ArraySaraySaraysAraySaraySaraySaraySarePaddedDedWiteWithOnestOmatchDimentions.2)

forpythondataTastorage,choselistsforflexibilityWithMixedDatatypes,array.ArrayFormeMory-effficityHomogeneousnumericalData,andnumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.listsareversareversareversareversArversatilebutlessEbutlesseftlesseftlesseftlessforefforefforefforefforefforefforefforefforefforlargenumerdataSets; arrayoffray.array.array.array.array.array.ersersamiddreddregro

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1)Listscanholdelementsofdifferenttypes,2)theyaredynamic,allowingeasyadditionsandremovals,3)theyofferintuitiveoperationslikeslicing,but4)theyarelessmemory-efficientandslowerforlargedatasets.

toAccesselementsInapyThonArray,useIndIndexing:my_array [2] accessEsthethEthErlement,returning.3.pythonosezero opitedEndexing.1)usepositiveandnegativeIndexing:my_list [0] fortefirstElment,fortefirstelement,my_list,my_list [-1] fornelast.2] forselast.2)

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