python函数编译器,Python常用编译器

让人得心应手的Python编辑器有哪些

初学Python推荐这两个编辑器：

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第一款：Sublime Text

Sublime Text是一个代码编辑器，也是HTML和散文先进的文本编辑器。Sublime Text是由程序员Jon

Skinner于2008年1月份所开发出来，它最初被设计为一个具有丰富扩展功能的Vim。

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。

Sublime Text的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的Python API，Goto功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime

Text是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

第二款：Geany

Geany是一个小巧的使用GTK+2开发的跨平台的开源集成开发环境，以GPL许可证分发源代码，是免费的自由软件。

Geany小巧、启动迅速，拥有语法高亮、代码自动补完、代码折叠、插件扩展、自动补完经常使用的结构、调用提示等功能，支持C、Java、PHP、html、Python、perl、pascal等语言，对开发者而言是一款相对简便的工具。

python是一种什么类型的编程语言

Python（英国发音：/?pa?θ?n/ 美国发音：/?pa?θɑ?n/）是一种广泛使用的解释型、高级编程、通用型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于1991年。可以视之为一种改良（加入一些其他编程语言的优点，如面向对象）的LISP。

Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进划分代码块，而非使用大括号或者关键词）。

相比于C++或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序，该语言都试图让程序的结构清晰明了。

与Scheme、Ruby、Perl、Tcl等动态类型编程语言一样，Python拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。

Python 解释器本身几乎可以在所有的操作系统中运行。Python的其中一个解释器CPython是用C语言编写的、是一个由社群驱动的自由软件，当前由Python软件基金会管理。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多重继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符，因此Python也支持泛型设计。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式编程只提供了有限的支持。有两个标准库（functools, itertools）提供了与Haskell和Standard ML中类似的函数式程序设计工具。

虽然Python可能被粗略地分类为“脚本语言”，但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。

Python的支持者较喜欢称它为一种高端动态编程语言，原因是“脚本语言”泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shell script、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。

Python本身被设计为可扩展的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C、C++、Cython来编写扩展模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。

因此，有很多人把Python作为一种“胶水语言”使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如Google应用服务引擎使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。

《Python技术手册》的作者马特利（Alex Martelp）说：“这很难讲，不过，2004年，Python已在Google内部使用，Google召募许多Python高手，但在这之前就已决定使用Python。他们的目的是尽量使用Python，在不得已时改用C++；在操控硬件的场合使用C++，在快速开发时候使用Python。”

Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”，也因此它和拥有明显个人风格的其他语言很不一样。在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确没有或者很少有歧义的语法。这些准则被称为“Python格言”。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

相关推荐：《Python教程》以上就是小编分享的关于python是一种什么类型的编程语言的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

python是用c写的吗

python是用c写的，下面给大家介绍一下Python与c的联系：

python的诞生

1991年，第一个Python编译器(同时也是解释器)诞生。它是用C语言实现的，并能够调用C库(.so文件)。从一出生，Python已经具有了：类(class)，函数(function)，异常处理(exception)，包括表(list)和词典(dictionary)在内的核心数据类型，以及模块(module)为基础的拓展系统。

Guido希望有一种语言，这种语言能够像C语言那样，能够全面调用计算机的功能接口，又可以像shell那样，可以轻松的编程。ABC语言让Guido看到希望。ABC是由荷兰的CWI (Centrum Wiskunde Informatica, 数学和计算机研究所)开发的。Guido在CWI工作，并参与到ABC语言的开发。ABC语言以教学为目的。与当时的大部分语言不同，ABC语言的目标是“让用户感觉更好”。ABC语言希望让语言变得容易阅读，容易使用，容易记忆，容易学习，并以此来激发人们学习编程的兴趣。

学python用什么编译器啊，哪位大佬推荐一下

1、CPython

是Python语言规范的参考实现，能够优先获得Python语言的最新、最强的功能，CPython是由C语言编写而成，不但可以从Python代码中调用C代码的函数，还可以直接在Python中使用大量现有的C代码库。

2、Brython

Brython可用于在浏览器中运行包含了Python 3脚本的Web应用。

3、PyPy Python

虽然第一个推荐的是在Python中使用最广泛的编译器，但却不是最快的，PyPy采用的是即时的编译概念，在代码执行前，就直接编译为机器代码，因此其执行速度提高了近4倍。

4、Jython或JPython

使用率第二高，Jython最初被称为JPython，是通过Python语言来实现Java虚拟机的，开发者既可以将现有的Java包和代码库，导入自己的Python程序中，还可以在Java程序中嵌入Python脚本。

5、Cython

Cython与CPython不同，更像是一个超集，允许开发者在代码中结合C和Python，从而生成C语言代码类型的输出，以供任何一种C/C++编译器进行后续编译。

6、Skulpt

流行的速度非常快，主要目的是提供一种良好的在线式Python编译器，也可以通过让Web应用引擎包含Skulpt，以方便开发者编写出被用于前端的Python脚本。

7、PyJS

是另一款完全用Python去开发Web应用的编译工具，在后台，PyJS会在使用内置的Ajax框架之前，将Python代码编译为JavaScript。

8、WinPython

是Python的"即用型"发行版，也就意味着用户无需安装，即可在Windows PC上运行，作为另一种Python的实现，WinPython编译器不仅带来了Python执行环境，而且还包含了诸如：Scipy、Numpy、以及Pandas等各种Python库。

Python编译器推荐

1、CPython

2、Brython

Brython可用于在浏览器中运行包含了Python 3脚本的Web应用。

3、PyPy Python

4、Jython或JPython

5、Cython

Cython与CPython不同，更像是一个超集，允许开发者在代码中结合C和Python，从而生成C语言代码类型的输出，以供任何一种C/C++编译器进行后续编译。

6、Skulpt

流行的速度非常快，主要目的是提供一种良好的在线式Python编译器，也可以通过让Web应用引擎包含Skulpt，以方便开发者编写出被用于前端的Python脚本。

7、PyJS

是另一款完全用Python去开发Web应用的编译工具，在后台，PyJS会在使用内置的Ajax框架之前，将Python代码编译为JavaScript。

8、WinPython

是Python的"即用型"发行版，也就意味着用户无需安装，即可在Windows

PC上运行，作为另一种Python的实现，WinPython编译器不仅带来了Python执行环境，而且还包含了诸如：Scipy、Numpy、以及Pandas等各种Python库。

python怎么使用cython

1. Cython是什么？

它是一个用来快速生成Python扩展模块(extention module)的工具

语法是Python和c的混血

Cython作为一个Python的编译器，在科学计算方面很流行，用于提高Python的速度，通过OpenMPI库还可以进行吧并行计算。

2. Cython安装（Windows）

我的环境是win7 x64, python27, vs2010

安装的基础是有一个c编译器（这里以vs2010为例）

从下载安装包，解压到一目录，进入该目录，在cmd命令行中执行

python setup.py install

注：执行过程可能遇到问题：Windows下pip安装包报错：Microsoft Visual C++ 9.0 is required Unable to find vcvarsall.bat

解决方案：下载Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7，点击直接安装即可。

3. 例子

例3.1：入门

创建hello.pyx，内容如下

def say_hello():

print "Hello World!"

创建setup.py，内容如下

from distutils.core import setup

from Cython.Build import cythonize

setup(name = 'Hello world app',

ext_modules = cythonize("hello.pyx"))

编译Cython代码

step1: 把.pyx文件被Cython便以为.c文件

step2: 把.c文件编译为可导入的使用模块.so(Windows下为.pyd)文件

python setup.py build

python setup.py install

注：可能出现问题：Unable to find vcvarsall.bat

原因：Python 2.7 会搜索 Visual Studio 2008.如果你电脑上没有这个版本的话就会报错。

如果装的是vs2010，那么在cmd命令行中执行

SET VS90COMNTOOLS=%VS100COMNTOOLS%

如果装的是vs2010，那么在cmd命令行中执行　

SET VS90COMNTOOLS=%VS110COMNTOOLS%

执行

import hello

hello.say_hello()

Hello World!

例3.2 通过静态类型提高速度

在Cython中可以通过标记静态类型来提高速度，凡是标记为静态类型的部分都会将动态语言类型变为简单的c代码，从而提速。

但是如果滥用静态类型，会降低可读性，甚至因类型设置不当导致错误类型检查造成速度降低。

例3.2.1 静态类型变量

Python原生态代码

compute.pyx

def f(x):

return x ** 2 - x

def integrate_f(a, b, N):

s = 0

dx = (b - a) / N

for i in range(N):

x += f(a + i * dx)

return s * dx

setup.py

from distutils.core import setup

from Cython.Build import cythonize

setup(

name = 'Hello world app',

ext_modules = cythonize("compute.pyx"),

)

test.py

import compute

import time

starttime = time.clock()

compute.integrate_f(3.2, 6.9, 1000000)

endtime = time.clock()

print "read: %f s" %(endtime - starttime）

执行

python setup.py build

python setup.py install

python test.py

结果

read: 0.332332 s

使用静态变量替换后的代码

compute2.pyx

def f(double x):

return x ** 2 - x

def integrate_f(double a, double b, int N):

cdef int i

cdef double s, dx

s = 0

dx = (b - a) / N

for i in range(N):

s += f(a + i * dx)

return s * d

setup2.py

from distutils.core import setup

from Cython.Build import cythonize

setup(

name = 'Hello world app',

ext_modules = cythonize("compute2.pyx"),

)

test2.py

import compute2

import time

starttime = time.clock()

compute2.integrate_f(3.2, 6.9, 1000000)

endtime = time.clock()

print "read: %f s" %(endtime - starttime)

执行

python setup.py build

python setup.py install

python test.py

结果

read: 0.109200s

结论

该测试用例，使用静态类型速度是不使用静态类型的3倍。

例3.2.2 静态类型函数

把compute2.pyx中的函数变为

cdef double f(double x):

return x ** 2 - x

def integrate_f(double a, double b, int N):

cdef int i

cdef double s, dx

s = 0

dx = (b - a) / N

for i in range(N):

s += f(a + i * dx)

return s * dx

结果

read: 0.084859 s

结论：比例子3.2.1速度又快了

例3.3 调用C函数

cdef extern from "math.h":

double sin(double)

double cos(double)

cpdef double Sin(double x):

return sin(x)

cpdef double Cos(double x):

return cos(x)

cpdef: 对于Python可使用的函数使用（为了使得在以后的Python程序中调用Sin，Cos函数，用cpdef，而不用cdef）

cdef: 对于C可使用的函数使用

请注意，上面的代码声明了 math.h 里的函数，提供给 Cython 使用。C编译器在编译时将会看到 math.h 的声明，但 Cython 不会去分析 math.h 和单独的定义。

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