Lisp与Python——静态编译
为什么Lisp虽然有很多动态特性，却可以进行静态编译，而Python却不能（如果编译的话就会失去所有动态特性）？
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其实，没有什么能阻止你把一个Python程序静态编译，只是到现在为止还没有人写出这样的编译器（我个人觉得Python的运行时比CL的简单多了）。
你可以说，主要的区别在于一些细节，比如“花了多少时间在编写编译器上，以及这个语言是否有正式的编写规范”。
我们来看看这些点：
- Lisp的编译器已经发展了超过40年，早在70年代就开始了（我不太确定具体的日期，懒得去查）。这就积累了大量关于如何编写编译器的知识。相对而言，Python最初是作为“教学语言”设计的，因此编译器并不是那么重要。
- 缺乏规范 - Python没有一个单一的来源来明确规定语言的具体语义。当然，你可以指向PEP文档，但这并不能改变一个事实，那就是唯一真正的规范就是主要实现的源代码，CPython。值得注意的是，这实际上是一个简单的编译器（将代码编译成字节码）。
至于是否可能 - Python使用了相对简单的结构来处理符号等，主要是它的字典。你可以把它们当作程序的符号表。你可以给数据类型打标签，以识别基本类型，然后根据存储的名称和内部结构获取其他类型。语言的其他部分也相当简单。唯一缺少的就是实际的工作来实现它，并确保它能正确运行。
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说实话，当你执行Python脚本时，它们会被编译成.pyc文件，具体可以参考“编译过的”Python文件。
你还可以使用像py2exe这样的工具，把Python程序编译成可执行文件。
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其实，Python是可以进行静态编译的，虽然这样做的效率稍微低一些，因为Python的本地作用域比较灵活。此外，如果你想保留一些动态特性（比如eval这个功能），那么在编译后的程序中需要包含编译器，但这也不是不可能。
研究表明，大多数Python程序在静态分析时看起来是动态的，但在运行时其实是相对静态和单一的。这意味着在运行时使用即时编译（JIT）的方法对Python程序效果更好。你可以看看unladen-swallow、PyPy和Psyco这些项目，它们都是把Python编译成机器代码的方式。另外，还有IronPython和Jython，它们使用最初为静态语言设计的虚拟机来将Python编译成机器代码。