当我保留机器代码时，像Python这样的解释语言会像C++那样编译的语言那么快。

Question

我对Python等解释语言的理解是，它将源代码转换（或编译，具体取决于术语的确切定义）为低级和独立于平台的字节码。当字节码需要在特定机器上执行时，Python VM会再次将其转换为特定于目标机器的机器代码，以便目标机器的CPU能够成功地理解我的Python代码（已经是字节码格式）

在此过程中，源代码和字节码与平台无关，最终机器代码与平台相关

我的问题是，如果我保存PythonVM生成的结果机器代码并在同一台机器上重新使用它会怎么样？这是否意味着我已经像C/C++一样编译了Python源代码？我的理解是，在机器代码层面，“高级编程语言”的概念消失了，生成这种机器代码的源代码变得无关紧要——机器代码只是机器代码，CPU不在乎，也不知道这种机器代码来自哪种语言。这是否意味着，无论如何，PythonVM生成的机器代码可以和C/C++生成的机器代码一样快

（我知道这样的机器代码无论如何都不会跨平台——但这不是这个问题的重点。因为我可以像C/C++一样针对不同的平台编译源代码。）

Answer 1

不，Python字节码与机器码不同。显然，您可以构建一个使用Python字节码作为机器代码的硬件

但是，Python开发人员没有创建真正的硬件机器，而是创建了一种Python虚拟机，将Python代码作为机器代码运行（我说的有点像，因为它主要是解释的，而不是像JVM语言一样编译的，而且VM实际上不是一个VM，而是一个解释器，您应该进一步研究一下VM和解释的区别：-））。您可以将VM想象为一个程序，为了运行代码而“模拟真实硬件”

通过这种方式，您不需要关心底层硬件，但必须将Python解释器环境与代码一起提供，以形成可执行文件

我认为，错误的观念是有一个直接转换为机器代码是罪魁祸首。在某种程度上，是的，Python被转换为机器代码，但有点间接地通过在机器上执行Python环境，然后在执行代码的过程中，Python环境会将Python代码转换为机器代码以运行它