理解编译器和解释器之间的区别

从微波炉和冰箱到gps和智能手机，有很多我们每天都使用的技术，我们并不真正知道它们的工作细节。你可能会认为程序员会是个例外。但是他们中的许多人并不确切知道编译器和解释器的工作原理，以及它们的区别，尽管他们经常使用它们。虽然这种知识在日常工作中不总是严格必要的，但它可以帮助选择合适的编程语言并解决代码问题。话虽如此，让我们来了解一下编译器和解释器的区别，以及它们的工作原理。

编译器和解释器是什么，它们是如何工作的？

简而言之，编译器和解释器是我们可以用来执行程序的两种不同技术。我们理解我们编写的代码，称为源代码。然而，计算机无法使用这种代码进行通信，所以它们将其转换为二进制数字，称为机器代码。为此，我们使用编译器和解释器使计算机能够理解我们编写的代码。你可以将它们看作语言处理器，因为它们处理我们的代码并将其转换为计算机可以理解的格式。虽然它们实现了类似的目标，但它们的工作方式是不同的。让我们接下来介绍这些。

编译和解释过程

这两个过程都有一些复杂的部分，但它们很容易理解。编译器和解释器有一些共同的技术，但也有一些区别。我们在下表中总结了涉及的步骤，并注明了它们的适用性。

步骤	解释	编译	解释
词法分析	首先，编译器将您的代码分解为最小可能的组件，如运算符和关键字。这些被称为标记。	是	是
语法分析	构建一个解析树来组织这些标记。这样做是为了验证代码结构并确保标记之间的关系得到正确表示。	是	是
ast创建	通常，然后从解析树创建一个抽象语法树（ast）。这是一棵更紧凑的树，其中省略了多余的语法细节，只保留了代码的基本含义。ast还可以用于生成中间代码，中间代码在最终生成之前可以进行优化。	是	是
语义分析	然后进行语义分析以解决语义错误。当代码语义与语言规则或整体程序逻辑不匹配时，就会发生这些错误。它们可以包括类型不匹配、作用域错误和未声明的变量。	是	是
代码执行	解释器执行ast或解析树的每个节点指定的操作。	否	是
优化	应用不同的优化技术，旨在减少运行时间并最大化效率。	是	否
代码生成	生成机器代码，根据使用的过程，可以从ast或中间代码生成机器代码。这些机器代码将准备好执行。	是	否
动态类型	某些解释器在此阶段确定表达式和变量类型，使代码更加灵活。	否	是
输出/交互	在执行代码时，解释器可以产生输出，并可能接受输入。	否	是

编译器和解释器之间的区别是什么？

从表中我们可以看到，编译和解释之间存在一些共同之处，但也存在一些重要的区别。两者之间最基本的区别是，编译器将代码提前转换为机器代码，而解释器在代码运行时逐条语句或逐行转换代码。因此，解释器对于每个行或语句都要重复执行每个步骤。

由于编译器在执行程序之前有更多的优化机会，因此它的性能往往更好。另一方面，解释器通常提供更大的灵活性，因为它们允许动态类型，即变量在执行时可以保存不同的值类型。解释器还可以在运行时生成代码，从而可以动态优化代码。使用解释器进行调试也更高效和及时，因为往往更容易将错误定位到特定的行或语句。

值得注意的是，我们使用的编程语言通常是基于编译器（如c、c++、rust）或解释器（如python、javascript、ruby），但有时会存在一些重叠。特别是像c#和java这样的语言被认为是混合语言。

编译器和解释器的示例

在这个阶段，实际示例可以帮助理解编译器和解释器的工作原理。我们将从一个简单的编译器示例开始。

编译器示例

在这个示例中，我们使用编译器将算术表达式转化为机器码。考虑以下python代码块：

class compiler:
    def __init__(self):
        self.result = 0

    def compile(self, expression):
        tokens = expression.split('+')

        for token in tokens:
            self.result += int(token)

        return self.result

compiler = compiler()

result = compiler.compile("2+3+4")

print(result)

在这里，我们使用编译器将算术表达式转化为机器码。我们定义了“compiler”类及其初始化方法。然后我们将“result”属性初始化为0。

接下来，我们定义了“compile()”方法，该方法接受“expression”参数。然后我们使用“+”运算符分割表达式，得到表示操作数的“token”子字符串。

随后，我们启动一个for循环，遍历这些token，并使用“int()”函数将它们转换为整数。程序将这些整数加到result属性上，计算操作数的总和。

最后，我们创建了一个编译器类的实例，将其赋值给“compiler”变量，并调用compile方法。控制台打印出结果，如图所示。

python中编译器的简单示例。

©jingzhengli.com

解释器示例

为了说明问题，我们将使用解释器执行相同的计算，代码如下：

class interpreter:
    def interpret(self, expression):
        tokens = expression.split('+')
        result = 0

        for token in tokens:
            result += int(token)

        return result

interpreter = interpreter()
result = interpreter.interpret("2+3+4")
print(result)

我们定义了一个类，但这次是“interpreter”。然后我们定义了“interpret()”方法，该方法以“expression”参数作为输入。

与之前类似，程序对表达式进行分割并将token转换为整数。我们创建了一个解释器类的实例，将其赋值给“interpreter”变量，并调用interpret方法。

python中解释器的简单示例。

©jingzhengli.com

尽管两个示例产生了相同的输出，但流程是不同的。编译器将表达式转化为可执行形式，而解释器逐行解释。因此，尽管结果相同，编译器和解释器的运行方式不同。

编译器和解释器的优缺点是什么？

我们已经提到了编译器和解释器的优缺点，但下表总结了这些内容供参考。

编译器优点	编译器缺点
通常由于预优化而具有更好的性能和效率。	调试可能更困难，因为代码必须首先编译。
理论上非常易于移植，因为程序可以作为字节码或可执行文件传送。	重新编译或交叉编译器可能需要在不同平台上执行程序。

解释器优点	解释器缺点
更灵活，适用于需要经常修改代码的情况。	执行时速度较慢。
由于解释器提供运行时环境，程序易于在不同平台上执行。	较少的优化机会。
调试更简单，因为您会立即收到反馈，错误消息可以指出问题。	虽然可以相对容易地编写跨平台代码，但需要一个解释器来执行它。

有哪些类型的编译器和解释器？

我们已经讨论了编译器和解释器的一般情况，但在这些类别中有许多具体类型。下面的表格提供了简要概述。

编译器类型	说明
字节码编译器	将源代码转换为字节码表示。
自举编译器	这种类型可以编译自己的源代码，实现独立和自给自足的编译器。
交叉编译器	这种编译器类型生成用于不同目标平台的代码，而不是源代码所在的平台。
单通编译器	只需一次通过源代码。
多通编译器	多次通过源代码，在不同阶段进行不同的操作和分析。
前端编译器	处理词法分析、语法分析和语义分析。
后端编译器	处理优化和代码生成。
源到源编译器	我们也称之为转译器，它们将源代码从一种语言转换为另一种语言。
反编译器	逆转编译过程，生成原始源代码。
语言重写器	修改源代码，同时保持行为属性。
即时（jit）编译器	在运行时动态地分部分编译代码。
提前（aot）编译	提前将源代码编译成可执行形式。
汇编器	将汇编语言代码转换为机器代码。
本地编译器	为硬件生成特定的代码，无需虚拟机或额外的运行时环境。

解释器类型	解释
字节码解释器	以字节码格式执行程序，例如jvm和cil。
ast解释器	直接从遍历ast执行代码。
线程代码解释器	以内存地址的形式遍历指令，通常从“线程”表中获取。
脚本解释器	用于脚本语言，并在没有编译的情况下执行源代码。
即时（jit）解释器	通过选择性地识别频繁使用的代码，并将其转换为机器码，将动态编译与解释相结合。
嵌入式解释器	集成到大型系统中的解释器。

总结

总之，编译器和解释器将源代码转换为可执行的机器码，但它们的方法和应用程序有所不同。编译器在事先生成可执行形式，而解释器在运行时逐条或逐行评估代码。编译通常提供更好的性能和效率，但可能更依赖于平台。解释通常提供更大的灵活性和调试机会，但处理速度更慢。选择两者之间取决于项目的约束和具体要求，但在实践中，编译器和解释器经常重叠，例如在java、c#或即时（jit）编译中。一般来说，编译器更适用于较大的系统和性能关键的情况，而解释器在动态环境和脚本语言中更好。