Python动态强类型解释型语言原理解析

PYTHON是一门动态解释性的强类型定义语言：编写时无需定义变量类型；运行时变量类型强制固定；无需编译，在解释器环境直接运行。

动态和静态

静态语言:是指在编译时变量的数据类型即可确定的语言，多数静态类型语言要求在使用变量之前必须声明数据类型。例如：C++、Java、Delphi、C# 、go等。

动态语言:是在运行时确定数据类型的语言。变量使用之前不需要类型声明，通常变量的类型是被赋值的那个值的类型。例如：Python、Ruby、Perl等。

强类型和弱类型

强类型和弱类型主要是站在变量类型处理的角度进行分类的。

强类型是指不允许隐式变量类型转换，弱类型则允许隐式类型转换。

所以，关键在于变量数据类型的转换。

什么叫隐式类型转换？

隐式是指源码中没有明显的类型转换代码，也就是说，一个变量，你可以直接给他赋值字符串，也可以直接给他赋值数值，你还可以直接让字符串类型的变量和数值类型的变量相加，虽然得出的最终结果未必是你想象的那样，但一定不会报错。

这就是隐式类型转换，弱类型语言，如javascript、php。

Java是强类型语言，不允许隐式类型转换，也就是说，如果你需要拿一个字符串变量当做整型来用，你必须显式地将变量类型转换好。

换句话说：

  • 强类型语言，当你定义一个变量是某个类型，如果不经过代码显式转换（强制转化）过，它就永远都是这个类型，如果把它当做其他类型来用，就会报错
  • 弱类型语言，你想把这个变量当做什么类型来用，就当做什么类型来用，语言的解析器会自动（隐式）转换。

优点：

Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。

开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子。

  • 高级语言————当你用Python语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节
  • 可移植性————由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工 作在不同平台上）。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行
  • 可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。
  • 可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。

缺点：　　

速度慢，Python 的运行速度相比C语言确实慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的，必须借助测试工具才能体现出来，比如你用C运一个程序花了0.01s,用Python是0.1s,这样C语言直接比Python快了10倍,算是非常夸张了，但是你是无法直接通过肉眼感知的，因为一个正常人所能感知的时间最小单位是0.15-0.4s左右，哈哈。其实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求，除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议你用C去实现的。

代码不能加密，因为PYTHON是解释性语言，它的源码都是以名文形式存放的，不过我不认为这算是一个缺点，如果你的项目要求源代码必须是加密的，那你一开始就不应该用Python来去实现。

线程不能利用多CPU问题，这是Python被人诟病最多的一个缺点，GIL即全局解释器锁（Global Interpreter Lock），是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得任何时刻仅有一个线程在执行，Python的线程是操作系统的原生线程。在Linux上为pthread，在Windows上为Win thread，完全由操作系统调度线程的执行。一个python解释器进程内有一条主线程，以及多条用户程序的执行线程。即使在多核CPU平台上，由于GIL的存在，所以禁止多线程的并行执行。关于这个问题的折衷解决方法，我们在以后线程和进程章节里再进行详细探讨。

  • 编译型语言：把做好的源程序全部编译成二进制代码的可运行程序。然后，可直接运行这个程序。
  • 解释型语言：把做好的源程序翻译一句，然后执行一句，直至结束！

区别：

  • 编译型语言，执行速度快、效率高；依靠编译器、跨平台性差些。
  • 解释型语言，执行速度慢、效率低；依靠解释器、跨平台性好。

个人认为，java是解释型的语言，因为虽然java也需要编译，编译成.class文件，但是并不是机器可以识别的语言，而是字节码，最终还是需要 jvm的解释，才能在各个平台执行，这同时也是java跨平台的原因。所以可是说java即是编译型的，也是解释型，但是假如非要归类的话，从概念上的定义，恐怕java应该归到解释型的语言中。
附：

  • 编译型的语言包括：C、C++、Delphi、Pascal、Fortran
  • 解释型的语言包括：Java、Basic、javascript

编译型语言要先编译再运行，而解释性语言直接“运行”源代码。

Python是种强类型的语言。

有人可能会问，在python中，可以这样写而不报错，所以是弱类型的：

i=1
print(i)
i="hello world"
print(i)

实际上，这里python表现出的特性为，他是一种动态类型语言。动态类型语言是一种在运行期间才去确定数据类型的语言，与静态类型相反。

VBScript 和 Python 是动态类型的，因为它们确定一个变量的类型是在您第一次给它赋值的时候。静态类型语言是一种在编译期间就确定数据类型的语言。大多数静态类型语言是通过要求在使用任一变量之前声明其数据类型来保证这一点的。Java 和 C 是静态类型语言。

Python 是强制类型定义的。指的是加入我们有一个整数，如果不明确地进行转换 ，不能将把它当成一个字符串，所以显然，C/C++和Java都是强类型语言。 弱类型语言与强类型相反。VBScript 是弱类型的。在 VBScript 中，我们可以将字符串 '12' 和整数 3 进行连接得到字符串'123'，然后可以把它看成整数 123 ，所有这些都不需要任何的显示转换。

总结起来，Python是一种动态的，强类型语言。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python使用type动态创建类操作示例

    本文实例讲述了Python使用type动态创建类操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 使用type动态创建类 动态语言和静态语言最大的不同,就是函数和类的定义,不是编译时定义的,而是运行时动态创建的. 下面看一个例子: # 定义一个Person类 class Person(object): def __init__(self): pass def say(self): print('say hello') p = Person() p.say() # 输出 say hello print(ty

  • Python爬虫实现模拟点击动态页面

    动态页面的模拟点击: 以斗鱼直播为例:http://www.douyu.com/directory/all 爬取每页的房间名.直播类型.主播名称.在线人数等数据,然后模拟点击下一页,继续爬取 代码如下 #!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'mayi' """ 动态页面的模拟点击: 模拟点击斗鱼直播:http://www.douyu.com/directory/all 爬取每页房间名.直播类型.主播名称.

  • Python发送手机动态验证码代码实例

     一.准备短信发送平台 首先进入http://user.ihuyi.com/nav/sms.html互亿天线,并且注册,进入首页 注册后会免费送50条消息 注册完后进入验证码通知短信,复制自己的api接口信息,apiid和apikey.并且保存 然后点击右上角的文档中心,进入后下载api文档 下载后为一个压缩包,解压.解压之后进入文件夹打开DEMO文件夹.里面为各种脚本语言实现发送短信的样本 找到python文本,直接打开可能会出现乱码,选择用记事本打开,然后全部copy到py文件中 二.修改p

  • python GUI库图形界面开发之PyQt5动态加载QSS样式文件

    python GUI库图形界面开发之PyQt5动态加载QSS样式文件

    在Qt中经常需要使用样式,为了降低耦合性(与逻辑代码分离),我们通常会定义一个QSS文件,然后编写各种控件(QLabel,QLIneEdit,QPushButton等)的样式,最后使用QApplication或QMainWindow来加载样式,这样就可以让整个应用程序共享一种样式了 编写QSS 首先新建一个扩展名为.qss的文件,如style.qss,然后将其加入资源文件(.qrc)中,在style.qss文件中编写样式代码,例如 QMainWindow{ border-image:url(./

  • Python类的动态绑定实现原理

    使用实例引用类的属性时,会发生动态绑定.即python会在实例每次引用类属性时,将对应的类属性绑定到实例上. 动态绑定的例子: class A: def test1(self): print("hello") def test2(self): print("world") def bound(): a = A() a.test1() A.test1 = A.test2 a.test1() if __name__ == "__main__": bo

  • 使用python执行shell脚本 并动态传参 及subprocess的使用详解

    最近工作需求中 有遇到这个情况 在web端获取配置文件内容 及 往shell 脚本中动态传入参数 执行shell脚本这个有多种方法 最后还是选择了subprocess这个python标准库 subprocess这个模块可以非常方便的启动一个子进程,并且控制其输入和输出 Class Popen(args,bufsize = 0,executable=None, stdin =None,stdout =None,stderr =None, preexec_fn = None,close_fds =

  • Python实现动态给类和对象添加属性和方法操作示例

    本文实例讲述了Python实现动态给类和对象添加属性和方法操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 动态给类和对象添加属性 定义一个Person类 class Person(object): def __init__(self, name): self.name = name 给对象添加属性 # 创建2个Person,分别为p1,p2 p1 = Person('amy') print(p1.name) p1.age = 10 # 给p1对象添加属性 print(p1.age) # 输出10 p2

  • python GUI库图形界面开发之PyQt5动态(可拖动控件大小)布局控件QSplitter详细使用方法与实例

    PyQt5动态(可拖动控件大小)布局控件QSplitter简介 PyQt还提供了特殊的布局管理器QSplitter.它可以动态地拖动子控件之间的边界,算是一个动态的布局管理器,QSplitter允许用户拖动子控件的边界控制子控件的大小,并提供一个处理拖曳子控件的控制器 在QSplitter对象中各子控件默认是横向布局的,可以使用Qt,Vertical进行垂直布局 QSplitter类中常用的方法 方法 描述 addWidget() 将小控件添加到QSplitter管理器的布局中 indexOf(

  • Python动态强类型解释型语言原理解析

    PYTHON是一门动态解释性的强类型定义语言:编写时无需定义变量类型:运行时变量类型强制固定:无需编译,在解释器环境直接运行. 动态和静态 静态语言:是指在编译时变量的数据类型即可确定的语言,多数静态类型语言要求在使用变量之前必须声明数据类型.例如:C++.Java.Delphi.C# .go等. 动态语言:是在运行时确定数据类型的语言.变量使用之前不需要类型声明,通常变量的类型是被赋值的那个值的类型.例如:Python.Ruby.Perl等. 强类型和弱类型 强类型和弱类型主要是站在变量类型处

  • Mybatis mapper动态代理的原理解析

    前言 在开始动态代理的原理讲解以前,我们先看一下集成mybatis以后dao层不使用动态代理以及使用动态代理的两种实现方式,通过对比我们自己实现dao层接口以及mybatis动态代理可以更加直观的展现出mybatis动态代理替我们所做的工作,有利于我们理解动态代理的过程,讲解完以后我们再进行动态代理的原理解析,此讲解基于mybatis的环境已经搭建完成,并且已经实现了基本的用户类编写以及用户类的Dao接口的声明,下面是Dao层的接口代码 public interface UserDao { /*

  • python标识符命名规范原理解析

    这篇文章主要介绍了python标识符命名规范原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 简单地理解,标识符就是一个名字,就好像我们每个人都有属于自己的名字,它的主要作用就是作为变量.函数.类.模块以及其他对象的名称. Python 中标识符的命名不是随意的,而是要遵守一定的命令规则,比如说: 1.标识符是由字符(A~Z 和 a~z).下划线和数字组成,但第一个字符不能是数字. 2.标识符不能和 Python 中的保留字相同.有关保留

  • Python @property装饰器原理解析

    这篇文章主要介绍了Python @property装饰器原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 1.通过@property装饰器,可以直接通过方法名来访问方法,不需要在方法名后添加一对"()"小括号. class Person: def __init__(self, name): self.__name = name @property def say(self): return self.__name xioabai

  • python线程join方法原理解析

    这篇文章主要介绍了python线程join方法原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 几个事实 1 python 默认参数创建线程后,不管主线程是否执行完毕,都会等待子线程执行完毕才一起退出,有无join结果一样 2 如果创建线程,并且设置了daemon为true,即thread.setDaemon(True), 则主线程执行完毕后自动退出,不会等待子线程的执行结果.而且随着主线程退出,子线程也消亡. 3 join方法的作用是阻

  • Python机器学习多层感知机原理解析

    Python机器学习多层感知机原理解析

    目录 隐藏层 从线性到非线性 激活函数 ReLU函数 sigmoid函数 tanh函数 隐藏层 我们在前面描述了仿射变换,它是一个带有偏置项的线性变换.首先,回想下之前下图中所示的softmax回归的模型结构.该模型通过单个仿射变换将我们的输入直接映射到输出,然后进行softmax操作.如果我们的标签通过仿射变换后确实与我们的输入数据相关,那么这种方法就足够了.但是,仿射变换中的线性是一个很强的假设. 我们的数据可能会有一种表示,这种表示会考虑到我们的特征之间的相关交互作用.在此表示的基础上建立

  • Python动态类型实现原理及过程解析

    在python中,我们使用变量时,并没有声明变量的存在和类型.类型是在运行过程中自动决定的. a = 3 python将会执行三步去完成上面这个请求. 1.创建一个对象代表3 2.创建一个变量a,如果a未创建. 3.将变量a与对象3相连接. 可以将变量a看作对象3的一个引用. a = 3 b = a 多个变量可以指向同一个对象,在Python中叫共享引用. Python在每个对象中保持了一个计数器,用于记录当前指向该对象的引用的数目,一旦计数器被设置为0,该对象的内存空间就会自动回收. 原处修改

  • python 动态调用函数实例解析

    1. 根据字符串名称 动态调用 python文件内的方法eval("function_name")(参数) 2. 根据字符串 动态调用类中的静态方法,getattr(ClassName,"function_name")(参数) 3. apply(functoin_name,parameters) 这个function_name不是字符串,而是函数对象本身:parameters是参数,类似(a,b,...)这样的格式 4. 当函数不确定参数的数目时候,采用 一个 *

  • Python小波变换去噪的原理解析

    Python小波变换去噪的原理解析

    一.小波去噪的原理 信号产生的小波系数含有信号的重要信息,将信号经小波分解后小波系数较大,噪声的小波系数较小,并且噪声的小波系数要小于信号的小波系数,通过选取一个合适的阀值,大于阀值的小波系数被认为是有信号产生的,应予以保留,小于阀值的则认为是噪声产生的,置为零从而达到去噪的目的.小波阀值去噪的基本问题包括三个方面:小波基的选择,阀值的选择,阀值函数的选择. (1) 小波基的选择:通常我们希望所选取的小波满足以下条件:正交性.高消失矩.紧支性.对称性或反对称性.但事实上具有上述性质的小波是不可能

  • Python常用数据分析模块原理解析

    前言 python是一门优秀的编程语言,而是python成为数据分析软件的是因为python强大的扩展模块.也就是这些python的扩展包让python可以做数据分析,主要包括numpy,scipy,pandas,matplotlib,scikit-learn等等诸多强大的模块,在结合上ipython交互工具 ,以及python强大的爬虫数据获取能力,字符串处理能力,让python成为完整的数据分析工具. numpy 官网:https://www.scipy.org/ NumPy(Numeric

随机推荐