Phenquestions
Ett särskilt element inom datavetenskap som har sett en stor utveckling är avsnittet programmeringsspråk, som är en integrerad del av maskiner och innehåller instruktioner som gör att maskinerna kan utföra olika uppgifter. Python är ett programmeringsspråk på hög nivå som har vuxit enormt och används i flera branscher.
Python själv är dock enormt och kan implementeras i flera olika smaker, vilket också kommer att vara ämnet för vår diskussion i den här artikeln, och där vi kommer att titta på de olika implementeringarna som för närvarande finns av Python.
Olika implementeringar av Python
Vi har använt termen "implementering" ett tag nu. Vad betyder det här? Tja, implementering hänvisar till hur tolken skrevs - vilka språk som användes och vad är syftet med den specifika tolken.
Låt oss nu titta på några av de olika implementeringarna av Python.
1) CPython
CPython är standard och mest använda tolk eller implementering av Python, skrivet i C. Det är den ursprungliga Python-versionen, som användare laddar ner från sin officiella webbplats, Python.org. Det kan beskrivas bättre som en blandning av både en tolk och en kompilator eftersom den konverterar din skrivna Python-källkod till bytecode. Med bytecode hänvisar vi till en programkod som sammanställs och bearbetas till ett lågnivåspråk som kan användas som instruktioner för tolk. Det är denna bytecode som körs på CPython Virtual Machine.
Eftersom det är den ursprungliga Python-implementeringen har CPython den högsta kompatibiliteten med en mängd olika Python-paket och -moduler och är det bästa valet om användare behöver skriva kod som helt matchar Python-standarderna.
2) Jython
Jython är en annan Python-implementering som har skrivits på Java-språket vars implementering kan köras på Java-plattformar. I likhet med CPython konverterar den först källkoden till bytkod, som, som nämnts tidigare, är en uppsättning instruktioner som behövs av en tolk. I Jython är dessa skrivna i Java och kan köras på Java Virtual Machine, vilket är samma miljö som Java själv använder. Jython tillåter användare att enkelt arbeta med Java-program eftersom du kan ringa och använda dina Java-funktioner och klasser direkt från Jython utan ytterligare ansträngningar vilket är oerhört fördelaktigt eftersom Python-användare kan få tillgång till det enorma ekosystemet av bibliotek och ramar följa med Java. Detsamma gäller i motsatt ände.
3) IronPython
På samma sätt som Jython har utvecklats för Java-användare är IronPython den populära Python-implementeringen som har skrivits i C-Sharp (C #) och har utformats för att köras på .NET-plattform. Det skapar en bro mellan Python och .NET-universum och låter Python-användare få tillgång till C-skarpa funktioner och klasser, liksom .NET-bibliotek och ramar direkt från IronPython. IronPython utmärker sig för program som använder threading och finns på ironpython.webbplats.
4) PyPy
PyPy är Python-implementeringen som har skrivits på själva Python-språket och är ett annat alternativ till CPython. Eftersom den har skapats med tanke på specifikationerna för Python-språket är den mest kompatibel med CPython, så att den kan köra webbramar som Django och Flask, och till och med lägger till några förbättringar på toppen av den. PyPy använder konceptet som heter Just-in-time (JIT) kompilering, vilket gör det möjligt att kompilera källkoden under genomförandet av programmet. Detta har i sin tur gjort det flera gånger snabbare än CPython, där dess körhastighet var långsam var ett vanligt klagomål bland användare. PyPy förbättrar helt den här delen av CPython.
5) Cython
Till skillnad från de andra implementeringarna av Python som nämns i listan är Cython inte en Python-tolk utan snarare en superset av Python-språket som tillåter användare att sammanställa program på C-språket. Det fantastiska är att det ger dig den kombinerade kraften hos både Python och C, och det är därför det kan användas för att skriva C-tillägg såväl som för att omvandla och ställa in din Python-kod till C. Därför övervinner Cython många begränsningar av Python och behåller fortfarande bekvämligheten och komforten som följer med Python.
Slutsats:
Python har växt enormt och expanderat till olika implementeringar, som alla har utvecklats för att tillgodose behoven hos olika användare. Under den tidsram som användare kan arbeta med Python-gränssnittet kan de stöta på flera av dessa implementeringar, och därför är det viktigt att veta exakt var och en av dessa och var ligger deras expertis.
