python解釋器
㈠ python用什麼解釋器
Python的編輯器也是眾多的，下面說下幾種：
提問者使用的是dos的編輯器，這一種當然不舒服；
Python的自帶的有兩種：
2.1 Shell形式：這一種和dos一樣很糾結，如下圖：
其他的第三方，比如Eclips+PyDev等；
個人建議你使用2.2裡面的Edit模式，啟動方法是：
開始--所有程序--Python--IDLE（PythonGUI）。
㈡ Python怎樣使用解釋器
大學里計算機科學最吸引我的地方就是編譯器。最神奇的是，編譯器是如何讀出我寫的那些爛代碼，並且還能生成那麼復雜的程序。當我終於選了一門編譯方面的課程時，我發現這個過程比我想的要簡單得多。
在本系列的文章中，我會試著通過為一種基本命令語言IMP寫一個解釋器，來展示這種簡易性。因為IMP是一個簡單廣為人知的語言，所以打算用 Python寫這個解釋器。Python代碼看起來很像偽代碼，所以即使你不認識 Python，你也能理解它。解析可以通過一套從頭開始實現的解析器組合完成（在本系列的下一篇文章中會有解釋）。除了sys（用於I/O）、re（用於解析正則表達式）以及unittest（用於確保一切工作正常）庫，沒有使用其他額外的庫。
IMP 語言
在開始寫之前，我們先來討論一下將要解釋的語言。IMP是擁有下面結構的最小命令語言：
賦值語句（所有變數都是全局的，而且只能存儲整數）：
Python
1
x := 1
條件語句：
Python
1
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5
if x = 1 then
y := 2
else
y := 3
end
while循環：
Python
1
2
3
while x < 10 do
x := x + 1
end
復合語句（分號分隔）：
Python
1
2
x := 1;
y := 2
OK，所以它只是一門工具語言，但你可以很容易就把它擴展成比Lua或python更有用的語言。我希望能把這份教程能保持盡量簡單。
下面這個例子是計算階乘的程序：
Python
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6
n := 5;
p := 1;
while n > 0 do
p := p * n;
n := n - 1
end
IMP沒有讀取輸入的方式，所以初始狀態必須是在程序最開始寫一系列的賦值語句。也沒有列印結果的方式，所以解釋器必須在程序的結尾列印所有變數的值。
解釋器的結構
解釋器的核心是「中間表示」（Intermediate representation，IR）。這就是如何在內存中表示IMP程序。因為IMP是一個很簡單的語言，中間表示將直接對應於語言的語法；每一種表達和語句都有對應的類。在一種更復雜的語言中，你不僅需要一個「語法表示」，還需要一個更容易分析或運行的「語義表示」。
解釋器將會執行三個階段：
將源碼中的字元分割成標記符（token）
將標記符組織成一棵抽象語法樹（AST）。抽象語法樹就是中間表示。
評估這棵抽象語法樹，並在最後列印這棵樹的狀態
將字元串分割成標記符的過程叫做「詞法分析」，通過一個詞法分析器完成。關鍵字是很短，易於理解的字元串，包含程序中最基本的部分，如數字、標識符、關鍵字和操作符。詞法分析器會除去空格和注釋，因為它們都會被解釋器忽略。
實際執行這個解析過的抽象語法樹的過程稱為評估。這實際上是這個解析器中最簡單的部分了。
本文會把重點放在詞法分析器上。我們將編寫一個通用的詞彙庫，然後用它來為IMP創建一個詞法分析器。下一篇文章將會重點打造一個語法分析器和評估計算器。
詞彙庫
詞法分析器的操作相當簡單。它是基於正則表達式的，所以如果你不熟悉它們，你可能需要讀一些資料。簡單來說，正則表達式就是一種能描述其他字元串的特殊的格式化的字元串。你可以使用它們去匹配電話號碼或是郵箱地址，或者是像我們遇到在這種情況，不同類型的標記符。
詞法分析器的輸入可能只是一個字元串。簡單起見，我們將整個輸入文件都讀到內存中。輸出是一個標記符列表。每個標記符包括一個值（它代表的字元串）和一個標記（表示它是一個什麼類型的標記符）。語法分析器會使用這兩個數據來決定如何構建一棵抽象語法樹。
由於不論何種語言的詞法分析器，其操作都大同小異，我們將創建一個通用的詞法分析器，包括一個正則表達式列表和對應的標簽（tag）。對每一個表達式，它都會檢查是否和當前位置的輸入文本匹配。如果匹配，匹配文本就會作為一個標記符被提取出來，並且被加上該正則表達式的標簽。如果該正則表達式沒有標簽，那麼這段文本將會被丟棄。這樣免得我們被諸如注釋和空格之類的垃圾字元干擾。如果沒有匹配的正則表達式，程序就要報錯並終止。這個過程會不斷循環直到沒有字元可匹配。
下面是一段來自詞彙庫的代碼：
Python
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import sys
import re
def lex(characters, token_exprs):
pos = 0
tokens = []
while pos < len(characters):
match = None
for token_expr in token_exprs:
pattern, tag = token_expr
regex = re.compile(pattern)
match = regex.match(characters, pos)
if match:
text = match.group(0)
if tag:
token = (text, tag)
tokens.append(token)
break
if not match:
sys.stderr.write('Illegal character: %sn' % characters[pos])
sys.exit(1)
else:
pos = match.end(0)
return tokens
注意，我們遍歷正則表達式的順序很重要。lex會遍歷所有的表達式，然後接受第一個匹配成功的表達式。這也就意味著，當使用詞法分析器時，我們應當首先考慮最具體的表達式（像那些匹配運算元（matching operator）和關鍵詞），其次才是比較一般的表達式（像標識符和數字）。
詞法分析器
給定上面的lex函數，為IMP定義一個詞法分析器就非常簡單了。首先我們要做的就是為標記符定義一系列的標簽。IMP只需要三個標簽。RESERVED表示一個保留字或操作符。INT表示一個文字整數。ID代表標識符。
Python
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import lexer
RESERVED = 'RESERVED'
INT= 'INT'
ID = 'ID'
接下來定義詞法分析器將會用到的標記符表達式。前兩個表達式匹配空格和注釋。它們沒有標簽，所以 lex 會丟棄它們匹配到的所有字元。
Python
1
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3
token_exprs = [
(r'[ nt]+',None),
(r'#[^n]*', None),
然後，只剩下所有的操作符和保留字了。記住，每個正則表達式前面的「r」表示這個字元串是「raw」；Python不會處理任何轉義字元。這使我們可以在字元串中包含進反斜線，正則表達式正是利用這一點來轉義操作符比如「＋」和「＊」。
Python
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(r':=', RESERVED),
(r'(',RESERVED),
(r')',RESERVED),
(r';', RESERVED),
(r'+',RESERVED),
(r'-', RESERVED),
(r'*',RESERVED),
(r'/', RESERVED),
(r'<=',RESERVED),
(r'<', RESERVED),
(r'>=',RESERVED),
(r'>', RESERVED),
(r'=', RESERVED),
(r'!=',RESERVED),
(r'and', RESERVED),
(r'or',RESERVED),
(r'not', RESERVED),
(r'if',RESERVED),
(r'then',RESERVED),
(r'else',RESERVED),
(r'while', RESERVED),
(r'do',RESERVED),
(r'end', RESERVED),
最後，輪到整數和標識符的表達式。要注意的是，標識符的正則表達式會匹配上面的所有的保留字，所以它一定要留到最後。
Python
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(r'[0-9]+',INT),
(r'[A-Za-z][A-Za-z0-9_]*', ID),
]
既然正則表達式已經定義好了，我們還需要創建一個實際的lexer函數。
Python
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2
def imp_lex(characters):
return lexer.lex(characters, token_exprs)
如果你對這部分感興趣，這里有一些驅動代碼可以測試輸出：
Python
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import sys
from imp_lexer import *
if __name__ == '__main__':
filename = sys.argv[1]
file = open(filename)
characters = file.read()
file.close()
tokens = imp_lex(characters)
for token in tokens:
print token
繼續……
在本系列的下一篇文章中，我會討論解析器組合，然後描述如何使用他們從lexer中生成的標記符列表建立抽象語法樹。
如果你對於實現IMP解釋器很感興趣，你可以從這里下載全部的源碼。
在源碼包含的示例文件中運行解釋器：
Python
1
python imp.py hello.imp
運行單元測試：
Python
1
python test.py
㈢ 如何把python解釋器內
你用什麼系統？python版本？
>windows:
安裝完後，在cmd命令行中輸python就行了,也就是打開python.exe，彈出命令行窗口，有python簡介和「>>>」提示就可調試了。
*註：python3.x版本的print用法是：
print('hello world!')
python 2.x用法：
print 'hello world'
建議windows下裝active python調試！
～linux下我沒用過
㈣ linux如何重啟python解釋器
TestCase 測試用例，就是功能里那樣一條條用例
TestSuite 多個測試用例集合在一起，就是TestSuite，就是一個功能模塊的所有用例放這里了
TestLoader是用來載入TestCase到TestSuite中的，這個方法很好玩，可以將一個目錄下的所有python文件里的測試用例摳出來
TestRunner是來執行測試用例的,測試的結果會保存到TestResult實例中，包括運行了多少測試用例，成功了多少，失敗了多少等信息
㈤ 怎麼啟動python解釋器
1.首先找到本地python安裝位置，若找不到可直接搜索「python」,復制「python.exe」執行文件的所在目錄，如下：
注意事項：
python2.x下為：print "Hello World"
python3.x下print需要加「()」：print ("Hello World")
㈥ Python解釋器有哪些
python 解釋器很多種，最廣泛運用的有：
1、CPython
當我們從Python官方網站下載並安裝好Python 2.7後，我們就直接獲得了一個官方版本的解釋器：CPython。這個解釋器是用C語言開發的，所以叫CPython。在命令行下運行python就是啟動CPython解釋器。
CPython是使用最廣的Python解釋器。教程的所有代碼也都在CPython下執行。
2、IPython
IPython是基於CPython之上的一個互動式解釋器，也就是說，IPython只是在交互方式上有所增強，但是執行Python代碼的功能和CPython是完全一樣的。好比很多國產瀏覽器雖然外觀不同，但內核其實都是調用了IE。
CPython用>>>作為提示符，而IPython用In [序號]:作為提示符。
3、PyPy
PyPy是另一個Python解釋器，它的目標是執行速度。PyPy採用JIT技術，對Python代碼進行動態編譯（注意不是解釋），所以可以顯著提高Python代碼的執行速度。
絕大部分Python代碼都可以在PyPy下運行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，這就導致相同的Python代碼在兩種解釋器下執行可能會有不同的結果。如果你的代碼要放到PyPy下執行，就需要了解PyPy和CPython的不同點。
4、Jython
Jython是運行在Java平台上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成Java位元組碼執行。
5、IronPython
IronPython和Jython類似，只不過IronPython是運行在微軟.Net平台上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成.Net的位元組碼。
6、qpython用於在手機上編程。
㈦ python的解釋器在哪
安裝了python環境就有了解釋器，解釋器其實可以說是python環境。
㈧ 電腦自帶python解釋器嗎，沒有解釋器的話python程序是怎麼運行的呢
windows電腦不自帶python，linux自帶python。
如果沒有python組件的話，python程序無法運行。
㈨ python解釋器是什麼
大家都知道，Python是一門解釋型語言，解釋器是Python運行必不可少的一種工具。所以，我們搭建Python環境，本質上就是對Python進行配置和定製。而解釋器就是能夠執行用其他計算機語言編寫的程序的系統軟體，它是一種翻譯程序。它的執行方式是一邊翻譯一邊執行，因此其執行效率一般偏低，但是解釋器的實現較為簡單，而且編寫源程序的高級語言可以使用更加靈活和富於表現力的語法。
㈩ 什麼是python解釋器
什麼是python解釋器？
當我們編寫Python代碼時，我們得到的是一個包含Python代碼的以.py為擴展名的文本文件。要運行代碼，就需要Python解釋器去執行.py文件。
由於整個Python語言從規范到解釋器都是開源的，所以理論上，只要水平夠高，任何人都可以編寫Python解釋器來執行Python代碼（當然難度很大）。事實上，確實存在多種Python解釋器。
CPython
當我們從Python官方網站下載並安裝好Python 2.7後，我們就直接獲得了一個官方版本的解釋器：CPython。這個解釋器是用C語言開發的，所以叫CPython。在命令行下運行python就是啟動CPython解釋器。
CPython是使用最廣的Python解釋器。教程的所有代碼也都在CPython下執行。
IPython
IPython是基於CPython之上的一個互動式解釋器，也就是說，IPython只是在交互方式上有所增強，但是執行Python代碼的功能和CPython是完全一樣的。好比很多國產瀏覽器雖然外觀不同，但內核其實都是調用了IE。
CPython用>>>作為提示符，而IPython用In [序號]:作為提示符。
PyPy
PyPy是另一個Python解釋器，它的目標是執行速度。PyPy採用JIT技術，對Python代碼進行動態編譯（注意不是解釋），所以可以顯著提高Python代碼的執行速度。
絕大部分Python代碼都可以在PyPy下運行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，這就導致相同的Python代碼在兩種解釋器下執行可能會有不同的結果。如果你的代碼要放到PyPy下執行，就需要了解PyPy和CPython的不同點。
Jython
Jython是運行在Java平台上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成Java位元組碼執行。
IronPython
IronPython和Jython類似，只不過IronPython是運行在微軟.Net平台上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成.Net的位元組碼。
小結
Python的解釋器很多，但使用最廣泛的還是CPython。如果要和Java或.Net平台交互，最好的辦法不是用Jython或IronPython，而是通過網路調用來交互，確保各程序之間的獨立性。
本教程的所有代碼只確保在CPython 2.7版本下運行。請務必在本地安裝CPython（也就是從Python官方網站下載的安裝程序）。
此外，教程還內嵌一個IPython的Web版本，用來在瀏覽器內練習執行一些Python代碼。要注意兩者功能一樣，輸入的代碼一樣，但是提示符有所不同。另外，不是所有代碼都能在Web版本的IPython中執行，出於安全原因，很多操作（比如文件操作）是受限的，所以有些代碼必須在本地環境執行代碼。
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