Python机器学习原理电子版

Python机器学习原理电子版Python解释器原理简介。解释器是一种让其他程序运行起来的程序，它是代码与机器的计算机硬件之间的软件逻辑层，Python解释器就是能够让Python程序在机器上执行的一套程序。当我们执行写好的Python代码时，Python解释器会执行两个步骤。1、把原始代码编译成字节码。编译后的字节码是特定于Python的一种表现形式，它不是二进制的机器码，需要进一步编译才能被机器执行，这也是Python代码无法运行的像C/C++一样快的原因。如果Python进程在机器上拥有写入权限，那么它将把程序的字节码保存为一个以.pyc为扩展名的文件，如果Python无法在机器上写入字节码，那么字节码将会在内存中生成并在程序结束时自动丢弃。在构建程序的时候最好给Python赋上在计算机上写的权限，这样只要源代码没有改变，生成的.pyc文件可以重复利用，提高执行效率。2、把编译好的字节码转发到Python虚拟机(PVM)中进行执行。PVM是PythonVirtualMachine的简称，它是Python的运行引擎，是Python系统的一部分，它是迭代运行字节码指令的一个大循环、一个接一个地完成操作。Python解释器的几种实现版本。Python解释器有三种主要的实现方式，CPython、Jython和IronPython三种实现方式。1、CPython。CPython是标准的实现，其它的都是有特定目标的。CPython是由C语言编写的，它是大多数Linux和MacOSX机器预装的Python解释器，也是所有Python解释器中运行最快、最完整、最健全的。2、Jython。Jython是一种Python语言的替代实现方式，其目的是为了与Java编程语言集成，Jython包含了Java类，这些类编译Python源代码、形成Java字节码，并将得到的字节码映射到Java虚拟机(JVM)上。因为Jython要比CPython慢而且也不够健壮，它往往看作是一个主要面向寻找Java代码前端脚本语言的Java开发者的一个有趣的工具。3、IronPython。IronPython设计的目的是让Python程序可以与Windows平台上的.NET框架以及与之对应的Linux的上开源的Mono编写成的应用集成。Psyco实时编译器。psyco系统不是Python的另一种实现方式，而是Python字节码执行模块的一个扩展组件，它可以让程序运行的更快。它是一个PVM的增强工具，这个工具收集并使用信息，在程序运行时，可以将部分程序的字节码转换成底层的真正的二进制机器代码，从而实现更快的执行速度。在开发个过程中，Psyco无需代码的修改或独立的编译步骤即可完成这一转换。概括地讲，就是当程序运行时，Psyco收集了正在传递过程中的对象的类别信息，这些信息可以用来裁剪对象的类型，从而生成高效的机器代码。机器代码一旦生成，就替代了对应的原始字节码，从而加快程序的整体执行速度。一些通过Psyco优化的Python代码的执行速度可以像编译好的C代码一样快。因为字节码的转换与程序运行同时发生，所以Pysco往往被看做是一个即时编译器(JIT)。实际上Psyco是一个专有的JIT编译器：它生成机器代码将数据类型精简至你程序实际上所使用的类型。P