二进制编辑器有哪些(linux二进制编辑器安装步骤())

代码编辑器

Python解释器、pip工具箱和virtuanlenv虚拟环境都安装好了后,基本的Python环境就搭建好了,可以开始我们的“搬砖”之旅了。但是现在还缺一个好用的编辑器,这里推荐大家用pycharm。当然如果你有一些其他的编辑器也可以,比如sublime_text,notepad++,vscode,Anaconda等等。

python官方IDLE集成开发环境

这是一个官方提供的交互式集成开发环境,也就是说你无须使用其它编辑器,Python自带!但是,通常我们只用它进行教学、展示、测试和调试代码,不建议用它进行实际的开发工作。

可以从“开始”菜单→“所有程序”→“Python 3.6”→“IDLE (Python 3.6 64-bit)”来启动IDLE。打开之后界面是这样的。

Python基础教学系列—代码编辑器、编译器与解释器

当然你也可以在这里写代码,file->new file,就会看到如下界面:

Python基础教学系列—代码编辑器、编译器与解释器

这个IDLE很少用到,这里就不做详细的介绍。

pycharm集成开发环境

PyCharm是由JetBrains公司打造的一款 Python IDE,支持Windows、Linux、macOS系统。

​ 下载地址:
www.jetbrains.com/pycharm/dow…

pycharm分为专业版和社区版。专业版是全功能的python开发IDE包括web开发。免费试用,逾期需购买许可,价格略贵。而社区版则是轻量级的Python开发IDE,但是免费并且开源。如果负担得起,建议大家使用专业版。

pycharm工作界面:

Python基础教学系列—代码编辑器、编译器与解释器

在Pycharm中运行代码有好几种方式:

​ 可以选中py文件,然后菜单Run->run

​ 可以右键py文件编辑窗口内部,然后run

​ 可以点击工具栏中的绿色三角符号

​ 可以点击下方Run的ToolBar中的绿色三角符号

​ 还可以右击py文件的导航标签,然后run

总之,各种花样运行!但是,要小心了,也容易各种花样翻车,容易运行成别的py文件,因此,建议在py文件的编辑窗口内部右键运行的方式,基本不会出错。

其他编辑器

sublime text界面,这是一个轻量级的编辑器,也非常好用。

Python基础教学系列—代码编辑器、编译器与解释器

Linux下的VIM

Linux下当之无愧的头号编辑器,界面如下:

Python基础教学系列—代码编辑器、编译器与解释器

但是VIM有很多快捷命令行,比如,ls ll wq yyp等等。编辑器的话就给大家介绍到这里,编辑器不分那个好用那个不好用,主要看自己适合那个编辑器。

都是将代码翻译成机器可以执行的二进制机器码,只不过在运行原理和翻译过程有不同而已。

那么两者有什么区别呢?

编译器:先整体编译再执行

解释器:边解释边执行

用一个通俗的例子进行比喻:我们去饭馆吃饭,点了八菜一汤。编译器的方式就是厨师把所有的菜给你全做好了,一起给你端上来,至于你在哪吃,怎么吃,随便。解释器的方式就是厨师做好一个菜给你上一个菜,你就吃这个菜,而且必须在饭店里吃。

Python基础教学系列—代码编辑器、编译器与解释器

Python解释器种类

Python有好几种版本的解释器:

CPython:官方版本的解释器。这个解释器是用C语言开发的,所以叫CPython。CPython是使用最广的Python解释器。我们通常说的、下载的、讨论的、使用的都是这个解释器。

Ipython:基于CPython之上的一个交互式解释器,在交互方式上有所增强,执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。CPython用>>>作为提示符,而IPython用In [序号]:作为提示符。

PyPy:一个追求执行速度的Python解释器。采用JIT技术,对Python代码进行动态编译(注意,不是解释),可以显著提高Python代码的执行速度。绝大部分CPython代码都可以在PyPy下运行,但还是有一些不同的,这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。

Jython:运行在Java平台上的Python解释器,可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。

IronPython:和Jython类似,只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器,可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。

Python的运行机制

Python作为动态解释性语言,其运行机制可参考下

都说解释器慢,Python也有想办法提高一下运行速度的,那就是使用pyc文件。这点参考了JAVA的字节码做法,但并不完全类同。

我们编写的代码一般都会保存在以.py为后缀的文件中。在执行程序时,解释器逐行读取源代码并逐行解释运行。每执行一次,就重复一次这个过程,这其中耗费了大量的重复性的解释工作。为了减少这一重复性的解释工作,Python引入了pyc文件,pyc文件是将py文件的解释结果保存下来的文件,这样,下次再运行的时候就不用再解释了,直接使用pyc文件就可以了,这无疑大大提高了程序运行速度。