计算机软考中级 知识点记忆 — 编译型与解释型语言对比（Java、C、C++、Python）个人笔记
| 语言 | 类型 | 编译/解释过程 | 执行方式 |
| C | 编译型语言 | 编译器将源码编译成机器码（.exe / .out 等可执行文件）。 | 直接在计算机硬件上运行。 |
| C++ | 编译型语言 | 编译器将源码编译成机器码。 | 直接在计算机硬件上运行。 |
| Java | 半编译半解释型 | 编译器将源码编译为字节码（.class），然后通过 JVM 解释执行或 JIT 编译。 | JVM 虚拟机解释或即时编译执行。 |
| Python | 解释型语言 | 通过解释器逐行解释并执行（CPython 使用字节码，解释执行）。 | 依赖于 Python 解释器。 |
📚 记忆方法：
- C/C++ → Compile（编译型）：一次性编译成机器码。
- Python → Purely Interpreted（解释型）：逐行解释执行。
- Java → Java Virtual Machine（半编译半解释型）：编译成字节码，然后解释执行或即时编译。
💡 口诀：
- C 和 C++ 编完即用，Python 编完就跑，Java 编完字节码，JVM 才能跑！ 🚀
编译过程的核心区别：
解释型语言与编译型语言的区别（执行过程）
| 特点 | 编译型语言（C、C++） | 解释型语言（Python、JavaScript） | |
| 编译过程 | 预处理 -> 编译 -> 汇编 -> 链接 -> 可执行文件。 | 词法分析 -> 语法分析 -> 字节码生成 -> 解释执行。 | |
| 执行方式 | 编译后生成机器码文件，直接运行。 | 逐行解释或即时编译后执行。 | |
| 可移植性 | 差（不同平台需重新编译）。 | 强（跨平台，只需安装解释器）。 | |
| 执行效率 | 高，生成的是机器码。 | 较低，解释执行或即时编译优化后较高。 |
编译器的工作过程：
词法分析 -> 语法分析 -> 字节码生成 -> 解释执行
1. 词法分析（Lexical Analysis）
目的：将源代码转换成一系列记号（tokens）。
- 输入：源代码的字符流（如 C、Java 或 Python 的源代码）。
- 输出：记号流，一系列标识符、关键字、运算符、常量等的序列。
工作原理： 词法分析器（Lexer）从源代码的字符流中读取字符，识别出其中的有意义的单元（记号），比如关键字、标识符、常量等，并将它们转化为记号（tokens）。
主要检查：输入字符是否按照一定规则生成；
2. 语法分析（Syntax Analysis）
目的：根据语法规则检查记号流的结构，并构建一个语法树。
- 输入：记号流（由词法分析产生的标记序列）。
- 输出：语法树或抽象语法树（AST），表示程序的结构。
工作原理： 语法分析器（Parser）根据编程语言的语法规则（通常由文法描述）来分析词法分析器输出的记号流，检查这些记号是否符合语法结构。如果符合语法规则，构建一个语法树，否则就会报错。
主要检查：主要对结构进行检查；
2.1 语义分析
主要检查：主要对语句进行检查 以及 类型；
3. 字节码生成 ==》中间代码生成（Bytecode Generation）
目的：将语法树转换为中间字节码。
- 输入：语法树（或抽象语法树）。
- 输出：字节码（或中间代码）。
工作原理： 字节码生成器根据语法树，生成一组中间代码或字节码，这种字节码是与具体平台无关的，它不依赖于特定的硬件和操作系统。字节码是为后续的解释或编译阶段做准备的。
例如，在 Java 中，源代码会被编译成字节码（.class 文件），然后可以在 Java 虚拟机（JVM）上运行。
记住：字节码生成的任务是将语法树“翻译”成一种平台无关的中间表示，便于后续执行。
4. 解释执行（Interpretation）==》代码优化和目标代码生成
目的：通过解释器直接执行字节码，或将其转换成机器码。
- 输入：字节码（或中间代码）。
- 输出：程序执行的结果。
工作原理： 解释执行器（Interpreter）负责将字节码逐条解释并执行。与传统的编译方式不同，解释执行并不是将程序完全转换成机器代码，而是逐行地解释和执行。
例如，在 Python 中，源代码会被直接解释执行，不需要显式地生成中间字节码文件（虽然 Python 实际上会生成一些中间字节码 .pyc 文件）。