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Description
https://www.youtube.com/watch?v=RnBOOF502p0 本视频探讨解释型语言与编译型语言在混合项目中的工作原理。重点揭示了解释器本质上也是编译程序,并通过嵌入解释器实现多语言项目的无缝集成。视频使用的代码仓库链接:https://github.com/jdvillal/interpreter-window。
Comments
这是同一项目多种编程语言的后续吗,我可等太久了[笑哭]
♥ 26 ↩ 2
原声+字幕舒服了[热词系列_三连]
♥ 17 ↩ 1
还有的项目的编译脚本都快赶上小型项目了
♥ 13
这方面lua可能很有发言权
♥ 3
我感觉一种更简单的理解是从配置文件的角度出发。假设有个程序A,其接收配置文件。传统的配置文件是纯文本,如果我们希望这个配置文件更灵活表达力更强,那么可以让这个配置文件本身是一种编程代码,如xx.js,xx.py,此时我们就称这个程序A是内嵌了某种解释器。如果处理这个配置文件本身就是程序A的最主要工作,那么我们称这个程序A本身就是解释器。
♥ 3
我的理解是这样: 编译器主要负责把那些结构稳定、而且特别吃性能的东西提前做好,比如游戏里的渲染、物理系统,或者 VS Code 里最基础的编辑能力和 UI 框架; 解释器更适合处理那些只有在运行时才能确定的动态逻辑,它通过脚本不断更新和推进一套状态机,然后通过事先约定好的接口,把这些状态变化传给已经编译好的程序,从而影响程序的实际行为。 所以整体看下来就是: 底层真正干活的是编译好的代码,而上层怎么用、怎么调、规则怎么变,交给解释器在运行时来管。 比如游戏里 NPC 行为、任务逻辑用脚本来驱动; VS Code 里主题、布局、快捷键以及扩展系统,也是由 IDE 内置的解释器去解释 JavaScript、JSON,在运行时管理这些动态配置。 如果不能确定哪部分对性能要求高,哪部分对灵活性的要求高,那就可以just in time:根据历史运行记录与分析来动态地决定哪些功能可以提前编译、缓存复用以增加性能;哪些功能可以解释执行以增加灵活性。本质上还是no free lunch,很难又性能高又灵活,使程序性能好看的方法本来就依赖于对某种specific pattern的有效利用,然而为了灵活性增加时,一些random pattern出现,方法就失效了。
♥ 2 ↩ 6
如果要跑多个python脚本,是否意味着每次cpu都要从硬盘加载python.exe到内存呢
♥ 1 ↩ 2
14:51 666预判我,说实话这个例子确实相当boring