(英语原声)编译与解释代码如何共处同一程序中?

合集 · 直观理解计算机技术【CoreDumped】 (68)

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    处理器内部的单个位如何保护操作系统的完整性?
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    计算的心跳:时钟如何推动 CPU 前进?
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    英语原声版-计算的心跳:时钟如何推动 CPU 前进?
  17. 14:15
    (英语原声)进程间通信:共享内存或发送消息
  18. 12:29
    (中文配音)进程间通信:共享内存或发送消息
  19. 14:59
    (中文配音)为什么单核处理器需要线程?
  20. 16:07
    (英语原声)为什么单核处理器需要线程?
  21. 9:26
    (中文配音)多核系统上的线程
  22. 11:27
    (英语原声)多核系统上的线程
  23. 11:52
    (中文配音)为什么应用程序是特定于操作系统的?
  24. 13:09
    (英语原声)为什么应用程序是特定于操作系统的?
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    (英语原声)硬件如何在多任务处理中协助软件?
  26. 11:29
    (中文配音)硬件如何在多任务处理中协助软件?
  27. 20:34
    链表的一个实际应用
  28. 45:02
    让你的电脑运行更流畅的奇妙算法
  29. 43:38
    (流畅中文配音)让你的电脑运行更流畅的奇妙算法
  30. 19:41
    (原声双语字幕)当程序调用 sleep() 时会发生什么?
  31. 17:57
    (流畅中文配音)当程序调用 sleep() 时会发生什么?
  32. 20:40
    这个简单算法驱动了真正的解释器:Pratt Parsing
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    (双语字幕)编程中最难以捉摸的Bug:竞态条件
  34. 19:23
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  35. 16:02
    (中文配音)阻止内存攻击的底层电路
  36. 14:51
    (英语原声)阻止内存攻击的底层电路
  37. 18:04
    为什么有些项目会使用多种编程语言?
  38. 19:32
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  39. 17:15
    别再杀进程了!让 Ctrl+C 变成“喵”……(用信号实现)
  40. 19:23
    别再杀进程了!让 Ctrl+C 变成“喵”...(用信号实现)
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    80 年代避免竞态条件的算法(以及它为何失败)
  42. 19:43
    80 年代避免竞态条件的算法(以及它为何失败)
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    CPU如何与众多不同设备交互?
  44. 23:52
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    (中文配音)你每天都在用的奇特CPU操作
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    你每天都在用的奇特CPU操作
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    (中文配音)历史如何塑造了我们今天仍在使用的编程术语?
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    (英语原声)历史如何塑造了我们今天仍在使用的编程术语?
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    为什么有些底层项目里会充满这种奇怪的代码?
  50. 16:39
    (中文配音)为什么有些底层项目里会充满这种奇怪的代码?
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    编译与解释代码如何共处同一程序中?
  52. 21:30
    (英语原声)编译与解释代码如何共处同一程序中?
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    CPU如何运行函数?
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    没有人解释的问题:内核的边界在哪里?
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    【英语原声】没有人解释的问题:内核的边界在哪里?
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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

璃沧雨 2025-12-13

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

我系小小陈 2025-12-13

原声+字幕舒服了[热词系列_三连]

♥ 17 ↩ 1

hyperbin 2025-12-13

还有的项目的编译脚本都快赶上小型项目了

♥ 13

-时间水晶- 2026-04-20

这方面lua可能很有发言权

♥ 3

yxll_ 2026-01-05

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

O南宫飞燕O 2025-12-19

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

脑袋是乐色桶 2025-12-17

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

鸽大可 2026-06-25

14:51 666预判我,说实话这个例子确实相当boring