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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
转载投转载，还有原声版，好评[doge]
♥ 42 ↩ 4
当然，使用Python C API还是相当麻烦的，你要仔细阅读文档，知道一些Python的底层数据结构的实现细节。所以，才会有Cython之类的项目，来帮你简化这些繁复的步骤，其本质是定义了一套类似Python的语法，Cython会负责将Cython代码转换成C代码，这些C代码内部使用了Python的C API。这样，你就可以像写Python代码一样来为Python程序写C扩展。
♥ 19
其实就是把解释器也放到程序里，但这样有个问题就是脚本语言那部分不好调试
♥ 18
更加作证CPU只是一个只执行机器码的机器，至于机器码是来自哪个语言的，不关心，要想执行解释型语言的代码，只需而外执行一些机器码就行，再执行解释语言代码的逻辑，得出结果。 任何编程语言的代码文本只是一堆某个字符编码的字符，没有对应的编译器、解释器的代码去遍历每个字符，去解析，是无法起效的。解析一个很简单的代码，可能编译、解释器的代码里有个别函数是高频被调用的。
♥ 14 ↩ 1
pyd呢，py用cython编译为pyd的，本质在内存里也会还原原本的py字节码？
♥ 7 ↩ 1
其实就跟C中如何调用Python代码一样，在C进程中加载Python解释器动态库（比如Linux上的libpython.so）来执行外部的Python代码，并使用CPython提供的C API来访问各种解释器中管理的各种CPython数据。事情上，Python解释器可执行文件（Python Interpretor Executable）内部也是调用了解释器动态库。
♥ 6
视频后面只给了python调用c语言的例子，那c语言真的能像前面那样去修改python解释器内部变量表吗？
♥ 5 ↩ 4
我也等了好久，之前说编译型和解释型语言如何共存在一个项目，一直没有讲，我以为没了呢。
♥ 5 ↩ 1
中文配音能在标题标记一下吗？听见是中文就条件反射关闭了
♥ 4 ↩ 3
6:05说完“什么操作”后有个爆音
♥ 4 ↩ 1
秀[星星眼]
♥ 3 ↩ 1
等了好久啊
♥ 3 ↩ 1
有点意思，相当于把，一种编程语言的源代码当配置文件的感觉
♥ 2
难怪, 看内核自定义的ko一堆汇编[笑哭][doge_金箍]底层是这样啊
♥ 2
c 嵌入lua 用的挺多的
♥ 2 ↩ 2
同“道”中人啊
♥ 2 ↩ 1
终于更出来了[星星眼][打call]
♥ 2 ↩ 2
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
这视频质量很高哇
♥ 2