编译器解释器汇编器
汇编语言有解释型和编译型吗？
什么是汇编器？
编译器有三种类型：汇编程序、解释器和编译器。汇编编译器是将汇编语言编写的程序按照一对一的对应关系转换成机器语言表达的程序。解释编译器将高级语言程序的语句解释为一组机器语言指令，然后立即执行。在执行之后，需要下一组语句来解释和执行，等等，直到程序完成。使用解释式编译器，虽然执行速度很慢，但可以实现人机对话，随时修改高级语言程序。基础语言是一种解释性的高级语言。编译器一次将用高级语言编写的程序翻译成机器语言，过程非常快。在这个过程中，人机对话不能修改。FORTRAN语言是一种高级语言。
编译器和编译器有什么区别？
汇编器(例如MASM）全称是用于编译汇编语言的汇编器。汇编语言的命令大多一一对应机器码，而高级语言和汇编的伪指令与机器码不一一对应 ，所以从某种意义上说，汇码就相当于机器码。 编译器的作用是将源文件（.c/.cpp/.pas转换为目标代码（.obj/.dcu等）。这已经是二进制代码了。 最后由连接器（Linker），连接目标代码，从而形成可执行文件
编译语言和解释语言有什么区别？
计算机只能执行二进制代码
或许你已经知道，计算机是以二进制为基础的。就像道家哲学的阴阳一样，计算机只有两种状态，一种是开还是关，一种是真是假，一种还是0…因为，构成计算机的基本元件-半导体只能用二进制计算。我们用于编程C/C 、Python、大数据、AI我们存储在电子设备中的文本、音频、图像、视频和其他媒体体，以二进制的形式进行计算和处理。计算机系统底层的工程师应使用二进制代码控制芯片进行计算和处理。
我在我的Mac上面写了一个名为的程序，其二进制和汇编代码如下：
第一行表示可以在64位运行x基于86架构的处理器Mac OS一个程序。不同的计算机芯片制造商设计了不同的半导体电路，芯片上的二进制规则也不同。基于执行相同段落的逻辑ARM架构芯片的Android手机上所需的二进制代码与上面显示的完全不同。当前市场上的计算机CPU除了刚才提到的，芯片基本上被几家大型科技公司垄断了Intel和AMD研发应用于个人电脑x86-64、平板电脑等移动设备的86-64处理器ARM大型服务器和超级计算机上也使用了架构处理器IBM Power系列处理器等。不同架构的CPU处理器有自己的指令集（instruction set architecture，简称ISA），这就像一个设计图纸和操作手册，告诉程序员如何在芯片上编程：包括如何计算加法、减法、乘法和除法，以及如何从内存中读取数据。底层开发人员将根据不同的指令集适应不同的指令集CPU处理器。计算机可以执行的指令也被称为机器语言或机器代码。
前面显示的二进制文件是一个。什么是可执行文件？可执行文件是二进制机器语言的集合，可以由机器执行以获得我们想要的结果。我们在这里Windows上面经常遇到的文件是可执行文件，实际上是缩写，从手机应用商店下载APP也是可执行文件的一种变体。
C语言从源代码到可执行文件
许多朋友认为C/C 编程和调试是困难的。没有比较就没有坏处。当你看到上面提到的一个简单的添加程序时，你需要这么多你无法理解的01代码。你认为C语言是一项天才发明吗。是的，C当时，语言的发明者认为不同的芯片制造商有不同的指令集，这些指令集很难相互兼容。因此，他们希望在那些晦涩难懂的底层语言中建立一个更通用的编程范式，这样编程人员就不必浪费时间和精力去记住大量的01二进制指令。那么言代码是如何转换成二进制文件的？编译器和操作系统是两个非常关键的技术。
下面继续以加法计算源代码为例，显示编译器和操作系统计算机将C语言转换为机器可执行文件。
Linux和Mac OS用户可以使用此命令将源代码编译成令将源代码编译成名为可执行文件。
二进制文件的执行结果将打印在屏幕上：
这是一个开源的编译器GNU Compiler CollectionC语言代码可以编译成可执行文件。GNU Compiler Collection还有C 编译器、Fortran编译器，并支持包括x86-64和ARM不同的指令集。
C从源代码到语言的执行，都需要使用编译器进行编译（compile）、汇编（assembly）并连接（link）依赖于数据库，形成机器可执行文件。在执行此二进制文件时，操作系统将内存和内存分配给程序CPU资源。编译和汇编相当于将C语言翻译成底层语言。此外，代码中使用了库函数。当我们使用其他人编写的函数时，我们需要将这些以前编写的库函数连接到我们的可执行文件中，否则我们将调用函数失败的错误。我们称这种需要编译的语言为编译语言。编译语言有C/C 、Fortran等。
操作系统与编译器紧密相连，不同的操作系统提供不同的编译环境。Linux和GCC编译器密不可分，Windows有自己的研发MSVC（Microsoft Visual C ）。不同的操作系统在管理网络、读写硬盘、图形化等方面有不同的具体实现方法，不同的库函数连接方法…这些操作系统接口通常需要调用可执行文件，因此最终连接生成的可执行文件将完全不同。在了解了编译知识之后，不难理解为什么许多软件提供商会提供同一个软件Windows、Mac OS、Linux、iOS、Android下载多个版本。由于不同平台的硬件、编译器和操作系统存在巨大差异，可执行文件完全不同。因此，也不难理解Windows为什么软件不能存在Mac OS上运行。
在实际建设一个大型项目时，编译中会有更多的问题需要考虑。例如，我自己编写了多个文件。文件1将由文件2调用，因此我必须先编译文件1，然后编译文件2，否则我会因顺序颠倒而报告错误；例如，编译语言对所依赖的库函数非常挑剔。如果版本太低，可能会出现编译错误。会有很多类似的问题，所以编程和调试的编译语言更麻烦。在实践中，通常使用构建工具链（toolchain），按照一定的顺序，从前到后串起来进行编译。
解释性语言：Java、Python、R…
既然01组成的机器语言可以抽象成易于编写的C语言，那为什么不能继续使用类似的方法，再做一次包装呢？IT圆圈中的一句名言是：任何领域的计算机科学问题都可以通过增加一个中间层来解决。一些丹尼尔无法忍受C语言的编写和调试太慢，无法在系统平台之间共享移植，因此他们开始建立自己的门户网站，创建新的编程语言。最著名的是Java和Python，这种语言不需要每次编译，因此被称为解释性语言。matlab、R、JavaScript也是解释语言。
解释性语言通常使用C语言和其他低级语言。或者，程序员需要先在自己的电脑上安装这个解释器，然后只关心自己的源代码，其他一切都交给解释器。假如将编译语言的编译过程比作将源代码翻译成机器语言，那么解释性语言就是同声传译。编译语言是一种很好的提前翻译的手稿，拿着就能读出来，肯定会更快；翻译时要听和翻译，这当然要慢得多。
不同编程语言的性能测试 - https://julialang.org/benchmarks/
C经过几十年的发展，语言和相应的编译器已经达到了性能优化的极致，一般是所有高级语言中速度最快的。上图显示了不同任务中不同编程语言的测试。数据以C语言为基准，可以看到Python、R在某些任务中，等语言比C语言慢10倍到100倍。Julia语言是解释语言中的奇葩，它刚刚诞生几年，语言设计中使用了更多的新技术，属于长江后浪推前浪。
有了解释器，我们可以在任何地方安装它Python在机器上运行相同的源代码文件。Python这种解释语言就像一个高级计算器，很容易使用，有一些理工科基础的朋友，半天就能学会。
事实上，这是一个妥协的过程，解释语言放弃了速度，获得了易用性和可移植性。
如果我还在乎速度呢？当然，我们还是要回到底层，拒绝中间商赚取差价！
以Python例如，为了保证性能，大多数高性能科学计算库实际上都是用编译语言编写的。例如，感兴趣的朋友可以去numpy的源码地址（https://github.com/numpy/numpy）查一下，就会发现很多C语言编写的代码。对于一些计算密集型的函数和方法，Python这类工具可以由用户自己使用，R可以使用语言。最近一直在用Java的jni来调用C 代码，发现速度成倍增加。
另一个方案是JIT（Just-In-Time）技术。JIT将需要加速的代码编译成机器语言，不再需要同声传译来拖累自己。我在这里。Python上用库进行JIT测试一下，同一代码的速度会提高8倍以上。
以后我还会在我的专栏中介绍如何加速解释语言。