python解释器哪个好（常用python解释器有哪些）
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常用python解释器有哪些
Python是一门解释器语言，代码想运行，必须通过解释器执行，Python存在多种解释器，分别基于不同语言开发，每个解释器有不同的特点，但都能正常运行Python代码，以下是常用的五种Python解释器：
CPython
当 从Python官方网站下载并安装好Python2.7后，就直接获得了一个官方版本的解释器：Cpython，这个解释器是用C语言开发的，所以叫 CPython，在命名行下运行python，就是启动CPython解释器，CPython是使用最广的Python解释器。
IPython
IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的，好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实是调用了IE。
PyPy
PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度，PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译，所以可以显著提高Python代码的执行速度。
Jython
Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。
IronPython
IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。
有哪些值得推荐的Python开发工具_python开发出来的工具
Virtual
首先Python似乎没有类似Maven/Ant这样的项目管理工具。那么当一台机器上有多个python项目，且这些python项目各自有不同的依赖，不想互相干扰时怎么办呢？
官方做法是使用Virtual将每个项目互相隔离开。一般情况下，我们使用python解释器运行python脚本或mole：
》pythonmyScript.py
运行的目录就是安装的python解释器，即python.exe所在的目录。而Virtual就是给每个项目都生成一个项目独有的目录，这个目录里包含python解释器，python标准类库和其他各式各样的必要文件。这样每个项目就可以使用不同的解释器和类库，且互不干扰。
创建过程也很简单。首先找到pyvenv.py所在的目录，这个文件通常在安装目录的自目录Toolsscripts下。这是一个生成Virtual的工具。然后运行：
》pyvenvtutorial-env
运行后就会生成一个名为“tutorial-env”的目录。找到这个目录，可以发现正如官网所说，这个目录包含运行python项目所必须的一切文件。使用在各自Virtual目录里包含的解释器来运行特定的python项目就可以了。同时，对于那些每个项目使用的特定的依赖(packages或mole),则加入到各自Virtual目录的类库子目录中就可以了。这里需要注意的是。创建完Virtual后，还需要激活。做法很简单，在上例tutorial-env目录下执行下的命令即可：
》tutorial-env/Scripts/activate
PIP
PIP是官方提供的安装python第三方类库(packages/mole)的工具。它可以去PPI(pythonpackagesindex)查找或下载第三方类库。网址是：pypi.python.org/pypi
找到上例Virtual目录下的pip.exe并运行：
》pipinstalllib_name
即可安装，其他功能请自行查看手册。如果是在python的安装目录下运行pip，则类库可以被非Virtual的所有项目使用。PIP安装的其实是package。
.txt
在Virtual目录下运行:
》pipfreeze》.txt
可以生产一个当前项目所有依赖类库及其版本的list文件，文件名就是.txt(当然也可以用别的名字)。文件内容大致如下：
novas==3.1.1.3
numpy==1.9.2
requests==2.7.0
使用.txt的好处就是：
The.txtcanthenbecommittedtoversioncontrolandshippedaspartofanapplication.Userscantheninstallallthenecessarypackageswith“install-r“：
》pipinstall-r.txt
这样就可以方便的管理项目依赖了。如果不使用requirements.txt，直接使用versioncontrol存储VirtualEnvironments目录，其他程序员直接下载该目录就可以开始项目开发的做法也可以。
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