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操作系統(tǒng)和編譯器是緊密相連的，不同操作系統(tǒng)所提供的編譯環(huán)境不同。Linux和GCC編譯器密不可分，Windows有自家研發(fā)的MSVC（Microsoft Visual C++）。不同操作系統(tǒng)在管理網(wǎng)絡(luò)、讀寫硬盤、圖形化等具體的實現(xiàn)方式不同，庫函數(shù)連接方式不同…可執(zhí)行文件一般需要調(diào)用這些操作系統(tǒng)接口，所以最終連接生成的可執(zhí)行文件會截然不同。了解了編譯知識，就不難明白為什么很多軟件提供商對同一個軟件會提供Windows、Mac OS、Linux、iOS、Android等多個版本的下載。因為不同平臺的硬件、編譯器和操作系統(tǒng)存在著巨大差異，可執(zhí)行文件完全不同。所以，也就不難理解Windows軟件為什么不可能在Mac OS上運行。
實際構(gòu)建一個大型項目時，編譯要考慮的問題會更多。比如我自己編寫了多個文件，文件1會被文件2調(diào)用，所以要先編譯文件1，后編譯文件2，否則會因為順序顛倒而報錯；還比如編譯型語言對所以依賴的庫函數(shù)非常挑剔，如果版本過低，有可能出現(xiàn)編譯錯誤。類似的問題會很多，因此編譯型語言在編程和調(diào)試時更麻煩，實際操作中一般會使用構(gòu)建工具鏈（toolchain），根據(jù)一定的順序，從前到后串起來地去編譯。
解釋型語言：Java、Python、R…
既然可以將01組成的機器語言抽象成容易編寫的C語言，那為什么不能繼續(xù)再用類似的辦法，再做一次包裝呢？IT圈的一句名言就是：計算機科學(xué)任何領(lǐng)域的問題都可以通過增加一個中間層來解決。一些大牛忍受不了C語言這樣編寫和調(diào)試太慢，系統(tǒng)平臺之間無法共享移植的問題，于是開始自立門戶，創(chuàng)建了新的編程語言，最有名的要數(shù)Java和Python，這類語言不需要每次都編譯，因此被稱為解釋型語言。matlab、R、Javascript也是解釋語言。

解釋型語言一般是使用C語言等偏底層的語言做一個或者，編程人員需要先在自己的計算機上安裝這個解釋器，接下來就只用關(guān)心自己的源代碼，其他的事情都交給解釋器去做。如果把編譯型語言的編譯過程比作將源代碼“翻譯”成機器語言的話，那么解釋型語言就是同聲傳譯。編譯型語言是一篇提前就“翻譯”好的稿子，拿過來就能被讀出來，這樣肯定更快；解釋型語言要等翻譯邊“聽”邊“翻譯”，速度當(dāng)然慢很多。

不同編程語言的性能測試 - ***/benchmarks/
C語言和相應(yīng)編譯器經(jīng)過了幾十年的發(fā)展，在性能優(yōu)化上已經(jīng)達到了極致，一般是所有高級語言中速度最快的。上圖展示了一個對不同編程語言在不同任務(wù)上的測試，數(shù)據(jù)以C語言為基準(zhǔn)，可以看到Python、R等語言在部分任務(wù)上要比C語言慢10倍到100倍。Julia語言是解釋語言中的“奇葩”，它剛剛誕生沒幾年，語言的設(shè)計上使用了更多新技術(shù)，屬于長江后浪推前浪了。
有了解釋器，我們可以在任何安裝了Python的機器上運行同樣一份源代碼文件。像Python這樣的解釋語言就像一個高級計算器，非常容易上手，有一些理工基礎(chǔ)的朋友，半天時間就能學(xué)會。
其實，這就是一個妥協(xié)的過程，解釋語言放棄了速度，取得了易用性和可移植性。
【編譯型語言與解釋型語言有何區(qū)別】如果我還是關(guān)心速度呢？當(dāng)然還是要回歸底層，拒絕中間商賺差價嘛！
以Python為例，為了保證性能，大部分高性能科學(xué)計算庫其實都是使用編譯型語言編寫的。比如，感興趣的朋友可以前往numpy的源碼地址（***/numpy/numpy）查看，會發(fā)現(xiàn)很多C語言編寫的代碼。對于一些計算密集型的函數(shù)和方法，Python用戶自己可以使用這樣的工具，R語言可以使用。我最近在使用Java的jni來調(diào)用C++代碼，發(fā)現(xiàn)速度有成倍提升。