本文详细介绍了 Python 的 11 种主要编译器和解释器，包括 Brython、Pyjs、WinPython、Skulpt、Shed Skin、ActivePython、Transcrypt、Nutika、Jython、CPython 和 IronPython。文章分析了每种工具的技术原理、架构特点及适用场景，如 Brython 用于浏览器端 Python 执行，Jython 用于 JVM 集成，IronPython 用于 .NET 环境。同时对比了 CPython 作为默认实现的优势与其他编译型工具在性能上的差异，为开发者在不同部署环境和性能需求下选择合适的 Python 运行时提供了参考依据。
Python 是一门对初学者友好的编程语言，是一种多用途的、解释性的和面向对象的高级语言。它拥有非常小的程序集，非常易于学习、阅读和维护。其解释器可在 Windows、Linux 和 Mac OS 等多种操作系统上使用。它的可移植性和可伸缩性等特性使得它更加容易被运用。
Python 库可用于以下用途：
大多数极客认为 Python 是解释性语言，但它也存在编译过程。编译部分在代码执行时完成，并被删除。然后编译内容被转换为字节码。通过机器和操作系统进一步扩展到 Python 虚拟机。
不同的 Python 实现（编译器或解释器）针对不同的目标平台、性能需求或集成场景进行了优化。本文重点介绍了适用于 Python 程序员的 11 种主要的 Python 编译器和解释器，并分析其适用场景。
Brython (Browser Python) 是一种流行的 Python 编译器，可将 Python 代码直接转换为 Javascript 代码。它提供对所有 Web 浏览器（包括手机 Web 浏览器）的支持，无需后端服务器处理 Python 逻辑。
它还支持最新的 Html5/CSS3 规范，可以使用流行的 CSS 框架，如 Bootstrap3 和 LESS。这使得开发者可以在前端直接使用 Python 语法编写交互逻辑，而无需配置复杂的构建环境。
适用场景：需要在浏览器中运行 Python 脚本且不想依赖后端服务的场景。
Pyjs 是一个丰富的 Internet 应用程序框架，也是一种轻量级的 Python 编译器，可以从 Web 浏览器直接执行 Python 脚本，可以从浏览器的 JS 控制台执行程序。
它是从 Python 到 Javascript 的编译器，可以使代码在 Web 浏览器上运行。它带有 Ajax 框架和 Widget Set API，允许开发者使用 Python 构建富互联网应用（RIA）。Pyjs 将 Python 代码编译为 JavaScript，从而利用浏览器的原生能力。
适用场景：构建基于浏览器的 Python Web 应用，需要类似桌面应用的交互体验。
WinPython 是为 Windows 操作系统设计的便携式 Python 发行版。它包含 CPython 的核心特性，但无需安装即可运行。
它预装了一些针对数据科学和机器学习的流行库，例如 Numpy、Pandas 和 Scipy。这对于需要在没有管理员权限的 Windows 机器上进行数据分析的用户非常有用。它带有 C/C++ 编译器，大多数时候不会用到。除此之外，它只有 Python 编译器，没有其它包，保持了环境的纯净。
适用场景：Windows 用户进行数据科学实验，特别是无法安装系统级软件的环境。
Skulpt 是 Python 的浏览器版实现，可以被添加到 HTML 代码中。此 Python 编译器使用 Javascript 编写，在客户端运行代码，无需其它插件、加工或服务器支持。
Skulpt 解释器通过导入方式，来执行保存在网站上的 .py 文件中的代码。这意味着你可以直接在网页中嵌入 Python 代码块，并在页面上看到结果，非常适合教学演示或简单的交互式工具。
适用场景：在线编程教育、无需服务器的简单 Python 脚本演示。
Shed Skin 是一个将 Python 标准库模块编译为 C++ 的编译器。它将静态类型的 Python 程序转换为很受限的优化的 C++ 代码。
通过将其内置的 Python 数据类型再次实现为自己的类集（可以用 C++ 高效实现），可以提高性能。Shed Skin 要求代码遵循特定的静态类型子集，这限制了其通用性，但在追求高性能的场景下非常有价值。
适用场景：需要将 Python 逻辑部署为高性能本地二进制文件的场景，且代码符合静态类型约束。
ActivePython 是用于 Windows、Linux 和 Mac Os 的 Python 发行版，有免费的社区版。这是由 ActiveState 公司维护的商业化版本。
它支持在许多平台安装，某些不被 Python-like 的 AIX 支持的平台，它也支持。它提供了比 Python 更多的兼容性，并包含了经过测试的第三方库集合。ActivePython 通常用于企业环境，以确保稳定性和长期支持。
适用场景：企业级部署，需要跨平台一致性和官方技术支持的环境。
Transcrypt 是一种流行的将 Python 代码编译为简单易读的 Javascript 代码的编译器。它是一个轻量级的 Python 编译器，支持对矩阵和向量运算进行切片。
Transcrypt 也可以在 Node.js 上运行。分层模块、多重继承和本地类给其添加了很多功能。相比其他编译器，Transcrypt 生成的 JS 代码可读性较高，便于调试和维护。
适用场景：全栈 Python 开发，希望前后端共享逻辑代码的项目。
Nutika 是一种源码到源码的 Python 编译器，可以将 Python 源代码转换为 C/C++ 可执行代码。它会使用到许多 Python 库和扩展模块。
它自带 Anaconda，可用于创建数据科学和机器学习项目。Nutika 旨在提高 Python 的执行效率，通过底层编译减少解释器的开销。
适用场景：对执行效率有较高要求的 Python 数据处理任务。
Jython 用 Java 编写，可以在运行 JVM 的任何平台上执行。Jython 将 Python 代码编译为 Java 字节码，从而做到跨平台。
它可用于创建 Servlets、Swing、SWT 和 AWT 软件包的解决方案。Jython 使用 CPython 之类的全局解释器锁（GIL）。另外，你可以将 Java 类扩展到 Python 代码，实现 Java 生态与 Python 生态的无缝对接。
适用场景：Java 技术栈环境中需要引入 Python 脚本或扩展功能的场景。
CPython 是默认的且使用最广泛的 Python 编译器。它是用 C 语言编写的，并使用 GIL（全局解释器锁），这使得并发 CPython 进程之间的通信很困难。
CPython 中的编译步骤包括：解码、令牌化、解析、抽象语法树和编译。它是 Python 的标准参考实现，绝大多数第三方库都是首先针对 CPython 开发的。
适用场景：绝大多数通用 Python 开发任务，拥有最丰富的生态系统支持。
IronPython 版本的 Python 编译器是在微软的 .Net 框架和 Mono 上实现的。
它还提供了动态编译和交互式控制台。它使得安装非常容易，并且具有跨平台兼容性。它还具有标准库和不同的模块，主要用于实现 .Net 框架的用户界面库。这使得 Python 能够深度集成到 Windows 桌面应用或 ASP.NET 后端中。
适用场景：.NET 开发环境，需要调用 .NET 库或使用 WPF/WinForms 的 Python 应用。
Python 是一种为许多实现提供了可能的开发语言，例如 Python 到 Java，Python 到 Javascript 或其它。这些编译器有助于我们理解它是多么的全能。
在选择 Python 实现时，应考虑以下因素：
对于初学者，建议从 CPython 开始，因为它文档最全、社区支持最好。随着项目深入特定领域，再根据需求评估其他实现。
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