python库交叉编译，python交叉引用

python需要编译么

1、不过，我们运行 Python 时完全感受不到它的编译过程，没有显示的调用什么编译程序，仅仅是简单的执行 .py 文件，编译都是需要时自动编译的。

2、写的代码py不编译原因：python是解释型语言。所以它不用编译的。解释型语言是在代码运行期间逐行翻译成目标机器码，下次执行时，还是需要逐行解释，我们可以简单认为 Java、Py 都是解释型语言。

3、Python是编译+解释型的语言，执行的时候是由Python解释器，逐行编译+解释，然后运行，因为在运行的过程中，需要编译+解释，所以Python的运行性能会低于编译型语言，比如C++。

4、python是一种脚本语言，是解释执行的，不需要经过编译，所以很方便快捷；而C++则是一种需要编译后运行语言，在特定的机器上编译后在特定的机上运行，运行效率高，安全稳定。从不同的角度来说，各有各的好。

5、python和JAVA最本质的区别在与python是解释型语言，JAVA是编译性语言。与JAVA相比，python不需编译，直接执行，每个语句都需要先解释再执行，执行效率较低。python虽然也有面向对象的特性，但这方面的特性较弱。

6、Python编译型语言和解释型语言的区别：编译型语言：对于编译型语言，开发完成以后需要将所有的源代码都转换成可执行程序，比如Windows下的.exe文件，可执行程序里面包含的就是机器码。

相关问答

Q1: 如何交叉编译Python到ARM-Linux平台

these modules were not found，缺少依赖。

第一点、在第一次编译gcc的时候可能会出现找不到stdio.h的错误，解决办法是修改gcc/config/arm/t-linux文件，在TARGET_LIBGCC2_CFLAGS变量的设定中增加-Dinhibit_libc和-D__gthr_posix_h。

区别就是gcc是linux下的C语言编译器，编译出来的程序在本地执行，而arm-linux-gcc用来在linux下跨平台的C语言编译器，编译出来的程序在目标机(如ARM平台)上执行，嵌入式开发应使用嵌入式交叉编译工具链。

然后是依赖，这样的GDB要依赖expat和python的开发版本。如果是ubuntu底下直接编译，apt-cache search一下他们的开发版本，然后sudo apt-get install一下就好了；给MinGW交叉编译就麻烦了。

我在arm9下做过linux，qt编程，需要先在PC上安装linux，然后安装arm-linux-gcc，同时为了可以使用arm-linux-gcc来编译程序，需要指定环境变量，这个可以在.profile等文件中进行更改，具体办法你查一下就知道了。

Q2: Python交叉编译失败怎么回事

1、libgcc.a 没有找到：检查你的libgcc.a环境变量的设置 CC --print-libgcc-file-name 若路径为libgcc.a 证明是当前目录下的库文件或者是PATH环境变量下的libgcc.a。

2、these modules were not found，缺少依赖。

3、这首先是因为编译器在查找头文件的相对路径时，交叉编译器会配置为查找目标平台架构的位置，和主机的gcc不一样，这也是为什么它去arm-linux-gnueabihf这个目录去寻找的原因。

Q3: 什么是python

1、Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。

2、python是什么意思：python最常见的是一种编程语言。它经常被应用于系统编译、项目开发和制作中。python详细介绍：python语言诞生于20世纪90年代初，距今已经近30年发展历史。

3、python是一种跨平台的计算机程序设计语言；是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，多被用于独立的、大型项目的开发。

Q4: 电脑培训分享怎样才能提高Python运行效率?

1、一：学会正确使用numpy scipy。 numpy scipy写好的绝不自己写，比如矩阵运算等操作，pylab的实现还算不错。各种函数都有，尽量使用他们可以避免初学者大部分的速度不足问题。因为这些函数大部分都是预编译好的。

2、使用较新的Python版本 你要保证自己的代码在新版本里还能运行。你需要使用新的函数库才能体验新的Python版本，然后你需要在做出关键性的改动时检查自己的应用。只有当你完成必要的修正之后，你才能体会新版本的不同。

3、使用生成器一个普遍被忽略的内存优化是生成器的使用。生成器让我们创建一个函数一次只返回一条记录，而不是一次返回所有的记录，如果你正在使用pythonx，这就是你为啥使用xrange替代range或者使用ifilter替代filter的原因。

4、并行任务：如果程序中有多个任务可以并行执行，即它们不会相互阻塞或依赖彼此的结果，那么使用多线程可以同时执行这些任务，从而提高效率。

5、使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。

Q5: Python开发学习的必备技能?

机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。阶段九：自动化运维&开发 CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

迭代器与生成器：掌握迭代器和生成器的概念，并了解它们在 Python 中的应用。虚拟环境：学习如何创建和使用虚拟环境，以隔离项目的依赖和环境。

第五阶段：Linux运维自动化开发 主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali密码破解实战。

编程是学的东西：基本的编程语言 首先，编程所需的基础也就是语言，选择一种自己感兴趣或者擅长的语言，这里给大家罗列一个语言的分类：Python——一个非常适合初学者的语言，而且当你掌握它的时候它会变得更加强大。

学习 Python，需要准备以下一些软件和工具： Python 解释器 下载 Python 解释器是学习 Python 的第一步，它是运行 Python 代码的必不可少的工具。

Pythonweb开发与实战的知识，web开发是前端技术，包括html，JavaScript，css，其他框架比如vuejs。爬虫技术，是必须学习的内容，通过学习爬虫掌握各种基础http协议，掌握爬虫技巧，最后不要忘记实战练习。

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