Compile vs Interpret

Python,Java,C등은 고급언어를 사용합니다. 고급언어는 사람이 이해하기는 쉽지만 컴퓨터는 이해하지 못합니다.

컴퓨터는 오로지 0과1로 이루어진 Binary(machine code)만 이해할 수 있습니다. 그렇기 때문에 개발자가 고급언어로 작성한 소스코드를 machine code로 변환하는 작업을 Compile(컴파일)이라고 합니다. 이러한 작업을 하는 프로그램이 바로 Compiler와 Interpreter입니다.

Interpreter

1. 프로그램 Runtime(실행시간)에 한 번에 한 문장씩 변환.
2. 소스 코드를 분석하는데 걸리는 시간은 적지만 전체 실행 시간은 Compiler로 변환한 코드보다 상대적으로 더 느리다(한 문장씩 변환하고 실행하다 보니…).
3. 중간 Object Code(목적 코드)가 만들어지지 않아 메모리 효율이 높다.
4. 첫 오류를 만날 때까지 프로그램을 계속 번역하고 오류를 만나면 중지된다. 프로그램 실행 전에 오류를 발견하기 어렵다.
5. Python, Ruby와 같은 언어들이 Interpreter를 사용.
6. 파이썬의 경우 런타임중의 컴파일 과정에 렉서(lexer), 파서(parser) 를 거쳐서 바이트 코드를 만들어낸다. (렉서 : 요소를 하나하나 쪼갠다. / 파서 : abstract syntax tree, 구문분석)
7. 어셈블리어는 cpu에 의존적이나, (예: 인텔 계열의 어셈블리어) 바이트코드는 그렇지 않다.
8. 바이트코드는 가상머신(virtual machine) 위에서 돌아가기 때문에 어떤 cpu 위에서도 돌아갈 수 있다.
9. 파이썬 초기 설치시 window용, mac용, linux용을 따로 받는 이유는 바이트코드에서 어떤 기계어로 바꿀지를 결정하기 위해서이다.

python 코드 --> 실행 & 런타임 시작 --> (컴파일) --> 바이트코드 --> VM --> 기계어

Compiler

1. 프로그램 Runtime 전에 전체 소스 코드를 검사하여 machine code로 변환한다. Runtime되기 전에 변환은 시간이 오래걸리지만, 구동된 이후에는 하나의 패키지로 매우 빠르게 작동하게 된다.
2. 소스 코드를 분석하는데 많은 시간이 들지만 전체 실행 시간은 Interpreter로 변환한 코드보다 비교적 빠르다.
3. 링킹(linking)을 추가로 필요로 하는 중간 Object Code를 생성하여 더 많은 메모리를 필요로 한다.
4. 전체 코드를 검사한 후에 오류 메시지를 생성한다. 그래서 실행 전에 오류를 발견할 수 있다.
5. 런타임 이전에 이미 해석을 마치고 대게 컴파일 결과물이 바로 기계어로 전환되기 때문에 OS 및 빌드 환경에 종속적이다. 그러므로 OS환경에 맞게 호환되는 라이브러리와 빌드환경을 구분해서 구축해줘야 한다.
6. C, C++, Java와 같은 언어들이 Compiler를 사용.

`C 코드` --(컴파일러)-->> `어셈블리어` --(어셈블러)-->> `기계어` --(링커)-->> `실행파일` -->> `런타임` 시작

Compiler 언어는 변환시 바로 machine code로 변환되어 CPU가 읽을 수 있습니다. 하지만 Interpreter 언어의 경우 변환시 바로 machine code로 변환되는 것이 아니라 Interpreter가 해석할 수 있는 Bytecode라는 machine code보다 추상적인 이진 표현법으로 먼저 변환 후 이 Bytecode를 Interpreter가 변환하여 machine code로 변환하게 됩니다.

그래서 Python과 같은 Interpreter 언어가 C나 C++와 같은 Compiler 언어 보다 상대적으로 느린 것입니다.

참고자료 : https://medium.com/@yeon22/term-compiler-vs-interpreter-2199abe0f01d

참고자료 : https://jins-dev.tistory.com/entry/Compiler-와-Interpreter-의-개념과-차이점

참고자료 : https://wayhome25.github.io/cs/2017/04/13/cs-14/