写代码的时候，你有没有想过，自己写的程序是怎么变成电脑能执行的指令的？比如你用 Python 写个小程序，或者用 C++ 编个游戏，背后其实是两种不同的“翻译官”在干活——一个是编译器，一个是解释器。它们干的都是“翻译”工作，把人类看得懂的代码转成机器能跑的指令，但方式完全不同。
编译器：先翻译完再执行
编译器就像一个提前做完功课的学生。它会在程序运行之前，就把你写的源代码整个“翻译”一遍，生成一个独立的可执行文件。比如你在 Visual Studio 里写了个 C++ 程序，点“编译”，它就会生成一个 .exe 文件。这个文件可以直接运行，不需要再重新翻译。
举个生活中的例子：你去国外旅游，带了一本完整的中文说明书，找人帮你一次性翻译成英文，装订成册。以后你随时翻看，不用每次查一个词就找翻译。这就是编译器的做法——一次翻译，多次使用。
常见的编译型语言有 C、C++、Go、Rust。它们编译后的程序运行速度快，因为机器直接执行的是已经准备好的二进制代码。
解释器：边翻译边执行
解释器更像实时口译员。你写一行代码，它就立刻翻译一行并执行。比如你用 Python 写个脚本：
print("Hello, world!")
x = 5
print(x * 2)Python 解释器会逐行读取、翻译、执行。它不会生成独立的可执行文件，而是边读边跑。这就像是你在开会时请了个同声传译，讲一句，翻一句，不能离了翻译员单独进行。
解释型语言的代表是 Python、JavaScript、Ruby。它们的好处是跨平台方便，只要目标机器上有对应的解释器，代码拿过去就能跑，不用重新编译。
速度和调试的权衡
编译型语言通常运行更快，因为所有优化都在编译阶段完成了。而解释型语言每行都要临时翻译，自然慢一些。不过现在很多解释器用了“即时编译”（JIT）技术，比如 Python 的 PyPy，JavaScript 的 V8 引擎，能动态把热点代码编译成机器码，提速明显。
但解释器也有优势：调试方便。你改了一行代码，保存就能跑，不用等漫长的编译过程。写网页前端的人深有体会——改完 JavaScript 刷新一下页面，效果立马出来，这种即时反馈对开发效率帮助很大。
混合模式也不少见
有些语言其实走了折中路线。比如 Java，它先把源代码编译成字节码（.class 文件），然后由 Java 虚拟机（JVM）解释执行。JVM 还可以进一步把字节码编译成本地机器码，这叫“即时编译”。所以 Java 既不是纯编译，也不是纯解释，而是两者结合。
再比如 Python，虽然通常被认为是解释型语言，但你也会看到 .pyc 文件——那是 Python 把源代码编译成的字节码缓存，下次运行就不用从头解析了。这也说明，现代语言的设计越来越灵活，编译和解释的界限没那么分明。