为何没有同时支持解释与原生编译的语言？能否开发原生Python编译器？

Python无法实现高效原生编译的核心技术原因 #

首先要明确，不是完全不存在能把Python代码打包成原生二进制的工具，而是这类工具都无法实现C/C++级别的性能，也做不到完全兼容Python的全部语法和生态，核心障碍来自几个方面：

• 动态特性的先天开销：Python是完全的动态类型语言，变量类型、类的属性和方法都可以在运行时任意修改，甚至可以通过eval、exec在运行时生成、执行新的代码。C/C++这类编译型语言的类型、内存布局、函数调用关系在编译期就可以完全确定，编译器可以直接做大量极致优化；而Python哪怕编译成原生码，也必须携带完整的运行时类型检查、动态解析逻辑，这部分固定开销根本无法消除。
• 现有设计和生态的强绑定：CPython作为最主流的Python实现，大量逻辑依赖*全局解释器锁（GIL）*保证内存安全，几乎所有第三方扩展、标准库的实现也默认基于GIL的运行环境。如果要做脱离CPython runtime的原生编译，要么保留GIL损失多核性能，要么彻底推翻整个Python生态重写，可行性极低。

目前已经存在的Nuitka这类编译工具，本质是把Python字节码和完整的CPython运行时打包到一起，运行时还是走解释执行逻辑，并没有实现真正的静态原生编译优化，所以性能提升非常有限。

同时支持解释执行与原生编译的语言少见的原因 #

这类语言实际是存在的，比如Common Lisp、OCaml都原生支持两种执行模式，只是普及度不高所以很少被接触到，没有大规模流行的核心原因是两种模式的设计目标天然冲突：

• runtime 设计方向矛盾：解释器的设计优先追求开发效率、动态性、热更新能力，运行时需要携带完整的类型信息、语法解析逻辑、调试信息；而原生编译优先追求极致性能，编译期会做大量静态优化、裁剪无用信息、固化内存布局，要同时兼容两种模式就要做大量折中，最终往往是解释模式性能远低于纯解释型语言，编译模式性能远低于纯编译型语言。
• 维护成本过高：同时维护两套执行逻辑，还要保证两种模式下代码运行结果完全一致，需要消耗的研发资源是单模式语言的数倍，绝大多数语言的开发团队无法承担相应成本。
• 需求重叠度极低：需要解释执行的场景（快速原型开发、脚本处理）对原生编译性能没有需求，需要原生编译性能的场景（底层系统开发、高性能计算）也不需要解释执行的动态特性，两头兼顾的产品很难找到核心用户群体，自然很难普及。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Salem Engineer