编译并执行

编译一个程序并把目标程序装入主内存执行的过程

编译并执行是指编译一个程序并把目标程序装入主内存执行的一种过程。能够执行这种功能的编译程序称为“装入并执行编译程序”。当编译以同一源语言编写的批量源程序并逐个执行时，常常用到这种编译程序。装入并执行编译程序能够保留在内存中，直到整个批量执行完成为止，而不必在每次编译新的源程序时都装入内存一次。

编译器

编译器（compiler），是一种计算机程序，它会将用某种编程语言写成的源代码（原始语言），转换成另一种编程语言（目标语言）。

它主要的目的是将便于人编写、阅读、维护的高级计算机语言所写作的源代码程序，翻译为计算机能解读、运行的低阶机器语言的程序，也就是可执行文件。编译器将原始程序（source program）作为输入，翻译产生使用目标语言（target language）的等价程序。源代码一般为高阶语言（High-level language），如Pascal、C、C++、C# 、Java等，而目标语言则是汇编语言或目标机器的目标代码（Object code），有时也称作机器代码（Machine code）。

一个现代编译器的主要工作流程如下：

源代码（source code）→预处理器（preprocessor）→编译器（compiler）→汇编程序（assembler）→目标代码（object code）→链接器（Linker）→可执行文件（executables），最后打包好的文件就可以给电脑去判读运行了。

历史

早期的计算机软件都是用汇编语言直接编写的，这种状况持续了数年。当人们发现为不同类型的CPU编写可重用软件的开销要明显高于编写编译器时，人们发明了高级编程语言。由于早期的计算机的内存很少，当大家实现编译器时，遇到了许多技术难题。

大约在20世纪50年代末期，与机器无关的编程语言被首次提出。随后，人们开发了几种实验性质的编译器。第一个编译器是由美国女性计算机科学家葛丽丝·霍普（Grace Murray Hopper）于1952年为A-0系统编写的。但是1957年由任职于IBM的美国计算机科学家约翰·巴科斯（John Warner Backus）领导的FORTRAN则是第一个被实现出具备完整功能的编译器。1960年，COBOL成为一种较早的能在多种架构下被编译的语言。

高级语言在许多领域流行起来。由于新的编程语言支持的功能越来越多，计算机的架构越来越复杂，这使得编译器也越来越复杂。

早期的编译器是用汇编语言编写的。首个能编译自己源程序的编译器是在1962年由麻省理工学院的Hart和Levin制作的。从20世纪70年代起，实现能编译自己源程序的编译器变得越来越可行，不过还是用Pascal和C语言来实现编译器更加流行。制作某种语言的第一个能编译器，要么需要用其它语言来编写，要么就像Hart和Levin制作Lisp编译器那样，用解释器来运行编译器。

教学用的编译器

编译器的构造与优化是计算机专业的大学课程，课程名称一般为“编译原理”或“编译器”。通常在课程中包含了如何实现一种教学用程序语言的编译器。一个著名的例子是20世纪70年代，瑞士计算机科学家尼克劳斯·维尔特（Niklaus Emil Wirth）用于讲解编译器的构造时使用的PL/0编译器。尽管它很简单，PL/0编译器介绍了这个领域的几个有影响的概念：

编译器输出

编译器的一种分类方式是按照生成代码所运行的系统平台划分，这个平台称为目标平台。

有一些编译器输出的代码，将运行于与编译器所在相同类型的计算机和操作系统之上，这种编译器叫做本地编译器。输出可以运行于不同的平台之上的编译器，叫做交叉编译器。由于嵌入式系统通常没有软件开发环境，因此，为这类系统开发软件时，通常需要使用交叉编译器。

编译器所输出于虚拟机上运行之代码，编译器和编译器输出的运行平台有可能相同，也有可能不同。因此，对于这类编译器，不去区分它是本地编译器还是交叉编译器。

即时编译

即时编译（英语：Just-in-time compilation），又译及时编译、实时编译，动态编译的一种形式，是一种提高程序运行效率的方法。通常，程序有两种运行方式：静态编译与动态解释。静态编译的程序在执行前全部被翻译为机器码，而解释执行的则是一句一句边运行边翻译。

即时编译器则混合了这二者，一句一句编译源代码，但是会将翻译过的代码缓存起来以降低性能损耗。相对于静态编译代码，即时编译的代码可以处理延迟绑定并增强安全性。

即时编译器有两种类型，一是字节码翻译，二是动态编译翻译。

微软的.NET Framework，还有绝大多数的Java实现，都依赖即时编译以提供高速的代码执行。Mozilla Firefox使用的JavaScript引擎 SpiderMonkey也用到了JIT的技术。Ruby的第三方实现Rubinius和Python的第三方实现PyPy也都通过JIT来明显改善了解释器的性能。

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