不要忘记Python为x86提供了JIT编译器，这进一步混淆了问题。(见psyco)。

对“解释型语言”的更严格的解释只有在讨论VM的性能问题时才有用，例如，与Python相比，Ruby被认为更慢，因为它是一种解释型语言，不像Python——换句话说，上下文就是一切。

他们之间没有真正的区别，人们只是遵循创造者选择的惯例。

术语不同的一个原因可能是，人们通常认为向python解释器提供人类可读的原始源代码，而不用担心字节码之类的问题。

在Java中，必须显式地编译为字节码，然后在VM上只运行字节码，而不是源代码。

尽管Python在幕后使用虚拟机，但从用户的角度来看，大多数时候可以忽略这个细节。

不要忘记Python为x86提供了JIT编译器，这进一步混淆了问题。(见psyco)。

对“解释型语言”的更严格的解释只有在讨论VM的性能问题时才有用，例如，与Python相比，Ruby被认为更慢，因为它是一种解释型语言，不像Python——换句话说，上下文就是一切。

我认为两者之间的界限是模糊的，人们大多争论的是“解释器”这个词的含义，以及语言与“解释器……编译器”范围的每一方有多接近。然而，没有一个是100%的。我认为编写Java或Python实现是很容易的，这是频谱的任何价值。

目前Java和Python都有虚拟机和字节码，尽管一个操作具体的值大小(如32位整数)，而另一个必须确定每次调用的大小，在我看来，这并没有定义术语之间的边界。

Python没有正式定义的字节码，它只存在于内存中，这一论点也不能说服我，只是因为我计划开发只识别Python字节码的设备，编译部分将在浏览器JS机器中完成。

性能只与具体的实现有关。我们不需要知道对象的大小就能处理它，最后，在大多数情况下，我们处理的是结构，而不是基本类型。可以通过重用现有对象来优化Python VM，从而消除每次在表达式计算期间创建新对象的需要。一旦完成，在计算两个整数的和之间没有全局性能差异，这是Java的闪光点。

两者之间没有致命的区别，只有一些与最终用户无关的实现上的细微差别和缺乏优化，可能在她开始注意到性能滞后的时候，但这又是实现而不是架构的问题。

for posts that mention that python does not need to generate byte code, I'm not sure that's true. it seems that all callables in Python must have a .__code__.co_code attribute which contains the byte code. I don't see a meaningful reason to call python "not compiled" just because the compiled artifacts may not be saved; and often aren't saved by design in Python, for example all comprehension compile new bytecode for it's input, this is the reason comprehension variable scope is not consistent between compile(mode='exec, ...) and compile compile(mode='single', ...) such as between running a python script and using pdb