The Python Book©2015 Imagine Publishing Ltd，简单地通过第10页中提到的以下提示来区分差异:

像Python这样的解释型语言是指将源代码转换为机器码，然后在每次程序运行时执行的语言。这与编译语言(如C)不同，后者只将源代码转换为机器代码一次——然后在程序每次运行时执行生成的机器代码。

简短的(不精确的)定义:

编译语言:将整个程序立即转换为机器代码，然后由CPU运行机器代码。

解释语言:逐行读取程序，一旦读取一行，CPU就会执行该行的机器指令。

但实际上，现在很少有语言是纯编译或纯解释的，它们通常是混合的。想要更详细的图片描述，请看这个帖子:

编译和解释的区别是什么?

或者是我后来的博客:

https://orangejuiceliberationfront.com/the-difference-between-compiler-and-interpreter/

编译语言是这样一种语言:程序一旦编译，就用目标机器的指令来表达。例如，源代码中的加法“+”操作可以直接转换为机器代码中的“ADD”指令。

解释型语言是指指令不直接由目标机器执行，而是由其他程序(通常用本机语言编写)读取和执行的语言。例如，相同的“+”操作将在运行时被解释器识别，然后调用它自己的“add(a,b)”函数，并使用适当的参数，然后执行机器代码“add”指令。

你可以在编译语言中做你在解释语言中可以做的任何事情，反之亦然——它们都是图灵完备的。然而，这两种方法在实施和使用方面都有优点和缺点。

我将完全概括(纯粹主义者原谅我!)，但大致来说，以下是编译语言的优点:

通过直接使用目标计算机的本机代码获得更快的性能 有机会在编译阶段应用相当强大的优化

下面是解释型语言的优点:

更容易实现(编写好的编译器非常困难!!) 不需要运行编译阶段:可以直接“动态”执行代码 是否可以更方便地使用动态语言

注意，字节码编译等现代技术增加了一些额外的复杂性——这里发生的情况是，编译器的目标是一个与底层硬件不同的“虚拟机”。这些虚拟机指令可以在稍后阶段再次编译，以获得本机代码(例如，由Java JVM JIT编译器完成)。

很难给出一个实际的答案，因为差异在于语言定义本身。可以为每一种编译语言构建一个解释器，但不可能为每一种解释语言构建一个编译器。它主要是关于语言的正式定义。所以在大学里没有人喜欢理论信息学。

语言本身既不编译也不解释，只有语言的特定实现才是。Java就是一个很好的例子。有一个基于字节码的平台(JVM)、一个本机编译器(gcj)和一个用于Java超集(bsh)的互用器。那么Java现在是什么呢?字节码编译，本机编译还是解释?

其他既编译又解释的语言有Scala、Haskell或Ocaml。每种语言都有一个交互式解释器，以及一个字节码或本机机器码的编译器。

所以一般来说，用“编译型”和“解释型”来划分语言并没有多大意义。

首先，澄清一下，Java不是完全静态编译和以c++的方式链接的。它被编译成字节码，然后由JVM解释。JVM可以对本机机器语言进行即时编译，但不必这样做。

更重要的是:我认为交互性是主要的实际区别。由于所有内容都是解释的，所以您可以截取一小段代码，解析并根据环境的当前状态运行它。因此，如果您已经执行了初始化变量的代码，则可以访问该变量，等等。它真的很适合函数式风格。

然而，解释成本很高，特别是当您有一个包含大量引用和上下文的大型系统时。根据定义，这是一种浪费，因为相同的代码可能必须解释和优化两次(尽管大多数运行时都为此进行了缓存和优化)。不过，您仍然需要支付运行时成本，并且经常需要运行时环境。您也不太可能看到复杂的过程间优化，因为目前它们的性能还没有充分的交互性。

因此，对于不会有太大变化的大型系统，以及某些语言，更有意义的是预编译和预链接所有内容，做所有可以做的优化。最终会得到一个非常精简的运行时，该运行时已经针对目标机器进行了优化。

至于生成可执行文件，恕我直言，这一点关系不大。通常可以从编译语言创建可执行文件。但是您也可以使用解释语言创建可执行文件，只不过解释器和运行时已经打包在可执行文件中，并且对您隐藏了。这意味着您通常仍然需要支付运行时成本(尽管我确信对于某些语言，有方法将所有内容转换为可执行树)。

我不同意所有的语言都可以互动。某些语言，如C语言，与机器和整个链接结构紧密相连，我不确定您是否能够构建一个有意义的完整的交互式版本