Inter­pre­tier­te und kom­pi­lier­te Pro­gram­mier­spra­che

Interpretierte Programmiersprache

Eine inter­pre­tier­te Pro­gram­mier­spra­che ist eine Pro­gram­mier­spra­che, deren Code zur Lauf­zeit von einem Inter­pre­ter Zei­le für Zei­le aus­ge­führt wird, anstatt vor­ab in Maschi­nen­code kom­pi­liert zu wer­den. Ein Inter­pre­ter liest den Quell­code zei­len­wei­se ein, ana­ly­siert jede Anwei­sung und führt sie sofort aus, was bedeu­tet, dass kei­ne sepa­ra­te Kom­pi­lie­rung erfor­der­lich ist.

Die­se unmit­tel­ba­re Aus­füh­rung ermög­licht eine schnel­le Test- und Ent­wick­lungs­pha­se, da Ände­run­gen sofort wirk­sam wer­den.

Typi­sche inter­pre­tier­te Spra­chen sind Python, Java­Script und Ruby. Der Inter­pre­ter fun­giert als Zwi­schen­schicht zwi­schen dem Pro­gramm­code und der Maschi­ne, was die Feh­ler­su­che und die Anpas­sung an ver­schie­de­ne Umge­bun­gen erleich­tert.

Was ist eine kom­pi­lier­te Pro­gram­mier­spra­che?

Eine kom­pi­lier­te Pro­gram­mier­spra­che ist eine Pro­gram­mier­spra­che, deren Quell­code vor der Aus­füh­rung in Maschi­nen­code über­setzt wird. Die­ser Über­set­zungs­pro­zess wird von einem spe­zi­el­len Pro­gramm, dem Com­pi­ler, durch­ge­führt. Dabei ana­ly­siert der Com­pi­ler den Quell­code, führt syn­tak­ti­sche und seman­ti­sche Ana­ly­sen durch und wan­delt den Code in Maschi­nen­code oder Byte­code um.

Die­se Schrit­te umfas­sen die lexi­ka­li­sche Ana­ly­se, Syn­tax­ana­ly­se und Opti­mie­rung des Codes. Nach der Kom­pi­lie­rung kann der erzeug­te Maschi­nen­code direkt von der CPU aus­ge­führt wer­den, was eine hohe Aus­füh­rungs­ge­schwin­dig­keit zur Fol­ge hat. Bei­spie­le für kom­pi­lier­te Spra­chen sind C, C++ und Java.

Was sind die Vor­tei­le von inter­pre­tier­ten Pro­gram­mier­spra­chen?

Die Vor­tei­le von inter­pre­tier­ten Pro­gram­mier­spra­chen sind viel­fäl­tig und machen sie in bestimm­ten Anwen­dungs­be­rei­chen beson­ders attrak­tiv. Pro­gram­me kön­nen direkt ohne vor­he­ri­ge Kom­pi­lie­rung aus­ge­führt wer­den, was eine schnel­le­re Ent­wick­lung und ein­fa­che­re Tests ermög­licht, da Ände­run­gen am Code sofort umge­setzt wer­den kön­nen.

Inter­pre­ted lan­guages bie­ten oft dyna­mi­sche Typi­sie­rung und zur Lauf­zeit anpass­ba­re Struk­tu­ren, was die Pro­gram­mie­rung fle­xi­bler und anpas­sungs­fä­hi­ger macht.

Feh­ler kön­nen wäh­rend der Aus­füh­rung erkannt und loka­li­siert wer­den, was die Feh­ler­su­che erleich­tert und ein ein­fa­ches Debug­ging ermög­licht. Der Quell­code kann auf ver­schie­de­nen Sys­te­men aus­ge­führt wer­den, solan­ge ein pas­sen­der Inter­pre­ter vor­han­den ist, wodurch Platt­form­un­ab­hän­gig­keit gewähr­leis­tet wird.

Die Mög­lich­keit, Code schnell zu ändern und sofort zu tes­ten, beschleu­nigt den Ent­wick­lungs­pro­zess erheb­lich, ins­be­son­de­re bei Pro­to­ty­pen oder in der Web­ent­wick­lung. Vie­le inter­pre­tier­te Spra­chen wie Python und Java­Script sind leicht zu erler­nen und bie­ten eine kla­re und les­ba­re Syn­tax, was sie beson­ders für Anfän­ger geeig­net macht.

Was sind die Vor­tei­le von kom­pi­lier­ten Pro­gram­mier­spra­chen?

Die Vor­tei­le von kom­pi­lier­te Pro­gram­mier­spra­chen sind viel­fäl­tig und bedeu­tend. Kom­pi­lier­te Pro­gram­me lau­fen in der Regel deut­lich schnel­ler als inter­pre­tier­te Pro­gram­me, da der Code bereits in Maschi­nen­spra­che vor­liegt und direkt von der CPU aus­ge­führt wer­den kann.

Sie benö­ti­gen weni­ger Spei­cher­platz und Sys­tem­res­sour­cen wäh­rend der Aus­füh­rung, da kein Inter­pre­ter zur Lauf­zeit erfor­der­lich ist. Der Kom­pi­lie­rungs­pro­zess ermög­licht eine früh­zei­ti­ge Feh­ler­er­ken­nung, indem vie­le Syn­tax- und Typ­feh­ler bereits wäh­rend der Kom­pi­lie­rung erkannt und beho­ben wer­den.

Com­pi­ler bie­ten zudem ver­schie­de­ne Opti­mie­rungs­mög­lich­kei­ten, um die Effi­zi­enz des Codes zu ver­bes­sern, was zu einer bes­se­ren Leis­tung und einem gerin­ge­ren Res­sour­cen­ver­brauch führt. Da nur der kom­pi­lier­te Maschi­nen­code ver­teilt wird, ist der Schutz des Quell­codes gewähr­leis­tet.

Der Com­pi­ler kann den Code für spe­zi­fi­sche Hard­ware­ar­chi­tek­tu­ren oder Betriebs­sys­te­me opti­mie­ren, was die Leis­tung auf der Ziel­platt­form ver­bes­sert. Schließ­lich erfolgt die auf­wen­di­ge Ana­ly­se des Pro­gramms nur ein­mal beim Kom­pi­lie­ren und nicht bei jeder Aus­füh­rung, was Zeit bei wie­der­hol­ter Aus­füh­rung des Pro­gramms spart.

Was sind die Haupt­un­ter­schie­de zwi­schen inter­pre­tier­ter und kom­pi­lier­ter Pro­gram­mier­spra­che?

Die Haupt­un­ter­schie­de zwi­schen inter­pre­tier­ten und kom­pi­lier­te Pro­gram­mier­spra­chen lie­gen im Aus­füh­rungs­pro­zess, der Leis­tung, der Feh­ler­er­ken­nung, dem Ent­wick­lungs­zy­klus und der Platt­form­ab­hän­gig­keit. Kom­pi­lier­te Pro­gram­mier­spra­chen wie C, C++ und Go wer­den vor der Aus­füh­rung in Maschi­nen­code über­setzt.

Die­ser Pro­zess erfolgt ein­mal, und das resul­tie­ren­de Pro­gramm kann mehr­fach ohne erneu­te Kom­pi­lie­rung aus­ge­führt wer­den, was zu einer höhe­ren Aus­füh­rungs­ge­schwin­dig­keit führt. Im Gegen­satz dazu wird der Quell­code bei inter­pre­tier­ten Pro­gram­mier­spra­chen wie Python, Java­Script und Ruby zur Lauf­zeit Zei­le für Zei­le von einem Inter­pre­ter gele­sen und aus­ge­führt, was die Aus­füh­rung ver­lang­sa­men kann.

Feh­ler in kom­pi­lier­ten Spra­chen wer­den wäh­rend des Kom­pi­lie­rungs­pro­zes­ses erkannt, wodurch vie­le Pro­ble­me bereits vor der Aus­füh­rung beho­ben wer­den kön­nen, wäh­rend Feh­ler in inter­pre­tier­ten Spra­chen erst zur Lauf­zeit erkannt wer­den.

Der Ent­wick­lungs­zy­klus bei kom­pi­lier­te Spra­chen kann län­ger sein, da der Code zuerst kom­pi­liert wer­den muss, bevor er getes­tet wer­den kann. Inter­pre­ted lan­guages ermög­li­chen eine schnel­le­re Ent­wick­lung und Ite­ra­ti­on, da Ände­run­gen am Code sofort getes­tet wer­den kön­nen.

Schließ­lich ist der erzeug­te Maschi­nen­code kom­pi­lier­ter Spra­chen oft spe­zi­fisch für eine bestimm­te Platt­form, wäh­rend der Quell­code inter­pre­tier­ter Spra­chen auf ver­schie­de­nen Platt­for­men aus­ge­führt wer­den kann, solan­ge ein geeig­ne­ter Inter­pre­ter vor­han­den ist.

Was bedeu­tet JIT-Kom­pi­lie­rung (Dyna­mi­sche Über­set­zung)?

JIT-Kom­pi­lie­rung (Just-In-Time-Kom­pi­lie­rung) oder dyna­mi­sche Über­set­zung ist eine Tech­nik, bei der Pro­gramm­code zur Lauf­zeit in Maschi­nen­code über­setzt wird. Im Gegen­satz zu her­kömm­li­chen Com­pi­lern, die den gesam­ten Code vor der Aus­füh­rung über­set­zen, erfolgt die JIT-Kom­pi­lie­rung wäh­rend der Pro­gramm­aus­füh­rung.

Der JIT-Com­pi­ler über­wacht die Pro­gramm­aus­füh­rung, iden­ti­fi­ziert häu­fig aus­ge­führ­te Code­ab­schnit­te und über­setzt die­se in Maschi­nen­code. Die­se Tech­nik ermög­licht Opti­mie­run­gen basie­rend auf Lauf­zeit­in­for­ma­tio­nen, was die Per­for­mance ver­bes­sern kann. JIT-Kom­pi­lie­rung bie­tet Fle­xi­bi­li­tät, da sie dyna­mi­sche Code­än­de­run­gen und Anpas­sun­gen an spe­zi­fi­sche Hard­ware- und Soft­ware­um­ge­bun­gen ermög­licht.

Häu­fi­ge Ein­satz­ge­bie­te für JIT-Com­pi­ler sind vir­tu­el­le Maschi­nen wie die Java Vir­tu­al Machi­ne (JVM) und Web­brow­ser für Java­Script. Die Vor­tei­le der JIT-Kom­pi­lie­rung umfas­sen ver­bes­ser­te Aus­füh­rungs­ge­schwin­dig­keit im Ver­gleich zur rei­nen Inter­pre­ta­ti­on, die Mög­lich­keit zur Lauf­zeit­op­ti­mie­rung und die Erhal­tung der Platt­form­un­ab­hän­gig­keit des Quell­codes.

Her­aus­for­de­run­gen sind der JIT-Over­head, der zu Ver­zö­ge­run­gen füh­ren kann, und der erhöh­te Spei­cher­be­darf für den gene­rier­ten Maschi­nen­code. JIT-Kom­pi­lie­rung stellt somit einen Mit­tel­weg zwi­schen rei­ner Inter­pre­ta­ti­on und voll­stän­di­ger Vor­ab-Kom­pi­lie­rung dar und kom­bi­niert die Vor­tei­le bei­der Ansät­ze.

Ergän­zen sich inter­pre­tier­te und kom­pi­lier­te Pro­gram­mier­spra­chen?

Inter­pre­tier­te und kom­pi­lier­te Pro­gram­mier­spra­chen ergän­zen sich in der Tat und wer­den oft in Kom­bi­na­ti­on ein­ge­setzt, um die Vor­tei­le bei­der Ansät­ze zu nut­zen.

Vie­le moder­ne Pro­gram­mier­spra­chen ver­wen­den hybri­de Ansät­ze, wie Java, das zunächst in Byte­code kom­pi­liert und dann von einer vir­tu­el­len Maschi­ne inter­pre­tiert wird. Just-In-Time-Kom­pi­lie­rung (JIT) kom­bi­niert eben­falls bei­de Metho­den, indem der Code zunächst inter­pre­tiert und häu­fig aus­ge­führ­te Tei­le zur Lauf­zeit in Maschi­nen­code über­setzt wer­den, um die Leis­tung zu ver­bes­sern.

Inter­pre­tier­te Spra­chen eig­nen sich her­vor­ra­gend für schnel­le Pro­to­ty­pen­ent­wick­lung und Skript­er­stel­lung, wäh­rend kom­pi­lier­te Spra­chen für leis­tungs­kri­ti­sche Kom­po­nen­ten ein­ge­setzt wer­den, was eine effi­zi­en­te Kom­bi­na­ti­on von Ent­wick­lungs­ge­schwin­dig­keit und Aus­füh­rungs­leis­tung ermög­licht.

Was ist ein Inter­pre­ter?

Ein Inter­pre­ter ist ein Pro­gramm, das Quell­code Zei­le für Zei­le aus­liest, ana­ly­siert und direkt aus­führt. Der Haupt­un­ter­schied zu einem Com­pi­ler besteht dar­in, dass der Inter­pre­ter den gesam­ten Code nicht vor­ab in Maschi­nen­code über­setzt, son­dern jede Anwei­sung unmit­tel­bar wäh­rend der Aus­füh­rung inter­pre­tiert.

Dies geschieht durch zei­len­wei­se Aus­füh­rung, wobei der Quell­code ein­ge­le­sen und jede Anwei­sung sofort aus­ge­führt wird. Dadurch ent­fällt die Not­wen­dig­keit einer sepa­ra­ten Kom­pi­lie­rungs­pha­se.

Der Inter­pre­ter fun­giert oft als vir­tu­el­le Maschi­ne, die den Quell­code zur Lauf­zeit inter­pre­tiert und aus­führt, was eine Platt­form­un­ab­hän­gig­keit ermög­licht, solan­ge ein pas­sen­der Inter­pre­ter für die Ziel­platt­form vor­han­den ist. Dies erleich­tert die Feh­ler­su­che und die schnel­le Imple­men­tie­rung von Code­än­de­run­gen, da Ände­run­gen sofort getes­tet und aus­ge­führt wer­den kön­nen.

Wofür wer­den inter­pre­tier­te Pro­gram­mier­spra­chen ver­wen­det?

Inter­pre­tier­te Pro­gram­mier­spra­chen wer­den in ver­schie­de­nen Anwen­dungs­be­rei­chen ver­wen­det, die sich durch ihre Fle­xi­bi­li­tät und Benut­zer­freund­lich­keit aus­zeich­nen.

In der Web­ent­wick­lung sind sie ent­schei­dend für die Ent­wick­lung inter­ak­ti­ver Web­an­wen­dun­gen, wie Java­Script, das die dyna­mi­sche Mani­pu­la­ti­on von Web­sei­ten und die Imple­men­tie­rung von Benut­zer­ober­flä­chen ermög­licht. Für Skrip­ting und Auto­ma­ti­sie­rung wer­den Spra­chen wie Python und Perl genutzt, um wie­der­keh­ren­de Auf­ga­ben zu auto­ma­ti­sie­ren, Daten zu ver­ar­bei­ten oder Sys­tem­ad­mi­nis­tra­ti­ons­auf­ga­ben zu erle­di­gen.

Ihre Fähig­keit, Code schnell zu ändern und sofort zu tes­ten, macht sie ide­al für die schnel­le Ent­wick­lung von Pro­to­ty­pen. In der Daten­ana­ly­se und im wis­sen­schaft­li­chen Rech­nen ist Python beson­ders beliebt, da es zahl­rei­che Biblio­the­ken für die Daten­ana­ly­se bie­tet und eine ein­fa­che Syn­tax hat.

Auf­grund ihrer ein­fa­chen Syn­tax und des unmit­tel­ba­ren Feed­backs wer­den inter­pre­tier­te Spra­chen häu­fig in der Leh­re ver­wen­det, um Pro­gram­mier­kon­zep­te zu ver­mit­teln. Für die Cross-Plat­form-Ent­wick­lung sind sie eben­falls geeig­net, da Pro­gram­me auf ver­schie­de­nen Betriebs­sys­te­men aus­ge­führt wer­den kön­nen, solan­ge der ent­spre­chen­de Inter­pre­ter vor­han­den ist.

Wer­den inter­pre­tier­te Pro­gram­mier­spra­chen für die App-Ent­wick­lung genutzt?

Ja, inter­pre­tier­te Pro­gram­mier­spra­chen wer­den durch­aus für die App-Ent­wick­lung genutzt, ins­be­son­de­re für bestimm­te Arten von Apps und in bestimm­ten Ent­wick­lungs­sze­na­ri­en.

In der hybri­den und platt­form­über­grei­fen­den Ent­wick­lung sind inter­pre­tier­te Spra­chen wie Java­Script weit ver­brei­tet. Frame­works wie React Nati­ve, Ionic oder Pho­ne­Gap nut­zen Java­Script, um Apps zu erstel­len, die auf meh­re­ren Platt­for­men lau­fen kön­nen.

Web­ba­sier­te Apps wer­den häu­fig mit Java­Script ent­wi­ckelt und kön­nen in einem Web­View inner­halb einer nati­ven App-Hül­le aus­ge­führt wer­den.

Für Scrip­ting und Auto­ma­ti­sie­rung wäh­rend der Ent­wick­lung einer App kom­men oft Spra­chen wie Python zum Ein­satz, bei­spiels­wei­se für Build-Auto­ma­ti­sie­rung oder Daten­ver­ar­bei­tung. Die Fle­xi­bi­li­tät und schnel­le Ite­ra­ti­ons­fä­hig­keit inter­pre­tier­ter Spra­chen machen sie ide­al für das schnel­le Pro­to­ty­p­ing von App-Ideen.

Zudem wer­den inter­pre­tier­te Spra­chen wie Python, Ruby oder Node.js häu­fig für die Backend-Ent­wick­lung von Apps ver­wen­det. Für die nati­ve App-Ent­wick­lung domi­nie­ren jedoch kom­pi­lier­te Spra­chen wie Java und Kot­lin für Android sowie Swift und Objective‑C für iOS, da sie eine höhe­re Per­for­mance bie­ten

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