很多人在用Python、JavaScript这类语言写程序时，会发现电脑风扇突然转得厉害，任务管理器里CPU占用也上去了。这时候就会问：是不是因为这些语言是“解释执行”的，所以特别吃CPU？
什么是解释执行
像Python、JavaScript、PHP这些语言，通常不需要先编译成机器码，而是由解释器一边读源代码，一边翻译执行。这个过程就叫解释执行。比如你写了一行print("Hello")，解释器就得实时把它转成CPU能理解的指令。
相比之下，C或Go这类编译型语言，代码在运行前就已经被转换成高效的机器码，CPU直接执行，省去了中间步骤。
解释执行确实更占CPU
没错，解释执行通常比编译执行更耗CPU。原因很简单：每次运行都要翻译，相当于你每看一句外语就要查一次词典，自然比直接读母语慢。
举个例子，你在写一个数据处理脚本，用Python循环处理十万条记录。解释器得反复解析每一行代码，而同样的逻辑如果用编译语言写，CPU可以直接跑原生指令，效率差了好几倍。
for i in range(100000):
result = i * 2 + 1
data.append(result)上面这段Python代码，在每次循环时解释器都要判断变量类型、运算规则，还要动态分配内存，这些额外工作都会增加CPU负担。
但也不是所有情况都高消耗
现代解释器早就不是傻乎乎一行行翻译了。比如JavaScript引擎V8、Python的PyPy，都用了即时编译（JIT）技术。简单说，就是把经常运行的代码块“缓存”成机器码，下次直接执行，不用再翻译。
你在浏览器里刷网页，JavaScript频繁操作DOM，V8就会把热点函数编译成高效代码，这样即使解释执行起家，实际运行时也不见得特别吃CPU。
另外，很多程序的瓶颈不在CPU，而在硬盘读写或网络请求。比如你用Python写个爬虫，大部分时间都在等网页响应，CPU其实在“摸鱼”，这时候解释执行的影响几乎可以忽略。
日常使用影响不大
普通用户写个小脚本批量重命名文件，或者做个简单的网页交互，根本感觉不到CPU压力。真正出问题的是那些长时间运行、计算密集的任务，比如图像处理、科学计算、高频交易系统。
如果你发现某个脚本一跑起来风扇狂转，任务管理器里Python进程占了80%以上的CPU，那确实和解释执行脱不了关系。这时候可以考虑换语言，或者用Cython这类工具把关键部分加速。
硬件也在进步
现在的CPU比十年前强太多了。一个中端笔记本跑解释型语言，应付大多数场景绰绰有余。除非你在老旧设备上跑复杂程序，否则不用太担心解释执行带来的开销。
就像手机APP，以前觉得H5页面卡，现在微信小程序跑得飞快，不是因为JavaScript变快了，而是手机性能跟上了，浏览器引擎也优化到位了。