大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于编程语言的解释器有哪些的问题，于是小编就整理了5个相关介绍编程语言的解释器有哪些的解答，让我们一起看看吧。
- 每种编程语言是不是都有编码工具，分别都是什么工具，哪种语言对应哪种编码工具？
- JAVA、C、C++、Python同样是高级语言，为什么只有C和C++可以编写单片机程序？
- 机器人编程涉及什么语言？
- 人工智能学习用什么编程软件好？
- 了解人工智能，学什么编程语言语言？
每种编程语言是不是都有编码工具，分别都是什么工具，哪种语言对应哪种编码工具？
1.编辑器，可以进行编码的工具，常用的有notepad++，editplus，系统一般还有自带的文本编辑器，这些工具只是帮助进行代码编写，至于要编译，就需要需要的编译环境了。
2.IDE，集成开发环境，则是将编辑器和语言环境进行整合的开发工具了，比如java的eclipse，c++的vc，qt creator等，每个语言的ide都不止一个，也许每个公司的选择都会不一样，这个区分具体场景和应用环境。
不懂你说的编码工具是什么意思？
也不是所有语言都有，有的只有解释器。
现在llvm倾向于将多个语言后端包圆，即多个语言共用一个后端。对了，llvm最初是apple发明swift的那位大神搞起的，虽然他已不在apple了…
Java、C、C++、python同样是高级语言，为什么只有C和C++可以编写单片机程序？
从事编程十几年，JAVA、C、C++、Python这四种编程语言都玩过，前三种玩的比较多，python做为兴趣爱好或者玩脚本的时候弄过，编程语言在使用的时候主要还是适合不合适，单片机使用的场景属于功能简单，成本相对较低，现在也有高配版的单片机，本来单片机是不带系统的，非要硬扯到带系统的，从成本上考量就不是那回事了，成本主要包括两个方面有硬件成本，还有研发难度的成本这都是需要考虑的事情。
单片机开发语言C语言和汇编，别的语言还真不好上手，编程语言能力强大与否关键无外乎是不是能够控制底层的硬件，往往是一些门外汉喜欢编排一些故事，搞成什么编程语言的鄙视链条，真正的程序员底层的编程语言会羡慕上层编程语言的灵活性，上层的编程语言羡慕底层的编程人员能够控制硬件觉得是一件很神奇的事情，曾经面试过一个做了很多年java的工程师，居然想着拿出两年的时间来学习C语言，最后真还是降低工资标准进来了公司。
单片机编程主要是操作硬件的寄存器多一点，在编程语言方面使用的指针多一些，基本上while搭配中断把编程工作就差不多搞定了，如果硬要上java，python主要运行环境受不了，在运行java之前首先要把虚拟机给移植上，就单片机那点内存压根不是个，所以不同的编程环境不同的搭配，没有必要强求，无论是C/C++编程还是高级语言java，python在使用过程中编程套路都接近。
如果真要想在单片机上运行虚拟机还不如直接找个有操作系统的嵌入式设备，单片机完成的就是简单能够容易实现的功能，太多功能模块化的功能就不适合在这上面，解释性的语言执行需要一个运行环境不像单片机那么单纯，直接把全套的环境都运行在一个程序里面，单片机编程的时候有时候发现明明只有几行代码编译出来却有几百k，主要所有的驱动以及底层的实现都统统打包在一个可执行文件里面，嵌入式的运行环境相对来讲就比较复杂了，首先要把操作系统给安装到位，还有各种驱动提前准备好。
越是高级语言的编程越是框架性强，可移植性强，单片机编程适合简单功能的产品，比如常见的MP3,扫地机，以及玩具功能来回就是几个功能，没有特别复杂的功能，如果后续功能非常多而且界面操作非常繁琐就可以考虑使用嵌入式编程或者更加高级一点的编程语言了，永远都是适当的场景适用适当的编程语言，无所谓对错。
希望能帮到你。
簡單的說就是單片机的內存及cpu速度有限。像Java 這類需要JVM吃內存怪獸的直接淘汰，因為別說在上面開發java，連jvm能否po上單片机都是問題。Python 雖說可以編譯成机械碼，但遠不如c來的簡潔扼要，所以c是最佳選擇。
首先，C语言是比汇编高一个等级的语言，编程风格是面向过程编程，数据操作比较简单，且易实现，编写起来比汇编容易；C++是继C语言上起来的语言，有自己的库和很多通用的模板类，编程风格是面向对象，对数据处理进行了严格的封装，处理起来不太方便；Python就比较高级了，有更为专业的库，使用时只需调用接口函数。
例如java程序的运行需要虚拟机来解释运行，如果厂家所设计的单片机，为其提供了虚拟机支持的话，就能运行java编写的程序。同理Python也行。
但由于单片机对成本和效率要求较高，基于这些考虑，厂家一般都只提供C语言的支持（相关编译工具链、开发工具）
而稍微高阶一点，厂家为单片机提供了C++的工具链，支援了C++编程语言，所以这些芯片平台，也可以用C++来开发单片机程序
单片机能否提供程序所需的运行环境决定了某种语言能否用于单片机程序的开发。单片机的总线宽度决定了单片机存储空间的大小。其中，拥有32位总线的单片机的存储空间可达4GB，装个Linux差不多可以跑各种程序了。这里我们只讨论总线宽度在16位以下的单片机。
单片机上没有I/O设备，只有I/O接口，程序要以机器码的形式写入随机存储器(就是PC的内存)。主流单片机的总线宽度一般是16位，比如，51单片机。存储器空间最大能做到64K。一些单片机的存储空间只有256个字节甚至更小。这么小的存储空间容不下操作系统，所以能在单片机上跑的程序都得是原生的机器码。C/C++都能直接编译成原生的机器码程序，因此，广泛用于单片机程序开发。Java需要虚拟机，基本上不能在单片上运行(JVM有几百M)。Python可以编译成C语言的原生程序，有可能在单片机上运行。但是，Python的程序里一般都带着一庞大的标准库，简单移植到单片机上不太可行，需要做一些定制化改造才有可能。这类语言不能移植到单片机上的原因主要是他们为了能在不同的操作系统上移植，使用了独立的运行环境，而这个环境的体量太大装不到单片机上。
最后科普一下高级语言的概念。机器码被称为第一代语言，汇编被称为第二代语言。其他语言都是高级语言。C/C++是第三代语言。Java和Python被称为3.5代或者是第四代语言。主要是因为他们废除了内存操作指令。还有更高级的语言，SQL因为没有了变量定义（准备内存空间）被称为第四代或第五代语言。
机器人编程涉及什么语言？
各家机器人公司都有自己擅长的编程语言，无论千变万化关键特性都是类似：如Staubli机器人语言叫VAL3（类似Basic风格），ABB机器人语言叫RAPID（风格接近C语言），以及Adept机器人语言叫V+，由于机器人发明者Unimation最开始就使用VAL，所以这些机器人语言结构具有类似性。
不知道你问的是开发层还是应用层，开发层不太了解，应用层一般每个厂家都有自己的一套开发语言，语法上都大同小异，有C语言基础的上手很快的，配合实操一周即可入门做项目。
看机器人核心开发版提供哪个语言开发接口就行，一般汇编语言和c语言都支持，c++也支持挺多的，其他语言python比较火也有，还有微软新出的typescripe也有这个概念。其实机器人和普通电脑一样，理论上也是什么语言都能开发
人工智能学习用什么编程软件好？
人工智能目前主流还是用的python语言和C/C++。
其实大家在网上搜索，都可以查得到，人工智能用的是python语言。实际呢。人工智能的底层逻辑都是用C/C++写的。python只是负责来写一些实现的逻辑。例如第一步是什么、第二部是什么等等。
人工智能的核心算法都是用C/C++写的，因为是计算密集型，还需要非常精细的优化，还需要GPU，还需要专用硬件的接口之类的。而这些，只有C/C++可以做到。
而之所以用到python，是因为python的易上手和胶水语言的特性。C/C++需要一个其他语言到C/C++的挂跨语言接口，那么基于python的特性，python是首选。
所以目前人工智能编程主要的语言是C/C++，其次是python。
希望以上的回答能对你有用，谢谢~
一个非常好的问题。Python在AI算法领域是主流开发语言，Python语法灵活、功能强大、使用方便，尤其是随着近几年人工智能深度学习快速发展，学习使用Python编程的程序员越来越多。
Python是一种跨平台的解释性脚本语言，最初用于编写自动化脚本，随着版本迭代和功能扩展，越来越多被用于大型的项目开发。在应用于人工智能算法开发时，数据可视化功能非常受到欢迎。
HackerRank在线编程网站，名字起的很大气，Hacker排行榜。其实里面有很多针对初学者的编程练习题，覆盖了不同难度和功能分类。
不仅Python语言好学，而且开发环境容易搭建，Jupyter Notebook和AI互相搭台，共同助推Python繁荣了起来。
Jupyter Notebook是一个交互式笔记本，便于创建和共享程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。
以pip安装为例：
了解人工智能，学什么编程语言语言？
人工智能是当下非常热门的领域，也抄是非常受欢迎的领域，百而编程语言是实现人工智能产品的一度个重要工具，很多语言都可以实现人工智能知，比如C、Python、Java、C++等，但是在众多语言道中Python是非常不错的选择，也是首选语言。
Python语法简单，功能多样，是开发人知员最喜爱的AI开发编程语言之一，因为它允许开发人员创建交互式，可解释式性，模块化，动态，可移植和高级的代码，这使得它比Java语言更独特。Python非常便携，可以在Linux，Windows等多道平台上使用。另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，面向过程和函数式编程风格。由专于它拥有简单的函数库和理想的结构，Python很适合神经网络和自然语言处理（NLP）解决方案的开发。
自从智能围棋程序AlphaGo采用深度学习方法击败人类天才棋手，孤独求败之时，注定了人工智能的风口到来了。科技界大佬都看好人工智能的未来发展。AI（人工智能）为应用程序开发人员打开了一个充满可能性的世界。 通过利用机器学习或深度学习，可以生成更好的用户画像、个性特征和适当的推荐，或者包含更智能的搜索、语音接口或智能辅助，或者以其他方式改进您的应用程序。 甚至可以构建能看、会听并响应的应用程序。人工智能本质上是让机器具有人类的智慧和做事的方式，能够替代人类去做一些有意义的事情，解放人类的劳动。
哪一种编程语言适合人工智能?其实这个问题很难回答，因为每一种编程语言都可以是适合人工智能的开发语言。从早期的综合性开发语言Lisp,Prolog,C/C++，Java到新锐开发语言R、Python、Scala、Julia等。因为人工智能应用程序的多样性和开放性，可以综合利用各种开发语言的优势开发出优质的人工智能程序。由于自己开发的喜好，我还是更推荐Python语言。
Python中提供的库几乎是无所不能。 NumPy使用的如此频繁，它几乎是标准API；而Pandas将R强大而灵活的数据处理方式带入Python； 对于自然语言处理，可以用NLTK和速度极快的SpaCy； 对于机器学习，可以用效率奇高的Scikit-learn；当涉及到深度学习时，所有的库TensorFlow，PyTorch，Chainer，Apache MXNet，Theano等都能创建高效的Python项目。
当使用开源开发环境Anaconda开发Python项目时，能够充分体会到Python生态系统的强大，180多个科学包可用，智能辅助开发工具的支持，人性化的编程语言风格，让你从此爱上Python开发。Python是人工智能研究的最前沿语言，是你能找到最多的机器学习和深度学习框架的语言，也是最能表达AI世界。 综合以上这些原因，推荐优先学习Python语言，就迈出了探索人工智能世界的第一步。
Python语言
多种开发语言
到此，以上就是小编对于编程语言的解释器有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍关于编程语言的解释器有哪些的5点解答对大家有用。
