Java、Python、JavaScript 的執行方式解析：直譯器、虛擬機與 JavaScript 引擎的區別

更新日期： 2025 年 2 月 15 日

在學習程式語言時，我們會發現 Java 需要 JVM（Java 虛擬機） 才能執行，而 Python 和 JavaScript 似乎不需要類似的東西。這讓許多初學者產生疑問：

• 為什麼 Java 需要 JVM？
• Python 和 JavaScript 不需要 JVM，那它們是如何執行的？
• 直譯器（Interpreter）、虛擬機（Virtual Machine）、JavaScript 引擎（JavaScript Engine）三者有什麼不同？

本篇文章將詳細解釋 Java、Python、JavaScript 的執行方式，並比較 直譯器、虛擬機和 JavaScript 引擎 的差異。

Java 為什麼需要 JVM（Java 虛擬機）？

JVM 的角色與運作方式

Java 是一種 編譯型語言（Compiled Language），但它的編譯方式與 C 或 C++ 不太一樣。

C 和 C++ 在不同的作業系統上，需要使用對應該系統的編譯器，因為 C/C++ 程式碼會直接編譯成特定作業系統與 CPU 架構的機器碼（Machine Code）。

因此，如果想要在不同的系統上執行 C/C++ 程式，通常需要針對每個系統 分別重新編譯。

這意味著，如果你寫了一個 C/C++ 程式，並且希望在 Windows、Linux 和 macOS 上執行，那你需要：

1. 在 Windows 上使用 適合 Windows 的 C/C++ 編譯器（如 Microsoft Visual C++ Compiler 或 MinGW）。
2. 在 Linux 上使用 適合 Linux 的 C/C++ 編譯器（如 GCC）。
3. 在 macOS 上使用 適合 macOS 的 C/C++ 編譯器（如 Clang）。

不同作業系統的編譯器會產生不同的機器碼，因此，用 Windows 版的編譯器產生的執行檔，通常無法直接在 Linux 或 macOS 上運行（除非使用特殊工具，如 WINE 來模擬執行環境）。

範例：不同系統的 C/C++ 編譯器

Java 採用了不同的方法來解決這個問題。當 Java 程式碼被編譯時，它 不會直接轉換成機器碼，而是先轉換成一種 跨平台的中間碼，稱為 位元組碼（Bytecode）。

這個 Bytecode 不能直接在 CPU 上執行，而是需要依賴 JVM（Java 虛擬機，Java Virtual Machine） 來解釋並轉換為對應作業系統與硬體的機器碼。

JVM 會根據不同的作業系統（Windows、Mac、Linux）和硬體環境，將 Java Bytecode 轉換成適合該平台的機器碼，讓程式可以順利執行。

因此，Java 的最大優勢之一是 「一次編譯，到處運行」（Write Once, Run Anywhere, WORA）。

flowchart TD
    A["Java 原始碼 (.java)"] -->|編譯| B["位元組碼 (.class)"];
    B -->|執行| C["JVM"];
    C -->|轉換成機器碼| D["作業系統與 CPU 執行"];

這種設計的優點是：

✅ 跨平台性：只要有對應系統的 JVM，Java 程式碼就能在不同作業系統上運行，而不需要重新編譯。
✅ 安全性與穩定性：JVM 提供記憶體管理和垃圾回收（Garbage Collection），減少記憶體洩漏的風險。

但這種方式也有一些缺點：

❌ 效能較低：相較於 C/C++ 直接編譯成機器碼，Java 需要 JVM 來轉譯 Bytecode，這會增加執行時間，影響效能。

❌ 需要額外的 JVM 環境：執行 Java 程式前，系統必須安裝適合該作業系統的 JVM，否則程式無法運行。

Python 為什麼不需要虛擬機？

在 Java 中，JVM 負責執行編譯後的 Bytecode。但 Python 並沒有 JVM，那 Python 是如何執行的呢？

Python 是 直譯型語言（Interpreted Language），它的程式碼 不會事先編譯成機器碼，而是透過 直譯器（Python Interpreter） 逐行解析並執行。

flowchart TD
    A["Python 原始碼 (.py)"] -->|逐行解釋| B["Python 直譯器 (Interpreter)"];
    B -->|轉換並執行| D["作業系統與 CPU 執行"];

Java vs. Python 執行流程對比

關鍵差異解析

• Java 是「先編譯、後執行」：Java 原始碼必須先經過編譯器轉換為 Bytecode（.class），然後 JVM 再將它轉換為機器碼。
• Python 是「逐行解釋、即時執行」：Python 直譯器不會先產生 Bytecode，而是直接讀取 .py 檔案，並逐行轉換成機器碼並執行。

Python 內部的 Bytecode 機制

雖然 Python 是直譯語言，但它的內部運作方式並不完全是「純粹逐行執行」，而是會先轉換成一種中間形式，稱為 Python Bytecode（.pyc 檔案），然後再執行。

這與 Java 類似，因為 Java 也是先將 .java 原始碼編譯成 位元組碼（Bytecode，.class 檔案），再由 JVM 執行。

但 Python 的 Bytecode 轉換是由 Python 直譯器（Interpreter） 自動完成的，使用者不需要手動編譯，因此 Python 仍被稱為直譯語言。

當我們執行 Python 程式時，內部會發生以下過程：

1. Python 直譯器（Interpreter）讀取 .py 原始碼。
2. 將程式碼轉換為 Python Bytecode（.pyc 檔案），這是一種較低階、但仍與特定平台無關的中間表示法（類似 Java 的 Bytecode）。
3. Python 虛擬機（PVM, Python Virtual Machine）執行 Bytecode，並將其轉換為機器碼，讓 CPU 可以運行。

flowchart TD
    A["Python 原始碼 (.py)"] -->|轉換| B["Python Bytecode (.pyc)"];
    B -->|執行| C["Python 虛擬機 (PVM)"];
    C -->|轉換成機器碼| D["作業系統與 CPU 執行"];

這與 Java 相比，最大的不同是：

• Java 需要開發者手動執行 javac 編譯成 Bytecode（.class），Python 則是自動進行 Bytecode 轉換。
• Java 的 Bytecode 由 JVM 來執行，Python 的 Bytecode 由 PVM（Python 虛擬機）來執行。

為什麼 Python 需要 Bytecode？

使用 Python Bytecode 有以下優勢：

✅ 提升執行效率：原始碼 .py 檔案在第一次執行時會自動轉換成 .pyc，下次執行時可以直接載入 .pyc，不需要重新解析程式碼。

✅ 跨平台：雖然 Python Bytecode 不是與作業系統完全無關，但它仍然比純機器碼更具可攜性，至少能在相同版本的 Python 直譯器上運行。

✅ 簡化 Python 內部運作：PVM 執行 .pyc 時，比起直接解析 .py 原始碼，能夠更快地轉換成機器碼執行。

但與 Java 不同的是：

❌ Python Bytecode 仍然需要 Python 直譯器來執行，而 Java Bytecode 只要 JVM 存在，就能在任何平台上運行。

❌ Python 的 Bytecode 不是穩定標準，不同版本的 Python 可能會產生不同的 .pyc 檔案，這使得 Python Bytecode 沒有 Java Bytecode 那麼通用。

Java vs. Python 的 Bytecode 處理對

這樣的設計讓 Python 在 開發上更靈活，但執行效率通常不如 Java，因為 Java Bytecode 經過手動編譯並針對效能優化，而 Python 的直譯方式則較適合快速開發與測試。

JavaScript 為什麼不需要虛擬機？

在 Java 和 Python 中，程式碼的執行依賴於虛擬機（Virtual Machine）：

• Java 需要 JVM（Java Virtual Machine） 來執行 Java Bytecode（.class 檔案）。
• Python 需要 PVM（Python Virtual Machine） 來執行 Python Bytecode（.pyc 檔案）。

但 JavaScript 不使用傳統的虛擬機，而是依賴「JavaScript 引擎」來執行程式碼。

這使得 JavaScript 的運作方式與 Java 和 Python 不同。

JavaScript 主要透過「JavaScript 引擎」執行，而不是虛擬機

JavaScript 並不像 Java 先編譯成 Bytecode 由 JVM 執行，也不像 Python 先轉換為 .pyc 再交給 PVM，而是：

1. JavaScript 引擎會直接解析 JavaScript 原始碼（.js 檔案），並執行對應的指令。
2. 為了提升效能，JavaScript 引擎使用 JIT（Just-In-Time，即時編譯）技術，將部分 JavaScript 程式碼轉換成機器碼，加快執行速度。

簡單來說，JavaScript 不是「先轉換成中間碼（Bytecode），再由虛擬機執行」，而是「直接解析原始碼，並根據需要即時轉換為機器碼」。

JavaScript 的執行環境來自瀏覽器內建的 JavaScript 引擎

不同的瀏覽器內建不同的 JavaScript 引擎，常見的有：

這些 JavaScript 引擎負責解析並執行 JavaScript 程式，與 Java 和 Python 依賴 JVM 或 PVM 執行的方式不同。

JavaScript 為什麼可以直接解析 .js 產生機器碼？

JavaScript 引擎（如 V8、SpiderMonkey）採用 JIT（Just-In-Time）即時編譯技術，這讓它能夠 在執行 JavaScript 原始碼時，動態將部分程式碼轉換為機器碼，加快執行速度。

JavaScript 的 JIT 編譯流程

flowchart TD
    A["JavaScript 原始碼 (.js)"] -->|解析| B["JavaScript 引擎"];
    B -->|解釋執行| C["內部最佳化"];
    C -->|JIT 編譯（熱點程式碼轉換機器碼）| D["作業系統與 CPU"];

• 解析（Parsing）：JavaScript 引擎先將 JavaScript 程式碼解析成抽象語法樹（AST）。
• 解釋執行（Interpreting）：初始階段，JavaScript 引擎使用直譯器快速執行程式碼。
• 最佳化（Optimization）：在執行過程中，JavaScript 引擎會分析哪些程式碼被頻繁執行（熱點程式碼）。
• JIT 編譯：對於重複執行的程式碼，JIT 編譯器會將其轉換成機器碼，以加快執行速度。

這種 混合直譯 + JIT 編譯 的方式，讓 JavaScript 既能即時執行，又能針對高頻程式碼提升效能，避免了傳統直譯語言的效能瓶頸。

為什麼 Java 不能直接解析 .java 產生機器碼？

Java 採用的是 AOT（Ahead-Of-Time）編譯 + 虛擬機執行 的模式，而不是 JIT + 直譯的方式。

Java 的設計目標

• 跨平台性（Write Once, Run Anywhere）
  Java 的 Bytecode（.class 檔案）是 與作業系統無關的中間碼，這讓 Java 程式可以在不同平台（Windows、Linux、macOS）運行，而不需要針對每個作業系統重新編譯。
• 安全性（Security）
  Java Bytecode 在 JVM 內部執行，JVM 會提供沙盒機制，確保程式碼不會直接影響系統。
• 穩定性與最佳化（Optimization）
  JVM 內部有 JIT 編譯器（如 HotSpot VM），可以在執行期間將熱點 Bytecode 轉換為機器碼，但這是基於 已編譯好的 Bytecode，而非直接解析 .java 原始碼。

Java 的執行流程

Java 不能直接解析 .java 產生機器碼的原因是：

1. Java 設計為跨平台，不希望直接轉換成特定 CPU 的機器碼。
2. Java 編譯出的 Bytecode 需要 JVM 來提供最佳化與安全性機制，如垃圾回收（Garbage Collection）與執行環境管理。
3. JVM 內部仍然有 JIT 編譯器，但它是對 Bytecode 進行 JIT，而不是直接解析 .java 原始碼。

為什麼 Python 不能直接解析 .py 產生機器碼？

Python 的設計目標與 JavaScript 不同，它更強調 靈活性，而不是執行效能。

因此，Python 主要使用 直譯（Interpreted）方式執行程式碼，而不是 JIT 編譯。

Python 的執行流程

Python 不能直接轉換為機器碼的原因：

1. 動態型別特性：Python 允許變數在執行時改變型別，這使得靜態編譯變得困難。
2. 靈活的執行方式：Python 允許程式在執行過程中載入新模組、修改程式結構，這與靜態編譯方式不兼容。
3. 缺少 JIT 編譯（除非使用 PyPy）：大多數 Python 直譯器（如 CPython）沒有內建 JIT，導致執行效能較低。

Python 仍然可以透過 JIT 編譯技術 提升效能，例如 PyPy（Python 的 JIT 編譯版本），但 官方的 CPython 主要依賴直譯執行。

JavaScript vs. Java vs. Python 的執行方式比較

結論

1. Java 透過 JVM 執行 Bytecode，確保跨平台運行。
2. Python 透過直譯器解析原始碼，並交給 PVM 執行 Bytecode。
3. JavaScript 透過 JavaScript 引擎解析並執行，並使用 JIT 技術優化執行效能。

理解這三者的運作方式，有助於我們選擇適合的語言與開發環境，也能幫助我們更深入了解程式語言的底層機制！