解释器介绍
python的解释器有多种，包括但不限于CPython、Cython、IPython、PyPy、Jython、IronPython。
其中Cpython是我们用的最多的也是最常用的。虽说PyPy速度非常快，但是其对很多第三方库都不兼容，所以建议使用Cpython。
Cpython
当我们从 Python官方网站 下载并安装好Python后，我们就可以获得了一个官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。
CPython是使用最广的Python解释器。社会上的工作岗位基本是使用Cpython解释器。
Cython
Cython是一个快速生成Python扩展模块的工具，从语法层面上来讲是Python语法和C语言语法的混血，当Python性能遇到瓶颈时，Cython直接将C的原生速度植入Python程序，这样使Python程序无需使用C重写，能快速整合原有的Python程序，这样使得开发效率和执行效率都有很大的提高，而这些中间的部分，都是Cython帮我们做了。
PyPy
PyPy是用Python实现的Python解释器。比标准的CPython要快很多。但是并不支持所有的CPython库，对很多的包都不兼容。虽然它很快，但是能调用的库很少。据有人预测python4版本PyPy会将成为python的主流解释器，我也非常期待那一天。
Ipython
IPython（interactive Python 的简称，即交互式Python）由 Fernando Perez 作为一个增强的 Python 解释器于 2001 年启动，并由此发展为一个项目。用 Perez 的原话来说，该项目致力于提供“科学计算的全生命周期开发工具”。如果将 Python 看作数据科学任务的引擎，那么 IPython 就是一个交互式控制面板。相较于原生的Python Shell，IPython提供了更为强大的编辑和交互功能。
IronPython
ironpython可以简单理解就是一个.net可用的组件,或者说是.net框架下和c#等平行的另一种语言.使用它可以将python和.net的一些结合一起使用。
解释器安装
因为工作中用的都是cpython解释器，我们也不标新立异了，还是老老实实使用安装cpython吧。python解释器版本也比较多，其实我最推荐的是安装anaconda（Anaconda指的是一个开源的Python发行版本）的解释器，不过大多数的人都是安装的是python官方解释器。这个主要看个人爱好，个人喜欢装anaconda的原因是因为它的conda指令比pip好用多了，安装TensorFlow、OpenCV、scrapy等大型框架时会自动解决问题，不会出现装不上的情况。
我用的是anaconda解释器，各位看官你们呢？