本文系统阐述了创建 Python 编译器的全流程：先明确目标与交付形态，再搭建词法/语法前端与 AST，结合符号表与中端 IR 进行语义分析与优化，后端可在字节码虚拟机、LLVM 或 WebAssembly 间选择，并构建稳健的对象模型与 GC 运行时。通过自适应解释器、内联缓存与选择性 JIT 提升性能，以自动化测试、基准与 CI 保障质量与回归可控；在工程化治理上引入项目协作与合规审计，加强多平台交付与长期演进。整体建议从自定义字节码 VM 快速达成“可运行”，再逐步引入热点优化、JIT 与多后端扩展，以兼顾兼容性、性能与维护性。

本文阐明Python编译器的核心机制：CPython将源码依次进行词法与语法分析生成AST，构建符号表与控制流后编译为字节码与代码对象，并缓存为.pyc；运行时以栈式虚拟机解释执行。PyPy通过JIT把热点字节码转为机器码，提升长时间运行的吞吐；Cython、Nuitka与Numba采用AOT或函数级JIT，在类型信息充分的场景中获得更高性能。工程实践上，通过固定环境、记录编译参数与性能基线、在CI中治理构建与发布，并在热点处小步引入JIT/AOT，可在保持兼容与可维护性的前提下获得稳定提速。未来将呈现解释器自适应特化与分层加速并行的混合路线，兼顾动态特性与性能需求。

本文回答“Python如何变成机器指令”：在CPython中，源码被编译为字节码并由已编译为机器码的解释器循环执行；数值与热点可借助C扩展、PyPy的JIT、Numba或Cython的AOT直接产出本机指令。核心观点是：通过AST→字节码→解释器以及JIT/AOT组合路径，能在保持生态与可维护性的同时实现机器码级性能落地，并应以度量驱动的工程流程保障稳定与兼容。