Python 编译器在 CPython 中以“先编译为字节码、再由解释器执行”的双阶段模型运行：源码经词法/语法分析生成 AST，完成符号表与常量折叠后产出 code object 与 .pyc 缓存，最终在栈式虚拟机执行，结合 3.11 起的自适应解释器与内联缓存获得稳健性能。不同实现如 PyPy（JIT）、Cython/Numba/Nuitka（AOT/函数级编译）在兼容性、性能与部署成本间各有取舍，适用场景需以基准测试验证。工程上通过基准测量、剖析与缓存策略优化冷启动，并在项目协作与 CI/CD 中固化“编译器产物”与性能目标（可借助 PingCode 串联任务与基准），才能把编译器原理落地为可持续的性能与交付能力。

本文系统阐释Python从源码到执行的完整机制：先经词法与语法分析生成AST，再编译为字节码，由虚拟机评估循环解释执行；运行时依赖对象模型、引用计数与分代GC，并以模块导入系统加载依赖。文中比较CPython、PyPy、MicroPython等实现差异，解析GIL对并发的影响，给出算法、扩展与JIT等多层性能优化路径，涵盖虚拟环境、打包分发、容器与CI/CD的工程实践，并在调试、监控与可观测性方面提供量化方法与部署建议。最后结合官方文档与社区路线，预测解释器专化深化、JIT与无GIL探索、类型信息参与优化以及云原生轻量化等趋势，帮助读者把“Python如何运转”转化为可落地的设计与调优能力。