很多人在用电脑或手机时，都会接触到各种软件和程序。比如你打开一个网页小游戏，或者运行一段 Python 代码，这些背后其实都涉及不同的程序处理方式。其中，“解释执行”就是一种常见的处理机制。
什么是解释执行？
解释执行指的是程序在运行时，由解释器逐行读取源代码，一边翻译一边执行，而不是像某些语言那样先全部编译成机器码再运行。你可以把它想象成同声传译：发言人每说一句，翻译员就立刻翻译出来，听众马上就能听懂，不需要等整段话讲完。
典型的例子是 Python。当你写了一段 Python 脚本，运行的时候，Python 解释器会一行一行地读取代码，翻译成计算机能理解的指令，然后立即执行。如果中间出错了，比如除以零或者变量没定义，程序就在那行停下来，不会继续往下走。
和编译执行有什么不同？
编译执行更像是提前把整本书翻译好。比如 C 或 C++ 程序，需要先通过编译器把整个源文件转成可执行的二进制文件，之后才能运行。这个过程完成后，程序运行速度通常更快，因为计算机直接读的是机器码。
而解释执行虽然启动快、调试方便，但运行效率相对低一些。就像你在旅游时请个导游实时讲解，虽然灵活，但比起提前背熟攻略的人，节奏会慢一点。
哪些场景常用解释执行？
媒体软件中，很多脚本功能都依赖解释执行。比如视频剪辑软件里的自动化脚本，可能用 JavaScript 或 Python 写，用户一点击“运行”，解释器就立刻处理命令，调整字幕位置或批量导出视频。这种即时反馈特别适合需要频繁修改和测试的场景。
再比如网页开发中的 JavaScript，浏览器就是它的解释器。你刷新页面，JS 代码就被逐行解析执行，动态改变页面内容，实现按钮交互、动画效果等。
下面是一个简单的 Python 示例：
print("程序开始")
for i in range(3):
print(f"第 {i+1} 次循环")
print("程序结束")这段代码在运行时，Python 解释器会逐行处理，输出结果也是逐步显示的。如果你在第二行加了个语法错误，比如把 print 写成 prnt，程序会在运行到那一行时报错，不会等到后面才告诉你。
所以，解释执行属于“边翻译边执行”的程序处理方式，强调灵活性和即时性，适合对启动速度和开发效率要求高的应用环境。