Python程序不能被计算机直接理解，它需要通过解释器逐行翻译成机器语言才能执行。 这种解释性特性既保证了代码的跨平台性，也牺牲了部分运行效率。以下是核心要点解析：

1. 解释型语言的本质
   Python属于高级语言，其源代码是人类可读的文本形式。计算机硬件只能识别二进制指令（机器语言），因此需要解释器充当“翻译官”，将Python代码动态转换为字节码，再进一步转为机器指令执行。这与C++等编译型语言直接生成可执行文件有本质区别。

2. 跨平台优势的代价
   由于Python程序依赖解释器环境，只需确保目标设备安装兼容的解释器，同一份代码即可在不同操作系统运行。但这种“写一次到处跑”的便利性，也导致执行速度通常慢于编译型语言，尤其在计算密集型任务中更为明显。

3. 与机器语言的界限
   真正的机器语言是CPU可直接执行的二进制指令集，不同处理器架构（如x86、ARM）的机器语言互不兼容。Python通过抽象层屏蔽了硬件差异，但解释过程产生的性能损耗，使其无法像汇编语言那样精准控制底层硬件资源。

总结：Python的易用性和移植性建立在解释器“中间层”基础上，理解这一点有助于合理选择技术方案——在开发效率优先的场景选择Python，在极致性能需求的场景考虑编译型语言或混合编程。