在写自动化部署脚本时，你用 Python 三两行就拉起一个服务；可同事却在隔壁编译 C 程序，make 一跑就是好几分钟——这背后不是效率高低的问题，而是两种语言“干活逻辑”的根本不同。
先看一个运维现场
某天凌晨，线上 Nginx 配置被误删，告警炸了。老张 SSH 登上去，直接敲：
curl -s https://conf.example.com/nginx.conf | sudo tee /etc/nginx/nginx.conf && nginx -t && systemctl reload nginx而新来的同学想用 Go 写个配置校验工具，得先 go build -o confcheck main.go，生成一个二进制文件，再 ./confcheck --file /etc/nginx/nginx.conf。这个 confcheck 文件能脱离 Go 环境独立运行，但每次改代码都得重新编译。
核心区别就三点
1. 执行时机不同
脚本语言（如 Bash、Python、Perl）靠解释器逐行“念”着执行，源码即运行体；编译语言（如 C、Go、Rust）必须先翻译成机器码（生成可执行文件），再由操作系统加载运行。
2. 依赖环境不同
Python 脚本扔到没装 Python 的服务器上直接报错：bash: python: command not found；而 Go 编译出的静态二进制，在 CentOS 7 或 Alpine 容器里都能直接跑，连 libc 都不挑。
3. 运维场景里的取舍
日常巡检、日志清理、批量改配置？脚本够快够灵活，改完 chmod +x 就上线；
写一个长期驻留的监控 agent、高性能日志采集器、或者嵌入式设备上的轻量 daemon？编译语言生成的程序更稳、更省资源、启动更快。
别被名字骗了：有些语言“左右横跳”
Java 是编译语言吗？它先编译成字节码（.class），再靠 JVM 解释/即时编译执行——算“半编译”。
Python 也偷偷编译：第一次运行 test.py，会在 __pycache__/ 下生成 test.cpython-311.pyc，只是你不感知而已。
但对运维来说，只要“不用手动 make 就能跑”，我们就当它是脚本语言。
真正该盯住的，不是语言分类标签，而是：这个东西上线前要不要我多做一步？跑起来之后，它吃多少内存、启得快不快、出问题能不能快速改一行就热修复？这些，才决定你在夜半告警时点开的是 vim deploy.sh，还是 vim main.go && make。