python中的pyc文件有什么作用

本篇内容介绍了“python中的pyc文件有什么作用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

基本说明

pyc

文件是 Python 编译过的字节码文件。当你运行一个 Python 程序时，Python 解释器首先将源代码（通常是

.py

文件）编译成字节码。

这个字节码是一种低级的、与平台无关的代码，它可以被 Python 虚拟机（

Python Virtual Machine，PVM

）直接执行。将源代码编译成字节码的过程可以提高程序的运行速度。

Python 通常会在编译过程中生成一个

.pyc

文件，并将其存储在

__pycache__

目录下。这个文件包含了源代码对应的字节码。当 Python 再次运行相同的程序时，它会检查是否存在对应的

.pyc

文件，如果存在并且比源文件更新，那么 Python 就直接运行字节码，而不是重新编译源代码，从而加快程序启动速度。

但是，如果源代码文件（

.py

文件）被修改，或者 Python 解释器版本发生变化，那么 Python 就会重新编译源代码，生成一个新的

.pyc

文件来替换旧的字节码文件。

注意一下

在Python中，只有被import语句导入的模块（包括标准库和第三方库）和直接执行的Python脚本文件（使用Python解释器直接运行的.py文件）才会生成PYC文件。

当一个模块被导入时，Python会在sys.path路径下查找该模块的源代码文件，并编译成PYC文件，保存在与源代码文件相同的目录下。如果在导入模块时遇到了相同的PYC文件，则会直接加载这个PYC文件，避免重复编译源代码。

对于直接执行的Python脚本文件，如果它的文件名是

"example.py"

，那么Python解释器会在当前工作目录下查找该文件，将其编译成

PYC

文件

"example.pyc"

并保存在同一目录下。如果在执行脚本文件时发生错误，则不会生成

PYC

文件。

假设我们有一个Python脚本文件名为

"example.py"

，包含如下代码：

def add_numbers(a, b):
    return a + b
result = add_numbers(1, 2)
print(result)

我们可以在命令行中直接运行这个脚本文件，命令为：

python example.py

这将会执行该脚本文件中的代码，并生成

PYC

文件

"example.pyc"

，保存在同一目录下。下次再次运行这个脚本文件时，Python解释器会检查是否存在缓存的

PYC

文件，如果存在，则直接加载缓存的

PYC

文件并执行其中的字节码，这样就可以提高代码的执行速度。

需要注意的是，如果我们修改了

"example.py"

文件中的代码，并再次运行它，Python会重新编译代码并生成新的

PYC

文件，以确保缓存的字节码与最新的源代码一致。

除了使用Python解释器直接运行

.py

文件生成

PYC

文件外，还有其他方式可以运行Python代码，但是它们不会生成

PYC

文件。

一种方式是使用Python的交互式环境（也称为

REPL

环境），例如在命令行中输入"python"命令可以进入Python交互式环境，然后可以直接在命令行中输入Python代码并执行，但是不会生成

PYC

文件。

另一种方式是通过Python解释器的-e选项，可以在命令行中直接执行一行Python代码，例如：

python -e "print('Hello, world!')"

这种方式也不会生成

PYC

文件。

需要注意的是，即使不生成

PYC

文件，Python仍然会在内存中编译和执行代码，只是没有将字节码保存到硬盘上，所以每次运行代码都需要重新编译。

以上就是python中的pyc文件有什么作用的详细内容，更多关于python中的pyc文件有什么作用的资料请关注九品源码其它相关文章！