當模塊加載時，py文件被“字節編譯”為pyc文件。時間戳記記錄在pyc文件中。

這樣做不會使其運行速度更快，但加載速度更快。

因此，當您加載它們時，“字節編譯”模塊是有意義的。

[編輯：包括筆記，參考]

From PEP 3147 on “Byte code

compilation”:

CPython將其源代碼編譯成“字節碼”，出于性能考慮，

只要源文件發生更改，它就會將該字節碼緩存在文件系統上。

這使得加載Python模塊的速度更快，因為編譯階段

可以繞過。當您的源文件是foo.py時，CPython緩存該字節

源代碼旁邊的一個foo.pyc文件中的代碼。

How byte code compiled files are

tracked with respect to Python version

and “py” file changes:

它也在編譯的字節碼“.pyc”文件中插入一個魔術數字。

當Python更改字節碼格式時，通常會在主要版本中更改。

這樣可以確保為先前版本的VM構建的pyc文件不會導致問題。

時間戳用于確保pyc文件與之前的py文件相匹配

用來創建它。當魔術數字或時間戳不匹配時，

py文件被重新編譯并寫入一個新的pyc文件。

“pyc”文件在Python主要版本中不兼容。當Python找到一個pyc

文件與不匹配的魔術數字，它回落到較慢的過程

重新編譯源碼。

這就是說，如果你簡單地分配為同一個平臺編譯的“.pyc”文件將不再工作，如果python版本改變了。

In Nutshell

如果有一個字節編譯文件“.pyc”，它的時間戳表示它是最近的，那么它將被加載其他明智的python將回退在較慢的方式加載“.py”文件。 “.py”文件的執行性能不受影響，但“.pyc”文件的加載速度比“.py”文件快。

考慮執行導入b.py的a.py

Typical total performance = loading time (A.py) + execution time (A.py) +

loading time (B.py) + execution time (B.py)

Since loading time (B.pyc) < loading time (B.py)

You should see a better performance by using the byte compiled "pyc" files.

也就是說，如果你有一個很大的腳本文件X.py，將它模塊化并將內容移動到其他模塊，就可以利用字節碼編譯文件的較低的加載時間。

另一個推論是，模塊往往比腳本或主文件更穩定。因此它完全不是字節編譯。

References

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python程序编译之后、找不到生成的pyc文件_为什么主要的可运行的Python脚本没有被编译为pyc文件,如模块？...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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