关于运行python脚本产生__pycache__

最新推荐文章于 2024-06-29 20:49:55 发布
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文章标签： python 操作系统
原文链接：http://www.cnblogs.com/Stephen-Qin/p/10226575.html
本文详细解析了Python在运行过程中生成.pyc文件的原因及其作用，包括如何避免.pyc文件的生成，以及Python的运行机制，特别是字节码的生成和使用过程。

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是什么?

用python编写好一个工程，在第一次运行后，总会发现工程根目录下生成了一个__pycache__文件夹，里面是和py文件同名的各种 *.pyc 或者 *.pyo 文件。

python脚本编译后产生的.pyc文件放到__pycache__中,下次运行时检测到代码没有改变,则直接运行__pycache__中的pyc文件.

 

 如何避免生成?

单次: 运行脚本时添加 -B 参数

python -B foo.py

永久: 设置环境变量 PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1

 

python运行机制

不需要生成二进制代码,python解释器把源码->字节码,然后在执行这些字节码.

解释器的具体工作:

1.完成模块(module)的加载和链接

2.将源代码编译成pyCodeObject(字节码),写入内存中,供CPU读取

3.从内存中读取并执行,结束后将pyCodeObject写回到硬盘中,即复制到.pyc或.pyo文件中.

4.再次执行该脚本时,检查是否有"字节码文件"以及"字节码文件是否和脚本一致".如果一致则直接执行,否则重复上述步骤.

 

参考文章:

https://blog.youkuaiyun.com/index20001/article/details/73501375/

转载于:https://www.cnblogs.com/Stephen-Qin/p/10226575.html

Python的__pycache__文件夹：为你的Python程序加速
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03-27 671
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运行Python脚本时生成的__pycache__文件夹原文：https://blog.youkuaiyun.com/index20001/article/details/73501375用python编写好一个工程，在第一次运行后，总会发现工程根目录下生成了一个__pycache__文件夹，里面是和py文件同名的各种 *.pyc 或者 *.pyo 文件。先大概了解一下python基本运行机制。Python程...
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<think>好的，用户想了解Python中的__pycache__文件夹的作用和处理方法。首先，我需要回忆一下这个文件夹的相关知识。记得__pycache__是用来存储Python编译后的字节码的，这样可以加快模块的加载速度。当导入模块时，Python会自动生成这个文件夹，里面会有.pyc文件，对应不同版本的Python。 接下来要整理作用部分。用户可能需要知道为什么会有这个文件夹，它的存在对项目有什么影响。根据引用资料，比如引用[3]提到，直接运行脚本不会生成pyc，但导入模块时会生成，这样可以提高后续导入的速度。所以，我需要解释自动缓存机制、版本隔离以及性能优化这几个点。 然后是处理方法。用户可能想知道如何管理这个文件夹，比如是否应该删除，如何避免生成，或者如何强制生成。根据引用[2]，删除这个文件夹是安全的，因为Python会在需要时重新生成。另外，可以通过设置环境变量PYTHONDONTWRITEBYTECODE来禁止生成，这在生产部署时可能有用。还有强制生成的方法，比如使用py_compile模块或者命令行参数，如引用[3]提到的python -m py_compile。 还要考虑用户可能的实际场景，比如在版本控制中是否要忽略这个文件夹，答案是肯定的，通常.gitignore会包含__pycache__。另外，处理多个Python版本时，不同版本的pyc文件不会冲突，因为文件名包含版本号，这点需要说明清楚。 需要检查是否有遗漏点，比如缓存失效的情况。引用[1]提到修改源代码会更新缓存，所以用户不必担心旧缓存影响新代码。另外，权限问题，如果Python没有写权限，就不会生成这个文件夹，这也是需要注意的地方。 最后，生成相关问题时要覆盖常见疑问，比如为什么生成、如何删除、禁用方法、版本控制处理等。确保问题能帮助用户进一步理解相关主题。 总结起来，回答的结构应该是先解释作用，再列出处理方法，分点清晰，引用对应的资料。同时，语言要简洁明了，符合用户的需求，尤其是处理方法和实际应用中的注意事项。</think>### Python __pycache__ 文件夹的作用及处理方法 #### 一、作用 1. **自动缓存编译字节码** Python在首次导入模块时，会将源代码编译为字节码（`.pyc`文件），存储在`__pycache__`文件夹中。后续导入同一模块时，若源代码未修改，则直接加载缓存文件以提升加载速度[^3]。 2. **版本隔离** 不同Python版本的字节码文件会以`模块名.cpython-版本号.pyc`格式命名（例如`test.cpython-39.pyc`），避免因版本差异导致的兼容性问题[^3]。 3. **性能优化** 缓存机制减少了重复编译的时间，尤其适用于大型项目或频繁导入模块的场景。但对直接执行的脚本（非模块导入）不会生成缓存文件[^3]。 --- #### 二、处理方法 1. **删除缓存文件夹** - **手动删除**：在项目目录中直接删除`__pycache__`文件夹，不会影响程序运行（Python会在下次导入模块时重新生成）[^2]。 - **自动化清理**：使用命令`find . -name __pycache__ -type d -exec rm -rf {} \;`（Linux/macOS）或编写脚本批量删除。 2. **禁用缓存生成** - **临时禁用**：运行Python时添加环境变量`PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1`，例如： ```bash PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python main.py ``` - **永久禁用**：在系统环境变量中设置`PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1`[^1]。 3. **强制生成缓存** - 使用`py_compile`模块生成： ```python import py_compile py_compile.compile("test.py") ``` - 通过命令行生成： ```bash python -m py_compile test.py ```[^3] 4. **版本控制忽略** 在`.gitignore`文件中添加以下内容，避免将缓存文件提交到代码仓库： ``` __pycache__/ *.pyc ``` --- #### 三、注意事项 - **缓存失效条件**：当模块源代码被修改后，Python会自动检测并重新生成对应的`.pyc`文件[^1]。 - **权限问题**：若Python解释器无权限写入当前目录，则无法生成`__pycache__`文件夹[^1]。 --- 相关问题
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