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.pyc 想到的一些问题

.pyc 文件的生成

2017-07-10 13:11:54

https://github.com/Fiz1994

1. python 是解释性语言?

如果Python 是解释性语言那么为什么会存在.pyc 这种文件呢?

2.解释型语言和编译型语言

计算机是不能够识别高级语言的,所以当我们运行一个高级语言程序的时候,就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程。这个过程分成两类,第一种是编译,第二种是解释。

编译型语言在程序执行之前,先会通过编译器对程序执行一个编译的过程,把程序转变成机器语言。运行时就不需要翻译,而直接执行就可以了。最典型的例子就是C语言。

解释型语言就没有这个编译的过程,而是在程序运行的时候,通过解释器对程序逐行作出解释,然后直接运行,最典型的例子是Ruby。

通过以上的例子,我们可以来总结一下解释型语言和编译型语言的优缺点,因为编译型语言在程序运行之前就已经对程序做出了“翻译”,所以在运行时就少掉了“翻译”的过程,所以效率比较高。但是我们也不能一概而论,一些解释型语言也可以通过解释器的优化来在对程序做出翻译时对整个程序做出优化,从而在效率上超过编译型语言。

此外,随着Java等基于虚拟机的语言的兴起,我们又不能把语言纯粹地分成解释型和编译型这两种。

用Java来举例,Java首先是通过编译器编译成字节码文件,然后在运行时通过解释器给解释成机器文件。所以我们说Java是一种先编译后解释的语言。

再换成C#,C#首先是通过编译器将C#文件编译成IL文件,然后在通过CLR将IL文件编译成机器文件。所以我们说C#是一门纯编译语言,但是C#是一门需要二次编译的语言。同理也可等效运用到基于.NET平台上的其他语言。

3.Python到底是什么类型语言

当我们在命令行中输入python hello.py时,其实是激活了Python的“解释器”,告诉“解释器”:你要开始工作了。可是在“解释”之前,其实执行的第一项工作和Java一样,是编译。

熟悉Java的同学可以想一下我们在命令行中如何执行一个Java的程序:

javac hello.java

java hello

只是我们在用Eclipse之类的IDE时,将这两部给融合成了一部而已。其实Python也一样,当我们执行python hello.py时,他也一样执行了这么一个过程,

先生成了.pyc ,然后加载pyc 文件

所以我们应该这样来描述Python,Python是一门先编译后解释的语言。

4.pyc存在的目的

为了加快加载模块,Python将每个模块的编译版本缓存在__pycache__目录下,名称为module.version.pyc,其中版本对编译文件的格式进行编码;它通常包含Python版本号。例如,在CPython版本3.3中,spam.py的编译版本将被缓存为__pycache __ / spam.cpython-33.pyc。这个命名约定允许来自不同版本和不同版本的Python的编译模块共存。

Python根据编译版本检查源的修改日期,以查看它是否过期,需要重新编译。这是一个完全自动的过程。此外,编译的模块与平台无关,因此可以在具有不同体系结构的系统之间共享相同的库。

Python在两种情况下不检查缓存。首先,它总是重新编译并且不存储直接从命令行加载的模块的结果。其次,如果没有源模块,则不检查缓存。为了支持非源(仅编译)分发,编译模块必须位于源目录中,不能有源模块。

一些提示:

您可以在Python命令上使用-O或-OO开关来减小编译模块的大小。 -O开关删除assert语句,-OO开关删除assert语句和__doc__字符串。由于一些程序可能依赖于这些可用性,因此如果知道您正在做什么,则只能使用此选项。 “优化”模块具有选项标签,通常较小。未来版本可能会改变优化的效果。

注意:
当从.pyc文件读取时,程序不会比从.py文件读取时运行得更快;对于.pyc文件来说,唯一比较快的是它们的加载速度。
模块compileall可以为目录中的所有模块创建.pyc文件。
这个过程有更多的细节,包括PEP 3147中决策的流程图。

决策的流程图

具体的可以查看 这个PEP:

https://www.python.org/dev/pe...

5.手动生成.pyc 文件

关于这个有很多办法,你可以尝试 py_compile 这个模块


# -*- coding:utf-8 -*-
"""
 自己编译生成.pyc 文件
"""
import  py_compile
import mult

py_compile.compile('mult.py')
#可以看到__pycache__ 下mult.cpython-36.pyc生成出来了

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