本篇是關(guān)于py2.7.9-docs的FAQ.pdf中關(guān)于python編譯的問題“3.13 Can Python be compiled to machine code, C or some other language?”

python不容易被轉(zhuǎn)化為機器碼。幾個項目可以證明，它可以轉(zhuǎn)換為機器碼，但速度僅提高很少(2倍)。

在內(nèi)部，python源代碼總是被轉(zhuǎn)換成字節(jié)碼，然后通過python虛擬機去執(zhí)行。為了避免重復(fù)地解析和轉(zhuǎn)換很少改變的模塊，這種字節(jié)碼被寫到了一個.pyc文件。該pyc文件只有在對應(yīng)的py文件改變后，才會重新的進行解析py文件并轉(zhuǎn)換成字節(jié)碼。

pyc文件被加載后，執(zhí)行它的字節(jié)碼和執(zhí)行py文件明碼沒有性能差異。唯一的區(qū)別是加載(import) pyc文件快于加載py文件(因為還要解析并轉(zhuǎn)換為字節(jié)碼)。

也就是說，預(yù)編譯版本.pyc文件的存在改善了Python腳本的啟動時間，不影響運行時間。如果愿意可以手工使用compileall模塊將py文件轉(zhuǎn)換為pyc文件。

注意，python執(zhí)行的主程序腳本不會被(自動)轉(zhuǎn)換到pyc文件。主程序腳本也同樣會被轉(zhuǎn)換為字節(jié)碼，但是不會存儲在pyc文件中。主程序(啟動文件)運行，會加載(import)其他的模塊，這時其他的模塊所在路徑下會自動生成對應(yīng)名稱的pyc文件，但是該啟動文件不會生成pyc。究其原因，大概是主模塊一般不會被其他模塊導(dǎo)入，pyc文件的優(yōu)勢(被導(dǎo)入時速度快)不會凸顯出來。而且相對較小，即使被導(dǎo)入，也不會造成大的速度消耗。

下面是手工測試的一個場景：

同一個目錄下創(chuàng)建兩個文件，file1.py?file2.py，并且在file2中導(dǎo)入file1#file1.py

#coding:utf-8

a?=?5

#file2.py

#coding:utf-8

import?file1

下面運行file2后，發(fā)現(xiàn)該目錄下多出了一個file1.pyc文件。

再次運行file2后，發(fā)現(xiàn)file1.pyc文件的修改時間是沒有變化的。

修改file1.py文件，比如將a = 5改成 a = 6，保存后運行file2，發(fā)現(xiàn)file1.pyc的修改時間變化了

上面的實例即證明了上述的說法,下面簡單使用下compileall模塊：

我們進入cmd，轉(zhuǎn)入上面實例代碼所在的目錄，然后進入python解釋器，執(zhí)行：In?[1]:?import?compileall

In?[2]:?compileall.compile_

compileall.compile_dir??compileall.compile_file?compileall.compile_path

In?[2]:?compileall.compile_file('file2.py')

Compiling?file2.py?...

Out[2]:?1

In?[3]:?compileall.compile_dir('./')

Listing?./?...

Compiling?./file1.py?...

Out[3]:?1

In?[4]:

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python编译为机器码_Python FAQ2-python代码编译问题的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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