由于最近一位同学在做分布式计算时，部分模块只把pyc文件拷贝部署至远程计算节点，导致主节点程序更新后，计算节点出现错误异常，于是有了这篇文章...

小栗子

有两个py模块，test.py与import_test.py模块。

test.py

mport_test.py模块中导入了test模块，如下图

import_test.py

我们先执行test.py，看下目录，无变化。

执行test.py后目录

然后再执行import_test.py。

执行import_test.py后目录

可以发现，在执行import_test.py之后，目录中多了一个test.pyc文件，这是为神马呢。

Python运行原理

Python运行原理

每一个 .py 文件都会作为Python中的一个模块，如上例子中，包含了test、import_test两个模块，其中import_test作为程序运行的入口（导入了test模块）。

运行import_test.py后，会激活 Python 的解释器，将test模块编译成一个字节码对象 （PyCodeObject）并保存在内存当中（方便CPU读取，提高程序运行效率），接下来由 Python 虚拟机来执行字节码指令。当Python程序运行结束时，Python解释器则将字节码对象持久化至pyc文件中（.pyc 文件是字节码对象在硬盘上的表现形式）。

当此模块程序再次运行时，首先程序会在硬盘中寻找pyc文件，如果找到，则直接将字节码对象加载到内存中，否则就重复上面的过程。

也就是说，我们之所以要把py文件编译成pyc文件，其最大的好处在于我们在重复运行程序时，不需要重新对该模块进行重复的编译。

那么这个字节码对象（PyCodeObject） 有包含什么？

一个字节码对象文件（.pyc）包含了三部分信息：Python 的 magic number、创建时间以及 PyCodeObject 对象。

magic number 是 Python 定义的一个整数值。一般来说，不同版本的 Python 实现都会定义不同的 magic number，这个值是用来保证 Python 兼容性的。不同版本的 Python 定义的字节码指令可能会不同，如果不做检查，执行的时候就可能出错。比如要限制由低版本编译的 pyc 文件不能让高版本的 Python 程序来执行，只需要检查 magic number 不同就可以了。

创建时间是用来判断pyc文件是否有效，每次在载入之前都会先校验py文件和pyc文件的最后修改日期，如果不一致则重新生成一份pyc文件（详见import.py），避免了修改源代码后与本地字节码文件产生冲突。

那么为什么执行test.py模块时，没有生成.pyc文件呢？

首先，既然pyc存在意义是重复运行的时候免去编译操作，那么需要编译成pyc文件的应该是那些可以重用的模块。所以Python的解释器认为：只有import进来的模块，才是需要被重用的模块。这也是为什么执行import_test.py模块时，只生成了被导入的test.py模块的pyc文件的原因。

日常程序设计时，公共通用的方法封装成单独的模块，通过导入模块被使用，有利于提高代码运行效率，当然这一般也不会是什么瓶颈。。。

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