Python 为什么自动生成 .pyc 文件
Python 解释器在首次导入模块时，会将 .py 源码编译为字节码并缓存为 .pyc 文件，目的是避免重复编译、加快后续导入速度。这个过程由 import 触发，不是运行脚本（如 python main.py）时默认发生的——除非该脚本被当作模块被其他文件 import。
生成位置取决于 Python 版本：
• Python 3.2+ 使用 __pycache__ 目录，文件名形如 module.cpython-311.pyc；
• Python 2 或手动启用 -B 时可能直接生成同目录下的 module.pyc。
-
.pyc文件不包含源码，只含字节码 + 部分元数据（如源文件路径、时间戳、Python 版本标识） - 即使源码被删，只要
.pyc有效且未过期，import仍可成功（但 traceback 会显示原.py路径） - 若解释器无法写入
__pycache__（权限不足、只读文件系统），则跳过缓存，每次重新编译
.pyc 文件什么时候失效
Python 不依赖文件修改时间做简单比对，而是通过「源码文件的最后修改时间 + 大小」与 .pyc 头部存储的值比对。一旦不匹配，就判定为过期，丢弃旧 .pyc 并重建。
- 修改
.py文件内容后，下次import必然触发重编译 - 用
touch仅更新时间戳、或用编辑器保存空修改，也会导致校验失败 - 跨平台复制
.pyc通常失效：不同系统下文件大小/时间精度可能不同；更关键的是，.pyc头部硬编码了 Python 版本和 ABI 标签（如cpython-311），版本不一致直接拒绝加载 - 使用
compileall手动生成时，若指定-f强制覆盖，或-l不递归子包，容易遗漏部分模块，造成混合新旧缓存
如何控制 .pyc 的生成行为
有多个层级可干预，优先级从高到低：启动参数 > 环境变量 > 运行时设置。
- 启动时加
-B：完全禁止生成.pyc（包括__pycache__） - 设环境变量
PYTHONPYCACHEPREFIX=/tmp/pycache：把所有缓存统一移到外部路径，避免污染项目目录（Python 3.8+） - 设
PYTHONNOUSERSITE=1不影响.pyc，但设PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1效果等同于-B - 运行时调用
sys.dont_write_bytecode = True可动态关闭当前解释器实例的写入，但无法影响已导入模块的缓存行为 - 注意：
py_compile.compile()和compileall.compile_dir()仍会生成，它们绕过解释器的自动机制
调试 .pyc 相关问题的实用技巧
当遇到 ImportError、奇怪的 ModuleNotFoundError，或怀疑缓存污染时，别急着删整个 __pycache__ —— 先确认是否真由 .pyc 引起。
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- 用
python -v -c "import mymodule"查看实际加载的是.py还是.pyc，以及路径 - 检查
.pyc头部：用xxd -l 24 mymodule.cpython-311.pyc看前几个字节，验证 ABI 标签和时间戳字段 - 对比源文件修改时间：
stat -c "%y %s" mymodule.py与.pyc头部记录是否一致 - 误删
.py后只剩.pyc？可用uncompyle6（非官方）反编译查看逻辑，但无法还原注释和原始变量名
真正麻烦的不是生成或删除，而是多人协作时混用不同 Python 小版本（如 3.11.2 vs 3.11.9）导致 .pyc 被静默忽略——此时 import 看似正常，实则每次都重新编译，性能下降却不报错。
