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Python .pyc 文件的生成规则与失效机制

舞姬之光

舞姬之光

发布时间:2026-02-16 08:42:10

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来源于php中文网

原创

python首次导入模块时自动在__pycache__目录生成.pyc文件,文件名含版本标识;直接运行脚本不生成,除非加-b等选项或设环境变量;.pyc通过源文件mtime或哈希值判断是否过期。

python .pyc 文件的生成规则与失效机制

Python 怎么自动生成 .pyc 文件

Python 在首次导入模块时,会自动编译源码生成 .pyc 文件,存放在 __pycache__ 目录下,文件名包含 Python 版本标识(如 module.cpython-311.pyc)。这个过程由解释器内部触发,不需要手动调用 compile()py_compile 模块——除非你明确想预编译。

  • 仅对被 import 的模块生效;直接运行的脚本(python script.py)默认不生成 .pyc,除非加 -B 以外的选项或设置环境变量
  • .pyc 不会在源文件被 exec()eval()importlib.util.spec_from_file_location() 手动加载时自动生成
  • 如果当前目录不可写(比如只读文件系统),.pyc 生成失败但不会报错,只是跳过缓存

.pyc 文件什么时候失效

Python 通过比对源文件的最后修改时间(mtime)和 .pyc 头部嵌入的时间戳来判断是否过期。只要源文件被修改,下次 import 就会重新生成。

  • 修改时间精度依赖系统:Windows FAT32 只保留 2 秒粒度,可能导致“改了但没重编译”
  • 如果用 touch 回拨源文件时间戳到早于 .pyc,Python 会误判为未改动,继续用旧缓存(常见于 CI/CD 中从镜像复制文件后时间错乱)
  • Python 3.7+ 引入了基于哈希的验证(check_source=True 默认开启),但仅当 .pyc 是用哈希模式生成时才生效;普通场景仍靠 mtime

怎么强制禁用或控制 .pyc 生成

有三个互斥层级:启动参数 > 环境变量 > 运行时设置。优先级从高到低。

  • 启动时加 -B:完全禁止写 .pyc(包括 __pycache__ 和旧式同目录 .pyc
  • 设环境变量 PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1:效果等同 -B,适合容器或部署脚本统一控制
  • 运行中调用 sys.dont_write_bytecode = True:只影响后续 import,对已导入模块无效;且不能恢复(Python 不提供“重新开启”API)
  • 注意:-B 不影响已存在的 .pyc 加载——它只阻止新生成,旧缓存仍会被读取

为什么删了 __pycache__ 还是报错说找不到 .pyc

不会报这个错。Python 从不因缺失 .pyc 报错;它只在源码不存在、语法错误、或 .pyc 格式损坏(比如用不同版本 Python 生成后又换版本运行)时出问题。

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  • 典型误判场景:把 .pyc 单独拷贝到无源码的环境运行,但目标机器 Python 版本不匹配(如 3.11 生成的 .pyc 放到 3.10 下执行),会抛 ImportError: bad magic number
  • .pyc 文件权限不对(如无读权限)会导致 PermissionError,而非“找不到”
  • 路径问题常被误认为缓存问题:比如 sys.path 里没有当前目录,即使有 .pyc 也根本不会被扫描到

真正容易被忽略的是:Python 缓存验证逻辑不校验源码内容是否一致,只认时间戳或哈希值;而哈希值默认只在显式启用(py_compile.compile(..., invalidation_mode=...))时才写入。这意味着,靠时间戳判断的机制,在 NFS、容器挂载、Git 清理等场景下极易失效。

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