1 引言
在您的项目目录中，您可能会发现一个名为 __pycache__ 的文件夹。这个文件夹对于许多开发者来说，尤其是初学者，可能会引起一些疑问：它的作用是什么？为什么它会存在？本文将探讨 __pycache__ 文件夹的功能、其存在的意义，以及如何管理它的生成。
2 Python脚本执行过程
要理解 __pycache__ 文件夹的作用，首先需要了解 Python 脚本执行时的内部机制。一个常见的误解是认为 Python 完全是一种解释型语言。实际上，Python 在执行过程中结合了编译和解释两种方式。
当 Python 执行代码时，它不会直接逐行运行 .py 文件。相反，它首先将源代码编译成字节码。字节码是 Python 源代码的中间表示，它是一种较低级别的、与平台无关的格式，使得解释器能够更高效地执行。编译完成后，Python 解释器或称为 Python 虚拟机（Python Virtual Machine，PVM）将字节码转换成计算机可以执行的机器码指令。
3 __pycache__文件夹的作用
__pycache__ 文件夹存储了 Python 程序的编译字节码。Python 不会在每次运行时都重新编译相同的代码，而是将编译后的字节码缓存起来，这样在后续的执行中就可以直接使用这些字节码，而无需再次编译，从而提高执行效率。
3.1 __pycache__文件夹的内容
字节码文件：这些文件以
.pyc为扩展名，代表 Python 脚本的编译版本。字节码文件的命名通常遵循module.__<python-implementation>__-<python-version>.pyc的格式。例如，如果有一个名为example.py的文件，并且您使用的是 Python 3.9，则相应的字节码文件可能被命名为example.__cpython__-39.pyc。优化的字节码：在某些情况下，如果使用特定的优化标志运行 Python，可能会生成带有
.pyo扩展名的优化字节码文件。不过，从 Python 3.7 开始，.pyo文件已被废弃，统一使用.pyc文件。
4 缓存如何提升性能
将 Python 代码编译成字节码并存储，可以避免在每次运行时重复编译源代码。当执行脚本时，Python 会检查是否存在相应的 .pyc 文件，并且该文件是否与 .py 源文件同步。如果条件满足，Python 将跳过编译过程，直接执行字节码，这样可以显著减少程序的启动时间。
在包含多个模块的大型项目中，这种缓存机制尤其有效，因为它避免了对未修改文件的重复编译，从而提升了整体性能。
5 __pycache__ 文件夹的创建时机
__pycache__ 文件夹的创建与模块的导入行为密切相关。当 Python 程序导入一个模块时，它会将该模块的源代码编译成字节码，并存储在 __pycache__ 文件夹中。这样做的目的是为了在后续的程序执行中，能够直接使用这些字节码，而不需要重新编译，从而提高效率。
5.1 脚本执行与模块导入的区别
单个脚本执行：在执行一个不导入任何其他模块的简单脚本时，Python 会将该脚本编译成字节码，但这种字节码仅存在于内存中。它不会被保存到磁盘上，因此不会创建
__pycache__文件夹。模块导入：当导入一个模块时，Python 不仅会编译该模块，还会将编译后的
.pyc字节码文件保存在__pycache__文件夹中。这样做的原因是模块可以在不同的脚本中被多次使用，而缓存字节码可以避免重复编译，从而提高性能。
6 如何避免创建__pycache__文件夹
在某些特定情况下，您可能希望阻止 __pycache__ 文件夹的创建，尤其是在需要严格控制文件生成的环境中。以下是三种防止创建 __pycache__ 文件夹的方法：
使用
-B标志：您可以在运行 Python 脚本时加上-B标志，这样 Python 就不会将字节码写入磁盘。例如：
python -B example.py使用这个标志将阻止为该次运行创建 __pycache__ 文件夹。
设置
PYTHONDONTWRITEBYTECODE环境变量：在运行 Python 脚本之前，您可以设置PYTHONDONTWRITEBYTECODE环境变量为任意值（例如1），这样 Python 就不会写入字节码文件或创建__pycache__目录。您可以在命令行中设置此环境变量：
在 Linux 或 macOS 上：
export PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1python your_script.py
在 Windows 上：
set PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1python your_script.py
在脚本中设置：如果您希望对特定脚本永久禁用字节码的写入，可以在脚本的开头添加以下代码：
import syssys.dont_write_bytecode = True
这样做将阻止 Python 为该脚本创建 __pycache__ 文件夹。
使用上述任何一种方法都可以有效地阻止 Python 创建 __pycache__ 文件夹。
7 何时考虑禁用__pycache__文件夹
虽然可以禁用 __pycache__ 文件夹的创建，但除非有充分的理由，否则通常不建议这么做。缓存的字节码可以显著提高程序的启动速度，尤其是在大型项目或频繁运行的脚本中。
__pycache__ 文件夹是 Python 性能优化策略的一个关键组成部分，它帮助开发者在开发和部署应用程序时获得更好的性能表现。然而，在某些受限或临时的环境中，如生产服务器或容器化应用程序中，控制生成的文件数量可能非常重要。在这些情况下，禁用 __pycache__ 文件夹的创建可以帮助减少文件系统的污染，确保环境的整洁和可控。
