生产容器中是否应包含__pycache__文件夹？

Question

我想知道在构建容器时是否保留__pycache__文件夹和.pyc文件是好还是坏的做法。

一方面，你希望最小化容器的大小，但另一方面，你也不希望减慢容器的执行速度。

考虑到Python解释器是静态的，这些文件也可以被认为是静态的。

有人进行了性能测试并得出结论吗？

- sorin

Answer 1

个人而言，如果可能的话，我不会在容器中使用 __pycache__/.pyc 文件。更具体地说，我尝试构建和运行我的容器，使其在构建或运行时从不生成 .pyc 文件（通过将环境变量 PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 设置并通过 --no-compile --no-cache-dir 显式传递给所有 pip 调用，或通过 pip.conf 或等效环境变量），。

缓存字节码的优点在于启动时间，而不是执行速度；import 所需的时间更长，但实际执行速度与之前一样快（字节码仍在内存中，只是不在磁盘上）。但是，在容器的情况下，使容器变得更大意味着缓存和启动所需的时间更长，因此您浪费了磁盘空间，而任何 Python 启动时间的提高通常都会被第一次拉取和启动容器的延迟所抵消。在运行时编写字节码是没有意义的；当容器关闭时，它将丢失，因此它增加了启动开销，却没有任何好处。

拥有 Python 的基本安装的 .pyc 文件并不是那么糟糕的（尽管正如评论中所述，官方的 Dockerfile 会将它们删除）；由于许多容器依赖于它们，基本 Python 映像已被缓存的可能性很高，并且许多预构建的 Python 映像已经拥有了它们（因此在事后删除它们也没有帮助），并且对于构建在其上的容器运行的程序，它确实稍微减少了启动时间。但是，对于每个容器的第三方安装，您只会得到无补偿的膨胀。

- ShadowRanger

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官方的Python Dockerfiles删除了pyc文件，具体信息请参考此链接：https://github.com/docker-library/python/blob/ae68254c4e7b25cb9dc131b1bafafb00717cd904/3.9/buster/Dockerfile#L54 - Brad Solomon

@BradSolomon：说得好。我有时会基于一些非官方的 Python Dockerfile 来创建容器，这种情况下如果它们没有做到这点，当你依赖于它们时想要修复就为时已晚了，但是，确实，尽可能避免这样做是最好的。 - ShadowRanger