如何将编译后的Python文件存储到单独的文件夹中？

Question

如何将编译后的Python文件存储到单独的文件夹中？

35

Python是否可以将.pyc文件保存到位于sys.path中的另一个文件夹中？

/code
    foo.py
    foo.pyc
    bar.py
    bar.pyc

收件人：

/code
   foo.py
   bar.py
/code_compiled
   foo.pyc
   bar.pyc

我希望这样做，因为我感觉这样会更有条理。谢谢你能给我的任何帮助。

- Evan Fosmark

你尝试过Python 3.2吗？它实现了PEP 3147：PYC存储库目录（http://www.python.org/dev/peps/pep-3147/）。 - Noctis Skytower

如果您不关心 .pyc 文件，您可以在脚本末尾使用 os.system('del *.pyc')（例如在 Windows 上）来删除它们。 - Charles

10个回答

18

在2003年那个古老而黑暗的时代，PEP 304出现了，试图解决这个问题。然而它的修补程序不尽人意。环境变量平台依赖和版本错误使其支离破碎，在荒原上散落成渣。

经过多年的煎熬，在2009年的最后几天，一个新的挑战者崛起。Barry Warsaw召唤了PEP 3147，让它运用简单却高超的武器进行战斗。PEP 3147摧毁了混乱的PYC文件，使战争中的Unladen Swallow和CPython解释器都不再为各自的PYC文件而争斗，允许Python安心休息，偶尔会在深夜里运行一些已逝去的幽灵程序。PEP 3147被独裁者认为是有价值的，并在3.2版本的时代被授予官方角色。

截至3.2版本，Python将模块的PYC文件存储在模块目录下的__pycache__中。每个PYC文件包含解释器的名称和版本，例如__pycache__/foo.cpython-33.pyc。您可能还有一个由早期版本的Python编译的__pycache__/foo.cpython-32.pyc。正确的“魔法”会发生：如果与源代码不同步，则使用正确的文件并重新编译。在运行时，请查看模块的mymodule.__cached__以获取PYC文件名，并使用imp.get_tag()进行解析。更多信息请参见What's New section。

简而言之，在Python 3.2及以上版本中可以直接使用，而在此之前的版本则需要使用较差的替代方法。

- Charles Merriam

3

PEP 3147只是部分解决方案。__pycache__目录仍然会使源代码凌乱。对于我来说，PYC文件的主要问题是在执行svn switch等操作后留下未删除的目录。 - Suor

似乎是一个美学问题：缓存的.pyc仅用于确切时间戳匹配；可能是来自filecmp.filecmp（浅拷贝=True）。虽然不太美观，但不应使用额外的缓存。 - Charles Merriam

请告诉我，像3.2中的大多数内容一样，这也包含在2.7中了吗？ - ArtOfWarfare

该死 - 刚刚在 PEP 3147 中运行了建议的测试，结果返回了“False”。测试内容为：import imp; hasattr(imp, 'get_tag')。 - ArtOfWarfare

2

随着新王国的崛起，旧王国的人渴望新土地的财宝。许多关于类装饰器、整数除法和打印函数的突袭都获得了胜利。直到农民开始带回车载的表土时，旧王国的人才决定迁徙。 - Charles Merriam

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8

仅仅近十年之后，Python 3.8 终于提供了支持，可以通过设置环境变量 PYTHONPYCACHEPREFIX 或使用 -X pycache_prefix=PATH 参数将字节码存储在单独的并行文件系统树中（官方文档在这里）。

- RobertT

6

如果你愿意为此完全放弃字节码生成，那么有一个命令行标志：

python -B file_that_imports_others.py

可以放入IDE的构建/运行首选项中

- Maleev

3

我不同意。原因是错误的或者至少没有很好地表述；但是方向是正确的。有很多理由可以将源代码与编译对象分离。以下是其中一些（这些都是我在某个时候遇到的）：

嵌入式设备从ROM中读取，但能够在RAM上使用内存文件系统。
多操作系统开发环境意味着共享（使用samba/nfs/其他方式）我的工作目录并在多个平台上构建。
商业公司希望仅分发pyc以保护知识产权。
使用相同的工作目录更容易运行多个Python版本的测试套件。
更轻松地清理过渡文件（rm -rf $OBJECT_DIR而不是find . -name '*.pyc' -exec rm -f {} \;）。

所有这些问题都有解决方法，但它们大多数是解决方法而不是解决方案。在大多数情况下，适当的解决方案是让软件接受替代位置来存储和查找这些过渡文件。

- dietbuddha

3

我同意，将代码分发为egg文件是保持其组织性的好方法。还有什么比包含所有所需代码和元数据的单个文件更有组织呢？改变字节码编译器的工作方式只会导致混淆。

如果你真的不喜欢那些pyc文件的位置，另一个选择是从只读文件夹运行。由于python无法写入，因此永远不会生成pyc文件。你要承受的代价是每个python文件在加载时都必须重新编译，无论你是否已经对其进行了更改。这意味着你的启动时间将会更长。

- Salim Fadhley

2

自 Python 3.2 版本以来，已经实现了PEP 3147：这意味着所有的 .pyc 文件都会生成在一个__pycache__目录中（对于每个包含 Python 文件的目录，都会有一个__pycache__目录，并且它将保存用于源代码的每个 Python 版本的 .pyc 文件）。

- Riccardo Galli

1

对于Python 3.8或更高版本：

PYTHONPYCACHEPREFIX设置（也可作为-X pycache_prefix）配置隐式字节码缓存使用单独的文件系统树，而不是每个源目录中默认的__pycache__子目录。

缓存的位置在sys.pycache_prefix中报告（None表示在__pycache__子目录中的默认位置）。

- Cesar Canassa

1

有一个持续的流言，将启用将字节码构建到魔术目录。

基本上所有的Python文件都将编译到目录__pythoncache__中。

- jb.

-2

"我觉得这样更有组织性" 为什么？怎么做？你想要实现什么目标？

保存编译器的输出的重点是在模块导入时节省一点加载时间。为什么要让它变得更加复杂呢？如果您不喜欢 .pyc 文件，那么可以定期运行“删除所有 .pyc 文件”的脚本。

它们并不是必需品；它们是有帮助的。为什么要关闭这个帮助呢？

这不是 C、C++ 或 Java，结果对象是必不可少的。这只是 Python 偶尔使用的缓存。我们在 Subversion 中将它们标记为“忽略”，以便它们不会意外地被检入。

- S.Lott

8

为什么？显然是因为它们使ls输出或Windows资源管理器文件列表更加视觉混乱。这是一个主观但相当合理的关注点，不是吗？ - Maleev

@Maleev: "视觉混乱"？资源管理器可以按文件类型排序，将.pyc文件放在其他位置。Linux ls可以与通配符一起使用（即，ls *.py）。尝试重新排列文件是浪费时间的行为，因为有两种简单的方法可以减少视觉混乱。 - S.Lott

1

移动 .pyc 文件的位置并不等同于关闭该功能。这样做也不会使 Python 解释器更加复杂。所提出的论点基于对缓存实际含义的误解（即旨在增强引用局部性的临时存储设施）。缓存本质上是有损且局部化的。在 Python 项目层次结构中散布 .pyc 文件会破坏缓存的目的。最多可以说这是一种以文件层次结构卫生为代价的优化。 - Samuel A. Falvo II

1

Guido不同意。请参阅PEP 3147上的讨论线程，其中解决了这个确切的问题-他说该功能最大的卖点是修复混乱。在这个邮件线程中很好地下降，您会发现Guido的评论“这是此PEP的主要卖点！”关于文件将变得更清晰/更好组织。 https://mail.python.org/pipermail/python-dev/2010-April/099414.html - ArtOfWarfare

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可以查看英文原文，
原文链接

- J.F. Sebastian · Accepted Answer

更新：

在Python 3.8中，-X pycache_prefix=PATH 命令行选项可以将 .pyc 文件写入到与代码树相对应的给定目录下的并行树中。请参见$PYTHONPYCACHEPREFIX 环境变量。^{来源：@RobertT' answer}

缓存位置在 sys.pycache_prefix 中报告（None 表示默认位置在 __pycache__ [自 Python 3.2 起] 子目录中）。

要关闭编译Python字节码的缓存，可以设置 -B，然后Python不会尝试在导入源模块时写入 .pyc 文件。请参见$PYTHONDONTWRITEBYTECODE 环境变量。^{来源：@Maleev's answer}

^{旧 [Python 2] 答案：}

有PEP 304：控制生成字节码文件。它的状态是已撤销，相应的补丁已被拒绝。因此可能没有直接的方法来实现它。

如果您不需要源代码，那么您可以直接删除*.py文件。*.pyc文件可以直接使用或打包成egg文件。