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__pycache__ 文件夹是 Python 在运行时自动生成的目录，用于存储已编译的字节码文件。这些字节码文件以 .pyc 扩展名结尾，用于加速程序的启动时间，因为不需要每次运行时都重新编译源代码。
主要特点
- 自动生成：
__pycache__文件夹和其中的.pyc文件是自动生成的，无需手动创建或管理。 - 提高性能：通过缓存已编译的字节码，
__pycache__文件夹可以显著提高程序的启动速度。 - 与源代码同步：当源代码文件（
.py文件）修改时，Python 会自动更新相应的.pyc文件。
何时出现
当你第一次运行 Python 脚本时，Python 解释器会编译源代码并创建相应的 .pyc 文件存储在 __pycache__ 文件夹中。例如：
script.py
__pycache__/script.cpython-39.pyc
这里的 cpython-39 是指 CPython 解释器版本 3.9。
管理和清理
忽略 __pycache__ 文件夹
在版本控制系统（如 Git）中，你通常不需要跟踪 __pycache__ 文件夹。你可以在 .gitignore 文件中添加一行来忽略它：
__pycache__/
手动删除
__pycache__ 文件夹不包含重要数据，删除它不会影响源代码的运行。可以使用以下方法手动删除：
# 在 Unix 或类 Unix 系统上
find . -name "__pycache__" -exec rm -r {} +# 在 Windows 上
rmdir /s /q __pycache__
其他注意事项
- 虚拟环境：在使用虚拟环境时，每个环境都会有自己的
__pycache__文件夹，不同环境之间不会冲突。 - 开发和生产环境：在开发环境中，
__pycache__文件夹有助于提高开发效率，但在部署到生产环境时，可以选择不包含它，因为生产环境会重新生成这些字节码文件。
示例代码
以下示例演示如何在 Python 脚本中查看 __pycache__ 文件夹的位置：
import py_compile
import os# 编译一个 Python 脚本
py_compile.compile('example.py')# 列出 __pycache__ 文件夹内容
print("__pycache__ 文件夹内容:")
for root, dirs, files in os.walk('__pycache__'):for file in files:print(file)
总结
__pycache__ 文件夹是 Python 用于优化性能的机制，虽然它的存在是自动的，但在日常开发中了解如何管理和处理它仍然是有益的。如果有更多问题，欢迎继续提问！