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社区首页 >专栏 >Python文件类型大全:从.py到.pyd,你见过几种?

Python文件类型大全:从.py到.pyd,你见过几种?

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程序员晚枫
发布2025-11-18 16:20:41
发布2025-11-18 16:20:41
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文章被收录于专栏:Python高级编程Python高级编程

大家好,我是程序员晚枫。

最近有了AI编程,Python的热度降低了,我也终于有时间关注一直感兴趣的Python话题,而不是回答Python怎么安装这种入门问题了。

我对于Python兴趣的探索,主要基于两本书:《流畅的Python》、《Python高性能编程》。越深入了解Python高级语法,越能深入理解这门语言设计的精妙之处。

今天我们来聊聊Python世界中那些形形色色的文件类型。

作为一个Python开发者,你肯定经常跟.py文件打交道。但Python生态中其实还有很多其他重要的文件类型,每种都有其独特的用途。

📁 Python核心文件类型

文件类型

主要用途

是否可读

生成方式

.py

Python源代码

✅ 是

手动创建

.pyc

编译后的字节码

❌ 否

Python自动生成

.pyo

优化后的字节码

❌ 否

Python带-O参数生成

.pyd

Windows动态链接库

❌ 否

Cython/C扩展编译

.so

Linux/Mac动态库

❌ 否

Cython/C扩展编译

.pyw

无控制台Python脚本

✅ 是

手动创建

.pyx

Cython源代码

✅ 是

手动创建

有一些文件类型你可能没见过,有2种原因:

  • 你没有这么复杂的工作场景,例如so文件的使用
  • 部分类型被编辑器给自动屏蔽了,例如:pyc文件

🔧 详细解析

1. .py - Python源代码文件

这是最常见的Python文件,包含人类可读的Python代码。

代码语言:python
复制
# hello.py
def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

if __name__ == "__main__":
    print(greet("Python开发者: 程序员晚枫"))

2. .pyc - 编译字节码文件

Python解释器将.py文件编译成字节码,加速后续执行。

生成方式

代码语言:bash
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# Python会自动在__pycache__目录生成.pyc文件
python -m py_compile hello.py

文件结构

  • 位于__pycache__目录
  • 命名格式:hello.cpython-39.pyc
  • 包含Python字节码,不是机器码

3. .pyd - Windows动态链接库

.pyd文件本质上是DLL文件,但可以被Python直接导入。

这种类型,可以理解为java中的jar包格式,可以打包后给别人使用。

创建示例(使用Cython):

代码语言:python
复制
# 安装Cython
pip install cython

# 创建Cython文件
# hello.pyx
def cython_greet(name):
    return f"Hello from Cython, {name}!"

# setup.py
from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(ext_modules=cythonize("hello.pyx"))

# 编译生成.pyd
python setup.py build_ext --inplace

使用.pyd文件

代码语言:python
复制
# 像普通模块一样导入
import hello
print(hello.cython_greet("程序员晚枫"))

4. .pyx - Cython源代码文件

Cython是Python的超集,允许编写C扩展。

代码语言:cython
复制
# fastmath.pyx
def fibonacci(int n):
    cdef int i
    cdef double a = 0.0, b = 1.0
    for i in range(n):
        a, b = b, a + b
    return a

5. .pyw - 无控制台脚本

在Windows上,.pyw文件运行时不会显示控制台窗口,适合GUI应用。

代码语言:python
复制
# my_app.pyw
import tkinter as tk

root = tk.Tk()
root.title("无控制台应用")
root.mainloop()

📦 包与分发文件

包相关文件

文件类型

用途

init.py

包初始化文件(Python 3.3+可选)

main.py

包作为脚本执行时的入口

分发与安装

文件类型

用途

.whl

Python包的分发格式(wheel)

.egg

旧版包分发格式

setup.py

包安装脚本

setup.cfg

包配置

pyproject.toml

现代包配置

requirements.txt

依赖列表

🛠️ 配置文件类型

项目配置

代码语言:python
复制
# pyproject.toml(现代Python项目)
[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]

[project]
name = "my-project"
version = "0.1.0"

# setup.cfg(传统配置)
[metadata]
name = my-project
version = 0.1.0

# requirements.txt
requests>=2.25.0
pandas>=1.3.0

环境与工具配置

文件类型

用途

.python-version

pyenv版本文件

Pipfile

pipenv依赖管理

Pipfile.lock

依赖锁文件

environment.yml

conda环境配置

🔍 特殊用途文件

1. .pyi - 存根文件

用于类型提示,不包含实现代码。

代码语言:python
复制
# math.pyi
def sqrt(x: float) -> float: ...
def pow(x: float, y: float) -> float: ...

2. .pth - 路径配置文件

在Python路径中添加自定义路径。

代码语言:python
复制
# my_paths.pth
/home/user/my_python_libs
../relative/path/to/modules

3. .pyz - 自包含应用

包含所有依赖的zip应用。

代码语言:bash
复制
# 创建.pyz文件
python -m zipapp my_app -o app.pyz

# 运行
python app.pyz

💻 开发工具文件

测试相关

代码语言:python
复制
# test_example.py
import pytest

def test_addition():
    assert 1 + 1 == 2

# conftest.py(pytest配置)
import pytest

@pytest.fixture
def sample_data():
    return {"key": "value"}

代码质量

文件类型

用途

.pylintrc

Pylint配置

.flake8

Flake8配置

.coveragerc

测试覆盖率配置

.pre-commit-config.yaml

Git钩子配置

🎯 实际项目示例

一个典型的Python项目结构:

代码语言:shell
复制
my_project/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── utils.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_main.py
├── docs/
│   └── conf.py
├── .python-version
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
├── setup.py
└── README.md

💡 实用技巧

1. 查看.pyc文件内容

代码语言:bash
复制
python -m dis hello.pyc

2. 将Python包编译成.pyd

代码语言:python
复制
# 使用Cython批量编译
from Cython.Build import cythonize
from setuptools import setup, Extension

extensions = [
    Extension("my_module", ["my_module.pyx"])
]

setup(ext_modules=cythonize(extensions))

3. 创建专业的分发包

代码语言:python
复制
# setup.py
from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name="my-package",
    version="1.0.0",
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        "requests>=2.25.0",
    ],
    entry_points={
        'console_scripts': [
            'my-command=my_package.cli:main',
        ],
    },
)

🚀 性能对比:.py vs .pyd

在某些场景下,编译成.pyd可以显著提升性能:

代码语言:python
复制
# 性能测试示例
import timeit

# Python版本
def python_fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    return python_fib(n-1) + python_fib(n-2)

# Cython编译版本(假设已编译为.pyd)
from cython_fib import cython_fib

# 测试性能
n = 35
python_time = timeit.timeit(lambda: python_fib(n), number=1)
cython_time = timeit.timeit(lambda: cython_fib(n), number=1)

print(f"Python: {python_time:.2f}s")
print(f"Cython: {cython_time:.2f}s")
print(f"加速比: {python_time/cython_time:.1f}x")

📊 总结

Python的文件生态系统非常丰富,从源代码到编译文件,从配置到分发,每种文件类型都有其特定用途:

  • 开发阶段:主要使用.py.pyx
  • 运行阶段:涉及.pyc.pyd.so
  • 分发阶段:使用.whl.egg
  • 配置管理:各种配置文件

掌握这些文件类型的特点和用途,能够帮助你更好地组织项目、优化性能和管理依赖。


互动话题:你在项目中还遇到过哪些特殊的Python文件类型?欢迎在评论区分享你的经验!

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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  • 📁 Python核心文件类型
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    • 1. .py - Python源代码文件
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    • 3. .pyd - Windows动态链接库
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    • 5. .pyw - 无控制台脚本
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    • 包相关文件
    • 分发与安装
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    • 项目配置
    • 环境与工具配置
  • 🔍 特殊用途文件
    • 1. .pyi - 存根文件
    • 2. .pth - 路径配置文件
    • 3. .pyz - 自包含应用
  • 💻 开发工具文件
    • 测试相关
    • 代码质量
  • 🎯 实际项目示例
  • 💡 实用技巧
    • 1. 查看.pyc文件内容
    • 2. 将Python包编译成.pyd
    • 3. 创建专业的分发包
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