Python文件类型大全：从.py到.pyd，你见过几种？

AI编程训练营

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话题了。

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

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。

# 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：

# 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）：

# 安装Cython

pip install cython

# 创建Cython文件

# hello.pyx

def cython_greet(name):

  returnf"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：

# 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。

# 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。

# 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

分发与安装

配置文件类型

项目配置

# 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

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。

# 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。

# 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。

# 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

# 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

实际项目示例

一个典型的Python项目结构：

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

python -m dis hello.pyc

2. 将Python包编译成.pyd

# 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

# 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：

# 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！