在日常生活中，Python代码一般是不编译的，几个py文件复制来就能用。再加上脚本语言的名头，有些不太了解Python的朋友就以为Python没有编译这个过程。其实，虽然Python是脚本语言，但它与Java和C#一样，只能执行字节码。只是Python将编译过程隐藏起来，不大明显而已。今天这篇笔记详细记述一下Python的编译过程以及一些技巧。
大家一般使用这样的命令运行一个python程序：
C:\> python im.py其中，im.py文件的内容是：
#!/usr/bin/env pythonimport mymodulemymodule.say(“hello”)执行这一命令后，Python解释器其实并不一定会读入文件，它会尝试读取文件或者文件。如果都失败了，或者文件比/新，才转而读入文件。Python只懂得解释执行字节码，所以文件读入后第一件事就是先进行编译。编译的结果会被尝试保存到文件中。等一下会讨论如何控制Python的编译过程。
虽然与C++/Java这样的静态语言一样，采用了编译(compile)这个术语，实际情况还是有所不同的。首先，最明显的一点，Python编译的最终结果不是机器码，而是字节码。Python的编译实际上主要是进行文法分析，生成一个抽象语法树，然后转储成字节码形式了事。
从上面的介绍可以发现Python的编译与C++相去甚远。不过倒与Java有些相像，因为它们都生成字节码。凭良心说，Java的编译过程比Python先进很多。Java的解释器在执行Java字节码的时候，会使用JIT，将循环操作等热点转化成为机器码。所以有时候Java的性能能够达到接近C++的级别。Python缺少JIT并非故意所为，而是缺少人力资源。现在已经有一个pysco的外部模块，据说能大大提高Python代码的速度，不过这个模块还没有进入Python的官方代码。
Python的字节码列表可以见此链接：http://www.python.org/doc/2.5.2/lib/bytecodes.html
接下来，介绍一下如何”稍微”控制Python的编译过程。只所以说是稍微，是因为无论何种情况，Python都会对字节码进行一些简单优化(basic Peephole Optimization，详情参见Python的源代码。2.5版本的Python位于 ，2.7版本则位于)。这些优化不能通过环境变量或者命令参数将其禁用。比如：
if True: return 1else: return 0会被优化成为：
return 1更多的优化正被添加到Python源代码内。只有三个参数能影响编译时的优化：
去除所有的语句，并将这个内置变量的值设置为。方法是运行Python的时候在命令行添加参数：
python -O im.py除了第一条所做的事情，还去除所有docstring。方法是运行Python的时候在命令行添加参数：
python -OO im.py默认的，对于一个模块，编译后的字节码会被保存到与源代码相同的文件夹内。这样就可以加速模块的载入速度。大多数使用Python的朋友们都写过包含两三个文件的程序。通常可以发现除了.py文件之外，文件夹内还会有.pyc文件。文件即是的字节码。如果运行Python的命令行包含了或者参数，Python会将优化后的字节码保存到文件。想要禁止生成.pyc或者.pyo文件，可以在运行Python的时候，在命令行里添加参数：
python -B im.py还可以设置环境变量:
c:\> set PYTHONDONTWRITEBYTECODE=x看完上面三条说明，有的朋友可能会疑问，”-O”和”-OO”参数真的就干那三件事？不幸的是，还真是如此。至少在Python2.5的时候就是这样。所以加”-O”参数并不能明显优化Python的运行速度。这两个选项的真正作用是区分调试版本和发行版本。在程序中可以尽量多增加一些语句，以便程序员在调试阶段发现一些隐藏的错误。而在发布时，将这些语句去除。如果你的软件是商业软件的话，加上”-OO”参数可以让别人看不清内部函数的用途，增加一些破解的难度。有了这些，谁还说Python不能写商业软件？
说到商业软件，不得不说到反编译工具。很神奇的一件事，Python内置了反编译的模块！囧rz，使用方法也很简单：
>>> import mymodule >>> import dis >>> dis.dis(mymodule) #打印出反编译的结果反编译后的代码与汇编语言接近，所以想要破解Python商业软件还是有一定难度的。据说还有一些工具能够反编译出漂亮的Python源代码，偶并没有亲见。
————–河南新华
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