py是源文件，pyc是源文件编译后的文件，pyo是源文件优化编译后的文件，pyd是其他语言写的python库
1. Python是一门解释型语言？
Python是一门解释性语言，我就这样一直相信下去，直到发现了*.pyc文件的存在。
如果是解释型语言，那么生成的*.pyc文件是什么呢？c应该是compiled的缩写才对啊！
为了防止其他学习Python的人也被这句话误解，那么我们就在文中来澄清下这个问题，并且把一些基础概念给理清。
python并非完全是解释性语言，它是有编译的，先把源码py文件编译成pyc或者pyo，然后由python的虚拟机执行，相对于py文件来说，编译成pyc和pyo本质上和py没有太大区别，只是对于这个模块的加载速度提高了，并没有提高代码的执行速度，通常情况下不用主动去编译pyc文件，文档上说只要调用了import model那么model.py就会先编译成pyc然后加载
2. 解释型语言和编译型语言
计算机是不能够识别高级语言的，所以当我们运行一个高级语言程序的时候，就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程。这个过程分成两类，第一种是编译，第二种是解释。
编译型语言在程序执行之前，先会通过编译器对程序执行一个编译的过程，把程序转变成机器语言。运行时就不需要翻译，而直接执行就可以了。最典型的例子就是C语言。
解释型语言就没有这个编译的过程，而是在程序运行的时候，通过解释器对程序逐行作出解释，然后直接运行，最典型的例子是Ruby。
通过以上的例子，我们可以来总结一下解释型语言和编译型语言的优缺点，因为编译型语言在程序运行之前就已经对程序做出了“翻译”，所以在运行时就少掉了“翻译”的过程，所以效率比较高。但是我们也不能一概而论，一些解释型语言也可以通过解释器的优化来在对程序做出翻译时对整个程序做出优化，从而在效率上接近编译型语言，而不能超过编译型语言。
此外，随着Java等基于虚拟机的语言的兴起，我们又不能把语言纯粹地分成解释型和编译型这两种。
用Java来举例，Java首先是通过编译器编译成字节码文件，然后在运行时通过解释器给解释成机器文件。所以我们说Java是一种先编译后解释的语言。
3. Python到底是什么
其实Python和Java/C#一样，也是一门基于虚拟机的语言，我们先来从表面上简单地了解一下Python程序的运行过程吧。
当我们在命令行中输入python hello.py时，其实是激活了Python的“解释器”，告诉“解释器”：你要开始工作了。可是在“解释”之前，其实执行的第一项工作和Java一样，是编译。
熟悉Java的同学可以想一下我们在命令行中如何执行一个Java的程序：
javac hello.java
java hello
只是我们在用Eclipse之类的IDE时，将这两部给融合成了一部而已。其实Python也一样，当我们执行python hello.py时，他也一样执行了这么一个过程，所以我们应该这样来描述Python，Python是一门先编译后解释的语言。
4. 简述Python的运行过程
在说这个问题之前，我们先来说两个概念，PyCodeObject和pyc文件。
我们在硬盘上看到的pyc自然不必多说，而其实PyCodeObject则是Python编译器真正编译成的结果。我们先简单知道就可以了，继续向下看。
当python程序运行时，编译的结果则是保存在位于内存中的PyCodeObject中，当Python程序运行结束时，Python解释器则将PyCodeObject写回到pyc文件中。
当python程序第二次运行时，首先程序会在硬盘中寻找pyc文件，如果找到，先对.pyc文件和.py文件的最近一次的修改时间进行判断，如果.pyc文件的修改时间晚于.py文件，说明.py文件中的源代码未修改过，则直接载入，否则就重复上面的过程。
所以我们应该这样来定位PyCodeObject和pyc文件，我们说pyc文件其实是PyCodeObject的一种持久化保存方式。
（1）其实很简单，
- 编译成 *.pdc 文件
python -m py_compile file.py
python -m py_compile /root/src/{file1,file2}.py
编译成pyc文件。
也可以写份脚本来做这事：
Code:
import py_compile py_compile.compile('path') //path是包括.py文件名的路径
- 编译成pyo文件。
python -O -m py_compile file.py
1.其中的 -m 相当于脚本中的import，这里的-m py_compile 相当于上面的 import py_compile
2.-O 如果改成 -OO 则是删除相应的 pyo文件，具体帮助可以在控制台输入 python -h 查看
- 编译成pyd文件。
pyd并非从python程序生成，而是其他语言写成的可以被python调用的扩展。
可以查看我这篇文章：http://www.cnblogs.com/nucdy/p/7736155.html
生成单个pyc文件
python就是个好东西，它提供了内置的类库来实现把py文件编译为pyc文件，这个模块就是 py_compile 模块。
使用方法非常简单，如下所示，直接在idle中，就可以把一个py文件编译为pyc文件了。(假设在windows环境下)
import py_compile py_compile.compile(r'H:game est.py') compile函数原型： compile(file[, cfile[, dfile[, doraise]]])
file 表示需要编译的py文件的路径
cfile 表示编译后的pyc文件名称和路径，默认为直接在file文件名后加c 或者 o，o表示优化的字节码
dfile 这个参数英文看不明白，请各位大大赐教。(鄙视下自己)原文：it is used as the name of the source file in error messages instead of file
doraise 可以是两个值，True或者False，如果为True，则会引发一个PyCompileError，否则如果编译文件出错，则会有一个错误，默认显示在sys.stderr中，而不会引发异常
(来自python2.5文档)
批量生成pyc文件
一般来说，我们的工程都是在一个目录下的，一般不会说仅仅编译一个py文件而已，而是需要把整个文件夹下的py文件都编译为pyc文件，python又为了我们提供了另一个模块：compileall 。使用方法如下：
import compileall compileall.compile_dir(r'H:game')
也可以直接用命令行编译一个目录下的文件，如：# python -m compileall /root/src/
这样就把game目录，以及其子目录下的py文件编译为pyc文件了。嘿嘿，够方便吧。来看下compile_dir函数的说明：
compile_dir(dir[, maxlevels[, ddir[, force[, rx[, quiet]]]]])
A、dir 表示需要编译的文件夹位置 B、maxlevels 表示需要递归编译的子目录的层数，默认是10层，即默认会把10层子目录中的py文件编译为pyc C、ddir 英文没明白，原文：it is used as the base path from which the filenames used in error messages will be generated。 D、force 如果为True，则会强制编译为pyc，即使现在的pyc文件是最新的，还会强制编译一次，pyc文件中包含有时间戳，python编译器会根据时间来决定，是否需要重新生成一次pyc文件 E、rx 表示一个正则表达式，比如可以排除掉不想要的目录，或者只有符合条件的目录才进行编译 F、quiet 如果为True，则编译后，不会在标准输出中，打印出信息