Python文件类型大全：从.py到.pyd，你见过几种？-人工智能-PHP中文网

Python文件类型大全：从.py到.pyd，你见过几种？

蓮花仙者

发布： 2025-11-26 13:41:31

原创

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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。

? Python核心文件类型

文件类型立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；	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。

<code class="python"># hello.pydef greet(name):    return f"Hello, {name}!"if __name__ == "__main__":    print(greet("Python开发者: 程序员晚枫"))</code>

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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：

<code class="bash"># Python会自动在__pycache__目录生成.pyc文件python -m py_compile hello.py</code>

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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。

创建示例（使用Cython）：

<code class="python"># 安装Cythonpip install cython# 创建Cython文件# hello.pyxdef cython_greet(name):    return f"Hello from Cython, {name}!"# setup.pyfrom setuptools import setupfrom Cython.Build import cythonizesetup(ext_modules=cythonize("hello.pyx"))# 编译生成.pydpython setup.py build_ext --inplace</code>

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使用.pyd文件：

<code class="python"># 像普通模块一样导入import helloprint(hello.cython_greet("程序员晚枫"))</code>

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4. .pyx - Cython源代码文件

Cython是Python的超集，允许编写C扩展。

<code class="cython"># fastmath.pyxdef 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</code>

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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。

<code class="python"># my_app.pywimport tkinter as tkroot = tk.Tk()root.title("无控制台应用")root.mainloop()</code>

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? 包与分发文件

包相关文件

文件类型立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；	用途
init.py 爱派AiPy 融合LLM与Python生态的开源AI智能体 1 查看详情	包初始化文件（Python 3.3+可选）
main.py	包作为脚本执行时的入口

文件类型

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

用途

init.py

爱派AiPy

融合LLM与Python生态的开源AI智能体

查看详情

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

文件类型立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；	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

<code class="python"># 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-projectversion = 0.1.0# requirements.txtrequests>=2.25.0pandas>=1.3.0</code>

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环境与工具配置

文件类型立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；	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。

<code class="python"># math.pyidef sqrt(x: float) -> float: ...def pow(x: float, y: float) -> float: ...</code>

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2. .pth - 路径配置文件

在Python路径中添加自定义路径。

<code class="python"># my_paths.pth/home/user/my_python_libs../relative/path/to/modules</code>

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3. .pyz - 自包含应用

包含所有依赖的zip应用。

<code class="bash"># 创建.pyz文件python -m zipapp my_app -o app.pyz# 运行python app.pyz</code>

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? 开发工具文件

测试相关

<code class="python"># test_example.pyimport pytestdef test_addition():    assert 1 + 1 == 2# conftest.py（pytest配置）import pytest@pytest.fixturedef sample_data():    return {"key": "value"}</code>

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代码质量

文件类型立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；	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：

<code class="shell">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</code>

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? 实用技巧

1. 查看.pyc文件内容

<code class="bash">python -m dis hello.pyc</code>

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2. 将Python包编译成.pyd

<code class="python"># 使用Cython批量编译from Cython.Build import cythonizefrom setuptools import setup, Extensionextensions = [    Extension("my_module", ["my_module.pyx"])]setup(ext_modules=cythonize(extensions))</code>

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3. 创建专业的分发包

<code class="python"># setup.pyfrom setuptools import setup, find_packagessetup(    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',        ],    },)</code>

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? 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：

<code class="python"># 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 = 35python_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")</code>

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