簡單的說它就是一個從源代碼編譯而來的中間文件(用于不同操作系統(tǒng)平臺的解釋器執(zhí)行)。比如，a說日語，b說中文，溝通起來不暢通，請一個翻譯，把a和b的語言都翻譯成英語，這個英語就可以理解成bytecode，一種中間語言。

bytecode的好處就是加載快，而且可以跨平臺，同樣一份bytecode，只要有操作系統(tǒng)平臺上有相應的Python解釋器，就可以執(zhí)行，而不需要源代碼。不同版本的Python編譯的字節(jié)碼是不兼容的，Python2.6編譯的bytecode拿到Python2.7上去執(zhí)行就不行了。

如何生成字節(jié)碼?

Python解釋器一般會自動把.py文件轉換成bytecode，然后再執(zhí)行它。當你第一次把.py文件當作module導入，或者對應的.py文件比.pyc文件的修改時間還要新時，Python解釋器都會再從sourcecode生成相應的新bytecode。這樣當你下次再次運行程序時，就會直接從bytecode運行，從而節(jié)省便宜時間。

Ps：這里需要注意，有些情況bytecode并不會生成：

遇到目錄寫權限的問題時。(比如你編寫代碼和運行代碼使用的具有不同權限的用戶角色，Linux上很常見)

運行一個script并不會被當成是import操作，所以可能也不會生成bytecode。(比如：你有個一個a.py的文件，其中在a.py里，你import了b.py，那么運行pythona.py后，會生成b.pyc，而不會生成a.pyc)

.pyc文件是什么?

Python源碼編譯的結果就是PyCodeObject，每個作用域會編譯出一個對應的代碼對象，其中名為co_code的PyStringObject保存著代碼對象的字節(jié)碼。

一個Python源文件就是一個模塊。每個模塊頂層的代碼對象通過marshal序列化之后就得到了.pyc文件。marshal以little-endian字節(jié)序來序列化數(shù)據(jù)。

那嵌套于頂層作用域里面的那些作用域，例如函數(shù)、類的定義，它們對應的代碼對象在哪里?它們每一個都乖乖的躺在上一層作用域的代碼對象的co_const(常量池)域里，所以其實頂層代碼對象已經嵌套包含了底下其它作用域的代碼對象。

如何對.pyc文件文件進行反編譯?

python文件如果要發(fā)布的話，有時候還是難免想保護一下自己的源碼，有些人就直接編譯成了pyc文件，因為這樣既可以保留跨平臺的特性，又可以不能直接看到代碼，也看到網上很多人說為了保護自己的代碼可以編譯成pyc文件。

用pyc文件可以保護python代碼的想法其實是不正確的，pyc文件是可以很容易被反編譯的，比如說比較著名的uncompyle6庫(https://github.com/rocky/python-uncompyle6)，用來反編譯文件最爽不過了，幾乎支持python全版本的pyc文件的反編譯。

為什么要做代碼分析?

一般來說，代碼分析重要性的判斷比較主觀，不同的人有不同的認識。Python是用C來實現(xiàn)的，所以對于Python的性能或代碼質量的評估可以通過dis模塊獲取到對應的字節(jié)碼指令來進行評估。

一般來說一個Python語句會對應若干字節(jié)碼指令，Python的字節(jié)碼是一種類似匯編指令的中間語言，但是一個字節(jié)碼指令并不是對應一個機器指令(二進制指令)，而是對應一段C代碼，而不同的指令的性能不同，所以不能單獨通過指令數(shù)量來判斷代碼的性能，而是要通過查看調用比較頻繁的指令的代碼來確認一段程序的性能。

一個Python的程序會有若干代碼塊組成，例如一個Python文件會是一個代碼塊，一個類，一個函數(shù)都是一個代碼塊，一個代碼塊會對應一個運行的上下文環(huán)境以及一系列的字節(jié)碼指令。

dis模塊主要是用來分析字節(jié)碼的一個內置模塊。dis模塊的文檔可以讓你遍歷它的內容，并且提供一個字節(jié)碼指令能夠做什么和有什么樣的參數(shù)的完整清單。

以上內容為大家介紹了python之什么是字節(jié)碼(bytecode)?希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。http://www.e7g2kmi.cn/