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Si Python est interprété, que sont les fichiers .pyc et pourquoi existent-ils ?

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2024-11-19 12:18:02780parcourir

If Python is Interpreted, What are .pyc Files and Why Do They Exist?

Si Python est un langage interprété, que sont les fichiers .pyc ?

Python est communément appelé langage interprété. Cependant, de nombreux utilisateurs sont perplexes face à la présence de fichiers .pyc dans leurs répertoires sources, qui sont étiquetés comme « Fichiers Python compilés » par Windows.

Pour comprendre cette apparente contradiction, il est essentiel de clarifier la distinction entre un le langage et sa mise en œuvre. De la même manière que « La Bible » fait référence à une classe de livres présentant des points communs fondamentaux, « Python » représente une classe d'implémentations de langage qui adhèrent à certains principes fondamentaux.

Comme les Bibles physiques, différentes implémentations de Python peuvent varier en leurs spécificités, y compris la manière dont ils gèrent les fichiers sources. CPython, l'implémentation Python la plus répandue, suit une stratégie connue sous le nom de compilation dynamique.

La compilation dynamique implique la traduction du code source Python en une forme intermédiaire appelée bytecode. Lorsqu'un script Python est exécuté, CPython vérifie automatiquement si un fichier de bytecode correspondant existe. Dans le cas contraire, ou si le fichier bytecode est obsolète, le compilateur traduit rapidement et de manière transparente la source en bytecode.

Le bytecode généré est ensuite exécuté par la machine virtuelle CPython. Cette approche combine les avantages en termes de performances du code compilé avec la flexibilité et la facilité d'utilisation d'un langage interprété.

Ainsi, bien que Python soit un langage interprété dans le sens où son code source n'est pas directement converti en code machine, il utilise une étape de compilation légère pour améliorer la vitesse d'exécution. Les fichiers .pyc observés dans les répertoires sources sont simplement les fichiers de bytecode générés par CPython pour accélérer l'exécution future du script Python.

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