当你编写一个独立的Python脚本时，目录结构看起来可能没什么特别。但随着项目逐渐变得复杂，你可能会倾向于将一些功能分离到其他模块或包中。这时，你可能会发现在源文件旁边，似乎毫无规律地，突然冒出一个__pycache__文件夹。
project/
│
├── mathematics/
│ │
│ ├── __pycache__/
│ │
│ ├── arithmetic/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── add.py
│ │ └── sub.py
│ │
│ ├── geometry/
│ │ │
│ │ ├── __pycache__/
│ │ │
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── shapes.py
│ │
│ └── __init__.py
│
└── calculator.py
请留意，当您的项目目录结构中有多级嵌套的子包时，pycache 文件夹可能会随机出现在不同的层级。与此同时，存放您 Python 源代码的其他包或文件夹，可能并没有这个神秘的缓存文件夹。
在您克隆了包含Python项目的远程Git仓库并执行了相应的代码之后，您可能会碰到相似的问题。究竟是什么触发了 pycache 文件夹的生成，它又有什么作用呢？
简而言之：它使导入 Python 模块更快
虽然 Python 属于解释型语言，但其解释器并不是直接执行您的 Python 代码，这样做效率会很低。实际上，当您执行一个 Python 脚本或导入模块时，解释器会先将您的源代码转换成字节码，这是一种代码的中间二进制形式。
这种字节码允许解释器省略掉一些重复的操作，比如每次执行程序时都重新进行词法分析、解析成抽象语法树以及验证代码的正确性。只要源代码保持不变，Python 就可以直接使用这个已经准备好的中间表示来执行，从而节省了时间，加快了脚本的启动速度。
要记住的是，通过 pycache 加载编译后的字节码确实可以加快 Python 模块的导入速度，但这并不会影响到模块的执行速度。
Python 利用项目中的 pycache 文件夹来存放已编译的模块字节码。当您再次运行程序时，如果这些字节码与源文件保持同步更新，解释器会尝试从这些文件夹中加载模块的预编译版本。需要指出的是，这种缓存机制仅在您通过代码导入模块时激活，而不是在命令行中直接执行脚本。
除了磁盘上的字节码缓存，Python 还维护了一个内存中的模块缓存，您可以通过 sys.modules 字典来访问。这确保了在您的程序中多次从不同位置导入同一个模块时，Python 会直接使用已导入的模块，无需再次加载或编译。这两种机制相辅相成，有效降低了导入 Python 模块所需的开销。
