是的，性能是主要原因，据我所知，也是唯一的原因。

如果您的一些文件没有被编译，可能是因为目录权限或其他原因，Python无法写入.pyc文件。或者可能未编译的文件从来没有被加载……(脚本/模块只有在第一次加载时才会被编译)

初学者认为Python是通过.pyc文件编译的。.pyc文件是编译后的字节码，然后对其进行解释。因此，如果您之前运行过Python代码，并且手边有.pyc文件，那么第二次运行时它会运行得更快，因为它不必重新编译字节码

编译器: 编译器是将高级语言转换为机器语言的一段代码

翻译: 解释器还将高级语言转换为机器可读的对等二进制。每次解释器获得要执行的高级语言代码时，它在将代码转换为机器代码之前将其转换为中间代码。代码的每一部分都被解释，然后按顺序分别执行，如果在代码的某一部分中发现错误，它将停止对代码的解释，而不翻译下一组代码。

来源: http://www.toptal.com/python/why-are-there-so-many-pythons http://www.engineersgarage.com/contribution/difference-between-compiler-and-interpreter

运行编译过的python时性能有所提高。然而，当你将.py文件作为导入模块运行时，python将编译并存储它，只要.py文件没有改变，它将始终使用编译后的版本。

对于任何语言，当文件被使用时，过程看起来像这样: 1. 文件由interpeter处理。 2. 文件已编译 3.执行已编译的代码。

显然，通过使用预编译代码，你可以省去第2步，这适用于python, PHP和其他。

这里有一篇有趣的博客文章解释了它们的区别http://julipedia.blogspot.com/2004/07/compiled-vs-interpreted-languages.html 这里有一个解释Python编译过程的条目http://effbot.org/zone/python-compile.htm

没有涉及到的是源到源的编译。例如，nuitka将Python代码转换为C/ c++，并将其编译为直接在CPU上运行的二进制代码，而不是在较慢的虚拟机上运行的Python字节码。

这可以显著提高速度，或者当您的环境依赖于C/ c++代码时，它可以让您使用Python。

.pyc文件是已经编译为字节码的Python。如果Python发现一个.pyc文件与你调用的.py文件同名，它会自动运行一个.pyc文件。

《Python简介》是这样描述编译后的Python文件的:

程序不会运行得更快 它是从a '读过来的。Pyc '或'。pyo ' 文件比从' .py '读取时的文件 文件;这是唯一更快的方法 关于”。Pyc ' or '。Pyo '文件是 它们装载的速度。

运行.pyc文件的优点是Python不需要在运行它之前进行编译。由于Python会在运行.py文件之前编译为字节码，因此除此之外不应该有任何性能改进。

使用编译过的.pyc文件可以得到多大的改进?这取决于脚本的功能。对于只打印“Hello World”的非常简短的脚本，编译可能占启动和运行总时间的很大比例。但是对于长时间运行的脚本，相对于总运行时间，编译脚本的成本会减少。

您在命令行中命名的脚本永远不会保存到.pyc文件中。只有由“main”脚本加载的模块才会以这种方式保存。

它被编译成字节码，使用起来非常非常快。

有些文件没有被编译的原因是，每次运行脚本时，你用python main.py调用的主脚本都会被重新编译。所有导入的脚本都将被编译并存储在磁盘上。

Ben Blank补充的重要内容:

值得注意的是，在运行 编译脚本启动速度更快 时间(因为它不需要时间 编译后)，它不运行任何文件 得更快。