在运行编译脚本时，肯定会有性能差异。如果运行普通的.py脚本，每次运行时机器都会编译它，这需要时间。在现代机器上，这几乎不明显，但随着脚本的增长，这可能会成为一个更大的问题。

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。

在运行编译脚本时，肯定会有性能差异。如果运行普通的.py脚本，每次运行时机器都会编译它，这需要时间。在现代机器上，这几乎不明显，但随着脚本的增长，这可能会成为一个更大的问题。

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

我们使用编译后的代码分发给无法访问源代码的用户。基本上是为了防止没有经验的程序员在没有告诉我们的情况下意外地更改某些内容或修复错误。

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)