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。

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。

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。

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

如前所述，将python代码编译为字节码可以提高性能。这通常由python本身处理，仅用于导入脚本。

编译python代码的另一个原因可能是为了保护你的知识产权不被复制和/或修改。

你可以在Python文档中阅读更多相关内容。

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。