昨天晚上十一点多吧，我在公司楼下抽烟（别学啊…就是加班烦），我们组小李突然甩我一句：“哥，为啥我这项目目录里又有 .pyc 又有 .pyd，还有人给我塞了个 .pyi，我都快怀疑人生了。”我说你先别急，先把烟掐了…咱把这几种文件当成“同一个人不同证件照”，你就通了。

先说最常见的 .py，这个就不用装了吧，就是你写的源码。你写 print("hello")，解释器就一行一行读、一行一行跑。它最大特点是“人能读懂，机器也能跑”，但机器跑的时候其实会偷偷做一件事：把你这堆文本先编译成字节码，方便下次启动快一点点。这个“偷偷干活”的产物，就是 .pyc 的来源。

我之前有次线上急救，容器里代码没变但启动突然变慢，最后发现镜像里把 __pycache__ 清掉了…咳，扯远了。反正 .py 是原材料，后面那些都是加工品。

你要真想亲眼看 .pyc 怎么出来的，不用等它“偷偷生成”，你可以自己手动来一把：

# demo.py 先随便写点东西
# def add(a, b): return a + b

import py_compile
import marshal
import struct

py_compile.compile("demo.py", cfile="demo.pyc")

with open("demo.pyc", "rb") as f:
    magic = f.read(4)                 # 魔数：不同Python版本不一样
    flags = struct.unpack("<I", f.read(4))[0]
    f.read(8)                         # 时间戳/哈希相关字段（看flags）
    code_obj = marshal.load(f)        # 真正的字节码对象

print("magic:", magic)
print("flags:", flags)
print("co_names:", code_obj.co_names)

你运行完会看到一个 demo.pyc。重点来了：.pyc 不是“加密源码”，别想着拿它当防泄露（很多人真这么想过…）。它就是字节码缓存，而且跟 Python 版本、实现、甚至一些编译选项相关，版本不匹配就直接废掉。也就是为啥你经常看到 __pycache__/demo.cpython-311.pyc 这种带版本味道的名字。

然后是 .ipynb，这个是 Jupyter Notebook 的本体。它其实不是“代码文件”，它是一个 JSON 文档，里面塞了：一段段 cell、输出、执行计数、元数据。你说它像啥…像你开会时记的笔记：正文、截图、谁说的、哪天说的，全混在一起。它好处是交互、可视化、实验超爽；坏处是合并冲突能把人整崩溃（别问我怎么知道的）。

你不信它是 JSON？来，随手扒一下 code cell：

import json
from pathlib import Path

nb = json.loads(Path("note.ipynb").read_text(encoding="utf-8"))

for i, cell in enumerate(nb.get("cells", []), 1):
    if cell.get("cell_type") == "code":
        src = "".join(cell.get("source", []))
        print(f"\n--- cell {i} ---")
        print(src.strip())

所以很多团队会约定：实验在 .ipynb，落地交付要整理成 .py，不然后面做工程化（测试、CI、代码审查）会很难受。尤其是你把输出也提交了，Git diff 跟彩票开奖一样花。

再说 .pyi，这个东西我一开始也觉得别扭，“我明明有 .py 了，还要再写个壳子？”但你把它当“类型说明书”就舒服了。.pyi 叫 stub file，主要给类型检查器（mypy、pyright 这种）看的，运行时基本不靠它。典型场景是：你库里实现很动态、或者你是二进制扩展（后面 .pyd 那种），那类型检查器啥也猜不准，就靠 .pyi 把接口说清楚。

举个很小的例子，你写了个动态函数，在 .py 里很随意：

# math_utils.py
def add(a, b):
    return a + b

然后你配一个同名的 .pyi，把类型写清楚（注意：这不是给解释器看的，是给“检查器”看的）：

# math_utils.pyi
from typing import overload

@overload
def add(a: int, b: int) -> int: ...
@overload
def add(a: float, b: float) -> float: ...
def add(a, b): ...

你写业务代码的时候，IDE 自动补全、静态检查就会“像个人一样懂你”。我们组之前接手一个老项目，函数全是 dict 里掏来掏去，补全等于没有，后来补了一层 .pyi，体验直接从石器时代到电动牙刷时代…就是那种感觉。

最后这个 .pyd，很多人第一次见是在 Windows 上，心里咯噔一下，“这是不是病毒文件？”不是不是，它是 Python 扩展模块，本质上是动态链接库，只不过扩展名在 Windows 叫 .pyd（Linux/macOS 常见的是 .so）。它里面一般是 C/C++（或者 Cython、Rust、啥都行）编译出来的，性能猛，缺点也明显：平台相关、Python 版本相关、架构相关（32/64），配错一个就 ImportError 给你脸色看。

你可以用 Python 自己看看“我这环境支持哪些扩展后缀”：

import importlib.machinery as m

print("extension suffixes:")
for s in m.EXTENSION_SUFFIXES:
    print(" ", s)

在 Windows 上你大概率能看到 .pyd 在列表里。也就是说，import xxx 的时候，解释器会按一堆规则去找：先找包、再找 .py、再找缓存、再找二进制扩展……所以你项目里如果同时有 fast.py 和 fast.pyd，实际加载谁，有时候会把新人坑到怀疑人生（别搞同名，真的）。

对了，.pyd 往往会配一个 .pyi，这就很合理：二进制里你看不到函数签名，类型工具也看不懂，那就用 .pyi 把接口补齐。我们之前做过一个图像处理模块，核心算子放 .pyd 里跑，外面套一层 Python API，然后 .pyi 把类型标上，既快又好用。

你看，串起来就清楚了：.py 是你写的，.pyc 是它编译后的缓存件，.ipynb 是实验台账本，.pyi 是接口说明书，.pyd 是“性能外挂”（但带平台限制）。下次谁再问你目录里这些玩意是啥，你就说：别慌，都是同一个生态里的不同零件，放对位置就顺手，放错位置就…哎就像把螺丝拧在木头上，迟早裂。

行了我先不说了，刚才群里又有人喊我看个“奇怪的 import 报错”，我手机都震半天了，走了走了。

更多相关技术内容咨询欢迎前往并持续关注好学星城论坛了解详情。

想高效系统的学习Python编程语言，推荐大家关注一个微信公众号：Python编程学习圈。每天分享行业资讯、技术干货供大家阅读，关注即可免费领取整套Python入门到进阶的学习资料以及教程，感兴趣的小伙伴赶紧行动起来吧。