來源：麥叔編程
今天同事給我扔了一個
.pyd
檔，說讓我跑個數據。然後我就傻了。。
不知道多少粉絲小夥伴會run . pyd 程式碼檔？ 如果你也懵懵的，請繼續往下讀吧 。 。
今天科普下各類
Python
程式碼檔的字尾，給各位
Python
開發「掃掃盲」。
.py
最常見的Python程式碼檔字尾名，官方稱
Python原始碼檔
。
不用過多解釋了~
.ipynb
這個還是比較常見的，
.ipynb
是
Jupyter Notebook
檔的副檔名，它代表"
IPython Notebook
"。
學過數據分析，機器學習，深度學習的同學一定不陌生！
.pyi
.pyi
檔是
Python
中的型別提示檔，用於提供程式碼的
靜態型別
資訊。
一般用於幫助開發人員進行 型別檢查 和 靜態分析 。
範例程式碼：
hellp.pyidef hello(name: str) -> None: print(f"hello {name}")
.pyi
檔的命名約定通常與相應的
.py
檔相同，以便它們可以被自動關聯在一起。
.pyc
.pyc
是
Python
字節碼檔的副檔名，用於儲存已編譯的
Python
原始碼的中間表示形式，因為是二進制檔所以我們無法正常閱讀裏面的程式碼。
.pyc
檔包含了已編譯的字節碼，它可以更快地被
Python
直譯器載入和執行，因為直譯器無需再次編譯原始碼。
.pyd
.pyd
是
Python
擴充套件模組的副檔名，用於表示使用
C
或
C++
編寫的二進制
Python
擴充套件模組檔。
.pyd
檔是編譯後的二進制檔，它包含了編譯後的擴充套件模組程式碼以及與
Python
直譯器互動所需的資訊。
此外，
.pyd
檔透過
import
語句在
Python
中匯入和使用，就像匯入普通的
Python
模組一樣。
由於
C
或
C++
的執行速度通常比純
Python
程式碼快，可以使用擴充套件模組來最佳化
Python
程式碼的效能，尤其是對於計算密集型任務。
.pyw
.pyw
是
Python
視窗化指令碼檔的副檔名。
它表示一種特殊型別的
Python
指令碼檔，用於
建立沒有命令列界面
（即控制台視窗）的視窗化應用程式。
一般情況下，執行
Python
指令碼會開啟一個命令列視窗，其中顯示指令碼輸出和接受使用者輸入。但是，對於某些應用程式，如圖形化使用者介面（GUI）應用程式，不需要命令列界面，而是希望在視窗中顯示互動界面。這時就可以使用
.pyw
檔。
範例程式碼：
# click_button.pywimport tkinter as tkdef button_click(): label.config(text="Button Clicked!")window = tk.Tk()button = tk.Button(window, text="Click Me", command=button_click)button.pack()label = tk.Label(window, text="Hello, World!")label.pack()window.mainloop()
.pyx
.pyx
是
Cython
原始碼檔的副檔名。
Cython
是一種
編譯型的靜態型別擴充套件語言
，它允許在
Python
程式碼中使用
C
語言的語法和特性，以提高效能並與
C
語言庫進行互動。
我對比了下Cython與普通python的執行速度：
fb.pyx(需使用cythonize命令進行編譯)
cdef int a, b, idef fibonacci(n):if n <= 0:raise ValueError("n必須是正整數")if n == 1:return 0elif n == 2:return 1else: a = 0 b = 1for i in range(3, n + 1): a, b = b, a + breturn b
run.py
import fbimport timeitdef fibonacci(n):if n <= 0:raise ValueError("n必須是正整數")if n == 1:return 0elif n == 2:return 1else: a, b = 0, 1for _ in range(3, n + 1): a, b = b, a + breturn b# 純Python版本python_time = timeit.timeit("fibonacci(300)", setup="from __main__ import fibonacci", number=1000000)# Cython版本cython_time = timeit.timeit("fb.fibonacci(300)", setup="import fb", number=1000000)print("純Python版本執行時間:", python_time)print("Cython版本執行時間:", cython_time)
得出結果：
純Python版本執行時間: 12.391942400000516Cython版本執行時間: 6.574918199999956
在這種計算密集任務情況下，
Cython
比普通
Python
效率快了近一倍。
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