我见过几个用于 Python 项目的 .dockerignore 文件示例，其中 *.pyc 文件和/或 __pycache__ 文件夹被忽略：
**/__pycache__
*.pyc
由于无论如何这些文件/文件夹都将在容器中重新创建，我想知道这样做是否是一个好习惯。
【问题讨论】：
pycs，以确保运行最新的代码。
标签： python docker compilation docker-build
是的，这是推荐的做法。有几个原因：
在.dockerignore 中，您指定不会转到生成图像的文件，这在您构建最小图像时可能至关重要。粗略地说字节码文件的大小等于实际文件的大小。字节码文件不用于分发，这就是为什么我们通常也将它们放入.gitignore。
在 Python 3.x 的早期版本中有几个缓存相关的issues：
Python 在 .pyc 文件中缓存字节码的方案效果不佳 在具有多个 Python 解释器的环境中。如果一名口译员 遇到另一个解释器创建的缓存文件，它会 重新编译源并覆盖缓存文件，从而丢失 缓存的好处。
从 Python 3.2 开始，所有以解释器版本为前缀的缓存文件为 mymodule.cpython-32.pyc，并显示在 __pychache__ 目录下。顺便说一句，从 Python 3.8 开始，您甚至可以control 一个将存储缓存的目录。当您限制对目录的写访问但仍希望获得缓存使用的好处时，它可能很有用。
通常，缓存系统运行良好，但总有一天会出现问题。值得注意的是，如果缺少.py 文件，将使用缓存的.pyc（位于同一目录中）文件而不是.py 文件。在实践中，这并不常见，但如果有些东西一直“在那里”，考虑删除缓存文件是一个好点。当您在 Python 中试验缓存系统或在不同环境中执行脚本时，这可能很重要。
很可能您甚至不需要考虑它，但缓存文件可能包含某种敏感信息。由于当前的实现，.pyc 文件中提供了实际文件的绝对路径。在某些情况下，您不想分享此类信息。
似乎与字节码文件交互是一种非常频繁的必要性，例如，django-extensions 有适当的选项 compile_pyc 和 clean_pyc。
【讨论】：