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Python中的并行文件系统缓存是一种优化手段，通过将已编译的字节码文件缓存在内存中，以减少在重复运行程序时重新加载和解析字节码文件所需的时间。这种缓存可以通过使用pyc/pyo文件来实现，它们是Python源代码经过编译后生成的二进制文件。

在默认情况下，Python会将pyc/pyo文件缓存到与源代码相同的目录中，但是在多核计算机上运行多个Python进程时，这种方式可能会导致竞争条件和性能问题。为了解决这个问题，Python提供了一个并行文件系统缓存，它将pyc/pyo文件缓存到单独的目录中，以避免不同进程之间的冲突。

要启用并行文件系统缓存，需要设置PYTHONPYCACHEPREFIX环境变量，该变量指定要用于缓存pyc/pyo文件的目录。例如，可以将其设置为/tmp/pycache：


export PYTHONPYCACHEPREFIX=/tmp/pycache


以下是一个示例，演示如何使用并行文件系统缓存：

首先，在一个终端中设置PYTHONPYCACHEPREFIX环境变量：


export PYTHONPYCACHEPREFIX=/tmp/pycache


然后，在另一个终端中执行以下Python脚本：

python
import os
import time

def fib(n):
if n <= 1:
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)

if __name__ == '__main__':
start_time = time.time()
for i in range(35):
print(fib(i))
end_time = time.time()
print('Elapsed time:', end_time - start_time)


在第一次运行时，Python会将fib.py文件编译为pyc文件，并将其缓存到/tmp/pycache目录中。在之后的运行中，Python将直接加载并解释已编译的pyc文件，从而加速程序的执行。

可以通过删除/tmp/pycache目录中的所有文件来清除并行文件系统缓存。