Psyco 是嚴格地在 Python 運行時進行操作的。也就是說，Python 源代碼是通過 python 命令編譯成字節碼的，所用的方式和以前完全相同（除了為調用 Psyco 而添加的幾個 import 語句和函數調用）。但是當 Python 解釋器運行應用程序時，Psyco 會不時地檢查，看是否能用一些專門的機器代碼去替換常規的 Python 字節碼操作。這種專門的編譯和 Java 即時編譯器所進行的操作非常類似（一般地說，至少是這樣），并且是特定于體系結構的。到現在為止，Psyco 只可用于 i386 CPU 體系結構。Psyco 的妙處在于可以使用您一直在編寫的 Python 代碼（完全一樣！），卻可以讓它運行得更快。

Psyco 是如何工作的

要完全理解 Psyco，您可能需要很好地掌握 Python 解釋器的 eval_frame() 函數和 i386 匯編語言。遺憾的是，我自己不能對其中任何一項發表專家性的意見 － 但是我想我可以大致不差地概述 Psyco。
在常規的 Python 中，eval_frame() 函數是 Python 解釋器的內循環。eval_frame() 函數主要察看執行上下文中的當前字節碼，并將控制向外切換到一個適合實現該字節碼的函數。支持函數將做什么的具體細節通常取決于保存在內存中的各種 Python 對象的狀態。簡單點說，添加 Python 對象“2”和“3”和添加對象“5”和“6”會產生不同的結果，但是這兩個操作都以類似的方式分派。
Psyco 用復合求值單元替代 eval_frame() 函數。Psyco 有幾種方法可以用來改進 Python 所進行的操作。首先，Psyco 將操作編譯成有點優化的機器碼；由于機器碼需要完成的工作和 Python 的分派函數所要做的事一樣，所以其本身只有些許改進。而且，Psyco 編譯中的“專門的”內容不僅僅是對 Python 字節碼的選擇，Psyco 也要對執行上下文中已知的變量值進行專門化。例如，在類似于下面的代碼中，變量 x 在循環持續時間內是可知的：

代碼如下:
x = 5
l = []
for i in range(1000):
l.append(x*i)

該段代碼的優化版本不需要用“x 變量／對象的內容”乘每個 i，與之相比，簡單地用 5 乘以每個 i 所用的開銷較少，省略了查找／間接引用這一步。
除為小型操作創建特定于 i386 的代碼之外，Psyco 還高速緩存這個已編譯的機器碼以備今后重用。如果 Psyco 能夠識別出特定的操作和早先所執行的（“專門化的”）操作一樣，那么，它就能依靠這個高速緩存的代碼而不需要再次編譯代碼段。這樣就節省了一些時間。
但是，Psyco 中真正省時的原因在于 Psyco 將操作分成三個不同的級別。對于 Psyco，有“運行時”、“編譯時”和“虛擬時”變量。Psyco 根據需要提高和降低變量的級別。運行時變量只是常規 Python 解釋器處理的原始字節碼和對象結構。一旦 Psyco 將操作編譯成機器碼，那么編譯時變量就會在機器寄存器和可直接訪問的內存位置中表示。