写 Python 脚本时,一定要加上这个
2021/12/25 22:07:28
本文主要是介绍写 Python 脚本时,一定要加上这个,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
我发现有不少朋友写 Python 脚本非常随意,要么不用函数,要么函数随处定义,反正第一眼看不出要执行的第一行代码位于何处,这样的脚本可读性很差,而且容易隐藏 bug,解决这个问题很简单,当我们写 Python 脚本时,一定要加上这个:
def main(): # do something print("do something.") if __name__ == "__main__": main()
你可能要反对了:我怎么爽就怎么写,凭什么听你的,多写个 if __name__...
?
别急,让我说三个原因。
第一,它让 Python 文件的作用更加明确
首先需要明白 __name__
的作用,当脚本直接被 Python 解释器执行时,其值就是 "__main__",当其被其他 Python 程序 import 的时候,其值就是对应的 Python 脚本文件名,可以在 Python 解释器验证下,假定有个 some_script.py 其内容如下:
print("some_script.py") print(__name__)
在 Python 解释器导入一下:
* vim some_script.py * python Python 3.8.5 (v3.8.5:580fbb018f, Jul 20 2020, 12:11:27) [Clang 6.0 (clang-600.0.57)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import some_script some_script.py some_script >>>
可以看到,__name__
的值就是 Python 脚本的文件名 some_script。
也就是说 if __name__ == "__main__":
后面的代码在 import 的时候是不会运行的。
明白了这一点,if __name__ == "__main__":
就可以做为区分脚本和库的一个标志,当我们看到 if __name__ == "__main__":
时,就认为这一个可以直接运行的脚本,当没有看到这行代码时,就认为这是一个库,可以被其他程序引用,Explicit is better than implicit.
,不是吗?
再举个例子:
假如你写了一个不带if __name__ == "__main__":
的脚本,叫 bad_script.py,内容如下:
def useful_function(x): return x * x class UsefulClass: def __init__(self, x): self.x = x #你自己测试了一吧,没毛病 for i in range(7): print(useful_function(i))
别人写了个 useful.py,引用了你的 useful_function:
from bad_script import useful_function def main(): print(f'{useful_function(3)=}') if __name__ == '__main__': main()
一运行,发现打印了不可预期的内容,见下图红色部分:
查了半天原因,发现是你的脚本输出的,你说别人会不会骂你?
假如你在自己脚本里定义了全局变量,别人如果在不合适的位置导入了 *,就会把你这个全局变量也导入,导致变量覆盖,很容易会出现 bug。
第二,它让 Python 文件更加易读,对 IDE 友好
有了 if __name__ == "__main__":
相当于 Python 程序也有了一个入口函数,所有的变量都从这里开始定义和使用,我们可以清晰的知道程序的逻辑开始于何处(当然还需要我们自觉的把程序的开始逻辑都放在这里)
其实,这也是 PyCharm 推荐的做法,当你新建一个项目的时候,它默认创建的 main.py 就是长这样的:
在if __name__ == "__main__":
的那一行的最左边也有一个绿色的运行按钮,点击一下,程序就从这一行开始运行了。
为什么很多优秀的编程语言,比如 C、Java、Golang、C++ 都有一个 main 入口函数呢?我想很重要的一个原因就是就是程序入口统一,容易阅读。
第三、多进程场景下,必须用 if main
比如说你用多进程搞并行计算,写了这样的代码:
import multiprocessing as mp def useful_function(x): return x * x print("processing in parallel") with mp.Pool() as p: results = p.map(useful_function, [1, 2, 3, 4]) print(results)
当你运行的时候,会发现程序不停的在创建进程,同时也在不停的报错 RuntimeError,即使你 Ctrl C 也无法终止程序。而加上了 if __name__ == "__main__":
程序就会按照预期的进行:
import multiprocessing as mp def useful_function(x): return x * x if __name__ == '__main__': print("processing in parallel") with mp.Pool() as p: results = p.map(useful_function, [1, 2, 3, 4]) print(results)
这是为什么呢?
其实我是这样理解的,Python 的多程序就是启动了多个 Python 解释器,每个 Python 解释器都会导入你这个脚本,复制一份全局变量和函数给子进程用,如果有了if __name__ == "__main__":
,那它后面的代码就不会被 import,也就不会被重复执行。否则,这个创建多进程的代码就会被 import,就会被执行,从而无限递归的去创建子进程,Python3 会报 RuntimeError,顺序是先创建进程,然后报错的,因此就会出现不停的创建进程,不停的报错,Ctrl C 也无法终止的现象,只能 kill 掉整个终端。这里有个官方解释[1]
最后的话
python学习资源传送门
if __name__ == "__main__":
虽然不是强制的,但是基于上述三点原因,我强烈推荐你这么做,它是 Python 社区的约定,对应Python 之禅:明确优于隐晦。正如 _
作为变量名的意思就是告诉读代码的人:这个变量不重要,后面也不会用到它。当你看到 Python 脚本有 if __name__ == "__main__":
时,就会意识到,这是一个可执行的脚本,当被其他程序导入时,这部分代码不会被执行,而多进程的程序中,这是必须的。
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这篇关于写 Python 脚本时,一定要加上这个的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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