您可以将文件作为一个脚本以及一个可进口的模块使用。

fibo.py(一个名为fibo的模块)

# Other modules can IMPORT this MODULE to use the function fib
def fib(n):    # write Fibonacci series up to n
    a, b = 0, 1
    while b < n:
        print(b, end=' ')
        a, b = b, a+b
    print()

# This allows the file to be used as a SCRIPT
if __name__ == "__main__":
    import sys
    fib(int(sys.argv[1]))

参考: https://docs.python.org/3.5/tutorial/modules.html

如果 __name__ ==“__main__”:该怎么办?

__name__ 是一个全球变量(在 Python 中,全球实际上意味着在模块层面)存在于所有名称空间。

作为唯一的特殊情况,但是,在任何Python过程你运行,如 mycode.py:

python mycode.py

否则匿名的全球名称空间将“__main__”的值归咎于其 __name__。

因此,包括最后的线条

if __name__ == '__main__':
    main()

在您的 mycode.py 脚本的结尾,当它是由 Python 过程运行的主要输入点模块时,

将使您的脚本独特定义的主要功能运行。

使用此构造的另一个好处:您也可以将代码作为一个模块进口到另一个脚本,然后运行主功能,如果和当您的程序决定:

import mycode
# ... any amount of other code
mycode.main()

如果我们有两本书,

#script1.py
print "Script 1's name: {}".format(__name__)

和

#script2.py
import script1
print "Script 2's name: {}".format(__name__)

此分類上一篇: Executing script1

Script 1's name: __main__

执行脚本2的结果是:

Script1's name is script1
Script 2's name: __main__

正如你可以看到的那样, __name__ 告诉我们哪个代码是“主要”模块,这是很好的,因为你只能写代码,并且不需要担心结构问题,如在 C/C++ 中,如果一个文件不执行一个“主要”函数,那么它不能作为一个可执行的编写,如果是这样,它不能用作图书馆。

箭头是进口链接. 对于三个模块,每个试图包含以前的模块代码,有六个文件(九个,计算实施文件)和五个链接. 这使得很难将其他代码纳入一个C项目,除非它是专门编写为图书馆。

此分類上一篇

# XXX FIXME: useless (see below)
if __name__ == "__main__":
    n = int(input('Write a number: '))
    a, b = 0, 1
    while b < n:
        a, b = b, a+b
    print('Fibonacci number %i: %i' % (n, b))

n = int(input('Write a number: '))
a, b = 0, 1
while b < n:
    a, b = b, a+b
print('Fibonacci number %i: %i' % (n, b))

如果你想能够进口纤维,第一个版本是无用的,也是,因为有用的代码在一个部分,它不会运行,当你进口这个文件(在这种情况下 __name__ 不会是“__main__”). 正确的设计在这种情况下将是恢复代码,以便有用的部分在一个功能,你可以运行,当你想要之后你已经进口它。

def main():
    n = int(input('Write a number: '))
    a, b = 0, 1
    while b < n:
        a, b = b, a+b
    print('Fibonacci number %i: %i' % (n, b))

if __name__ == "__main__":
    main()

事实上,更好的设计仍然是将可重复使用的部分(实际计算)与用户可见的输入/输出隔离:

def fibn(n: int) -> int:
    a, b = 0, 1
    while b < n:
        a, b = b, a+b
    return b

def main() -> None:
    n = int(input('Write a number: '))
    print('Fibonacci number %i: %i' % (n, fibn(n)))

if __name__ == "__main__":
    main()

现在,您可以从 Fib 进口 Fibn 并从执行此进口的代码呼叫 Fibn() 函数。

def main():
    lock = thread.allocate_lock()
    thread.start_new_thread(myfunction, ("Thread #: 1", 2, lock))
    thread.start_new_thread(myfunction, ("Thread #: 2", 2, lock))

if __name__ == "__main__":
    main()

(不同于类似于C的语言,主要名称对Python没有具体的含义;但它是常见的公约使用它作为将运行的东西的名称。

在 Python 中,每个模块都有一个称为 __name__ 的属性. __name__ 的值是 __main__ 当模块直接运行时,如 python my_module.py. 否则(如您说 import my_module) __name__ 的值是模块的名称。

一个小例子要简要解释。

脚本测试.py

apple = 42

def hello_world():
    print("I am inside hello_world")

if __name__ == "__main__":
    print("Value of __name__ is: ", __name__)
    print("Going to call hello_world")
    hello_world()

我们可以直接这样做。

python test.py

出口

Value of __name__ is: __main__
Going to call hello_world
I am inside hello_world

现在假设我们从另一个脚本中称之为上面的脚本:

编辑 external_calling.py

import test

print(test.apple)
test.hello_world()

print(test.__name__)

当你执行这一点时,

python external_calling.py

出口

42
I am inside hello_world
test

因此,上述是自我解释的,当你从另一个脚本打电话测试时,如果在 test.py 中的 loop __name__ 不会执行。

当您的脚本运行时,将其作为命令传递给Python翻译器时,

python myscript.py

定义的函数和类是定义的,好,但它们的代码没有运行。 与其他语言不同,没有主要()函数会自动运行 - 主要()函数是暗示所有代码在顶级。

在这种情况下,顶级代码是如果区块。 __name__ 是一个内置变量,以当前模块的名称进行评估. 但是,如果模块正在直接运行(如 myscript.py 上),则 __name__ 取代设置为“__main__”字符串。

if __name__ == "__main__":
    ...

如果您的脚本被导入到另一个模块,其各种功能和类定义将被导入,其顶级代码将被执行,但如果上述条款的后代代码不会运行,因为条件不满足。

# file one.py
def func():
    print("func() in one.py")

print("top-level in one.py")

if __name__ == "__main__":
    print("one.py is being run directly")
else:
    print("one.py is being imported into another module")

# file two.py
import one

print("top-level in two.py")
one.func()

if __name__ == "__main__":
    print("two.py is being run directly")
else:
    print("two.py is being imported into another module")

python one.py

产量将是

top-level in one.py
one.py is being run directly

如果您运行 two.py 而不是:

python two.py

你得到

top-level in one.py
one.py is being imported into another module
top-level in two.py
func() in one.py
two.py is being run directly