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

# 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。

如果 __name__ ==“__main__”是当脚本从(说)命令线运行时运行的部分,使用像 python myscript.py 这样的命令。

如果 __name__ == '__main__':下面的代码将仅执行,如果模块被称为脚本。

作为一个例子,请考虑以下模块 my_test_module.py:

# my_test_module.py

print('This is going to be printed out, no matter what')

if __name__ == '__main__':
    print('This is going to be printed out, only if user invokes the module as a script')

第一個選項:將 my_test_module.py 輸入到另一個模組

# main.py

import my_test_module

if __name__ == '__main__':
    print('Hello from main.py')

现在,如果你引用 main.py:

python main.py

>> 'This is going to be printed out, no matter what'
>> 'Hello from main.py'

请注意,仅在 my_test_module 中执行顶级印刷() 声明。

第二种可能性:将 my_test_module.py 作为脚本提交

现在,如果你将 my_test_module.py 作为 Python 脚本运行,那么打印() 陈述将运行:

python my_test_module.py

>>> 'This is going to be printed out, no matter what'
>>> 'This is going to be printed out, only if user invokes the module as a script'

对于更全面的解释,您可以阅读在 Python 中做什么 __name__ == '__main__' 。

如果 __name__ ==“__main__”:基本上是顶级脚本环境,并指定翻译者(‘我首先要执行的优先事项’)。

“__main__”是顶级代码执行范围的名称,当从标准输入、脚本或互动快点阅读时,模块的 __name__ 设置相当于“__main__”。

if __name__ == "__main__":
    # Execute only if run as a script
    main()

除了已经提供的信息,如果 __name__ ==“__main__”:技术也是一个很好的方式来确保您的最小和最单一的脚本仍然运行,如果你偶然用Python而不是Python(或Python -m最单一)。

def test_assert():
    assert 1 + 2 == 3

if __name__ == "__main__":
    import pytest
    pytest.main([__file__])

import unittest

class Tests(unittest.TestCase):
    def test_assert(self):
        self.assertTrue(1 + 2 == 3)

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

然后,你的脚本与 Python 呼叫相同,就像 Python -m 最单一的呼叫一样。

现在,如果你也想确保所有的麻烦被转移到问答,如果用Python打电话? 或者,如果你也想添加额外的麻烦? 这里有一个例子如何做到这一点:

def test_assert():
    assert 1 + 2 == 3

if __name__ == "__main__":
    from pytest import main
    from sys import argv
    main([*argv, "-s"])

现在,您的 python -v --html=report.html 将具有与 pytest -v --html=report.html 等相同的效果,这是一个很好的方式来确保脚本仍然按照意图运行,即使不与预期的 pytest 或 python -m 最单一的通话运行。