


Que fait `if __name__ == '__main__':` en Python et pourquoi est-ce important ?
Que fait name == "__main__": faire et pourquoi est-ce nécessaire ?
Quand un script Python est exécuté en tant que programme principal , l'interpréteur attribue la variable spéciale __name__ à "__main__". Si le script est importé en tant que module par un autre programme, __name__ est défini sur le nom du module d'importation.
Pour comprendre pourquoi cela est important, considérons l'exemple suivant :
# Suppose this is foo.py. print("before import") import math print("before function_a") def function_a(): print("Function A") print("before function_b") def function_b(): print("Function B {}".format(math.sqrt(100))) print("before __name__ guard") if __name__ == '__main__': function_a() function_b() print("after __name__ guard")
Flux d'exécution :
-
Variables spéciales Configuration :
- name est défini sur "__main__" puisque foo.py est exécuté en tant que programme principal.
-
Exécution de code :
-
Le Le script exécute tout son code ligne par ligne :
- Imprime "avant importation", charge le module mathématique, etc.
- Définit les fonctions function_a et function_b.
- La vérification name est évaluée : puisqu'elle correspond à "main", tout le code dans le bloc if est exécuté (impression "Fonction A" et "Fonction B 10.0").
- Le code sous le contrôle nom est exécuté (impression "après nom__ garde").
-
Importance du nom Vérifiez :
Cette vérification est cruciale car :
- Protection contre les invocations accidentelles : Si foo.py n'a pas le nom vérifiez, l'importer en tant que module déclencherait l'exécution du script en utilisant les arguments de ligne de commande du script d'importation, ce qui est généralement indésirable.
- Problème de fichier Pickle : Si foo.py a des classes personnalisées enregistrées dans un fichier pickle, le dépickler dans un autre script importerait foo.py et exécuterait son code sans le nom vérification, conduisant aux problèmes ci-dessus.
Supplémentaires Notes :
- Vous pouvez avoir plusieurs vérifications nom dans un script, mais c'est rare.
- Exécuter le script foo2.py avec le name incluaient les résultats dans "a1", "m1", "a2", "b", "a3", "m2", "t2", lors de la suppression de la vérification nom, les résultats sont "a1", "a2", "b", "a3", "t2". Exécuter foo3.py en tant que script donne "t1", "a1", "a2", "b", "a3", "t2", tandis que son importation en tant que module n'entraîne aucune exécution.
- Définition de __name__ à "__main__" dans foo4.py (même lorsqu'il est importé en tant que module) signifie que le script sera toujours exécuté une fois importé, car __name__ == __main__ sera toujours évalué à True.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Le choix de Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Si vous avez besoin de développement rapide, de traitement des données et de conception du prototype, choisissez Python; 2) Si vous avez besoin de performances élevées, de faible latence et de contrôle matériel, choisissez C.

En investissant 2 heures d'apprentissage Python chaque jour, vous pouvez améliorer efficacement vos compétences en programmation. 1. Apprenez de nouvelles connaissances: lire des documents ou regarder des tutoriels. 2. Pratique: Écrivez du code et complétez les exercices. 3. Revue: consolider le contenu que vous avez appris. 4. Pratique du projet: Appliquez ce que vous avez appris dans les projets réels. Un tel plan d'apprentissage structuré peut vous aider à maîtriser systématiquement Python et à atteindre des objectifs de carrière.

Les méthodes pour apprendre Python efficacement dans les deux heures incluent: 1. Passez en revue les connaissances de base et assurez-vous que vous connaissez l'installation de Python et la syntaxe de base; 2. Comprendre les concepts de base de Python, tels que les variables, les listes, les fonctions, etc.; 3. Master Basic et Advanced Utilisation en utilisant des exemples; 4. Apprenez des erreurs courantes et des techniques de débogage; 5. Appliquer l'optimisation des performances et les meilleures pratiques, telles que l'utilisation des compréhensions de la liste et le suivi du guide de style PEP8.

Python convient aux débutants et à la science des données, et C convient à la programmation système et au développement de jeux. 1. Python est simple et facile à utiliser, adapté à la science des données et au développement Web. 2.C fournit des performances et un contrôle élevés, adaptés au développement de jeux et à la programmation système. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Python est plus adapté à la science des données et au développement rapide, tandis que C est plus adapté aux performances élevées et à la programmation système. 1. La syntaxe Python est concise et facile à apprendre, adaptée au traitement des données et à l'informatique scientifique. 2.C a une syntaxe complexe mais d'excellentes performances et est souvent utilisée dans le développement de jeux et la programmation système.

Il est possible d'investir deux heures par jour pour apprendre Python. 1. Apprenez de nouvelles connaissances: apprenez de nouveaux concepts en une heure, comme les listes et les dictionnaires. 2. Pratique et pratique: utilisez une heure pour effectuer des exercices de programmation, tels que la rédaction de petits programmes. Grâce à une planification et à une persévérance raisonnables, vous pouvez maîtriser les concepts de base de Python en peu de temps.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.


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