Python基础-__main__

Python基础-__main__

写在前面

如非特别说明,下文均基于Python3

一、__main__的官方解释

参考 __main__ – Top-level script environment

‘__main__’ is the name of the scope in which top-level code executes. A module’s __name__ is set equal to ‘__main__’ when read from standard input, a script, or from an interactive prompt.

A module can discover whether or not it is running in the main scope by checking its own __name__, which allows a common idiom for conditionally executing code in a module when it is run as a script or with python -m but not when it is imported:

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

For a package, the same effect can be achieved by including a __main__.py module, the contents of which will be executed when the module is run with -m.

__main__是顶层代码执行环境的名字。当一个模块从标准输入,脚本或者解释器提示行中被读取时,模块的__name__属性被设置成__main__

模块可以依据检查__name__属性是否为__main__的方式自我发现是否在main scope中,这允许了一种在模块中条件执行代码的常见用法,当模块作为脚本或者使用python -m命令运行时执行,而被导入时不执行:

if __name__ == "__main__":
    # 当且仅当模块作为脚本运行时执行main函数
    main()

对于包而言,可以在包中包含一个名为__main__.py的模块到达相同的效果,当模块使用python -m命令运行时,__main__py模块的内容会被执行。

二、__main__实践

第一节中说过,当模块从标准输入,脚本或者解释器命令行中被读取时,其__name__属性被设置为__main__ ,导入时值为模块名字。那么就可以根据这两种不同情况执行不同的代码。

Make a script both importable and executable

让脚本即可执行又可被导入,是对__main__这一特性最好的诠释:


def test():
    print('This is test method in com.richard.other')

def main():
    test()

if __name__ == '__main__':

    print('直接运行时,__name__属性:', __name__)
    main()
else:
    # 导入时被执行
    print('导入时,__name__属性:', __name__)

直接运行时,输出:

直接运行时,__name__属性: __main__
This is test method in com.richard.other

导入时,输出:

>>> import com.richard.other.test as ctest
导入时,__name__属性: com.richard.other.test
>>> 

这样,可以在if __name__ == '__main__':的判断下加入对这个模块的测试代码,就可以在不影响外部模块引用该模块的条件下,调试我们的模块了。

NOTICE: 示例在python 3+解释器中成功运行,的模块名为test.py,其包结构如下:

test.py包层次结构

目录sublime已加入python解释器sys.path变量中。

### TarDAL-main_2 GitHub项目版本下载与使用说明 #### 一、GitHub项目概述 TarDAL是一个专注于多模态数据处理的开源框架,旨在解决特定领域内的复杂问题[^1]。 #### 二、版本获取方式 为了获得TarDAL项目的最新稳定版或其他指定版本,访问官方GitHub仓库页面。通常,在首页会显示最新的发布版本信息以及快速入门指南。对于`TarDAL-main_2`这一具体分支或标签,可以通过如下路径找到并下载: - 浏览至[TarDAL GitHub主页](https://github.com/dlut-dimt/TarDAL),点击“Releases”选项卡查看已发布的各个版本。 - 查找名为`main_2`的tag/release,这代表了所指代的具体版本。 - 点击该release下的压缩包链接(如`.zip`文件),保存到本地计算机完成源码下载。 #### 三、安装依赖环境配置 按照惯例,大多数Python-based项目都会提供详细的setup文档来帮助开发者顺利搭建开发测试环境。针对此项目而言,建议参照README中的指示进行操作;如果遇到特殊需求,则可以参考TensorFlow模型库提供的更广泛的安装教程以确保兼容性和稳定性[^3]。 ```bash pip install -r requirements.txt ``` 上述命令用于安装运行该项目所需的基础软件包列表。 #### 四、基本功能演示 启动程序之前,请先确认已经正确设置了工作目录,并且所有必要的外部资源都处于可访问状态。之后可以根据个人兴趣探索不同模块的功能特性,比如执行预训练模型推理任务或是参与自定义实验设计等高级玩法。 ```python from tardal import main_functionality if __name__ == "__main__": result = main_functionality() print(result) ``` 这段简单的脚本展示了如何调用核心API接口实现基础交互逻辑。
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