python中__name__和__main__的辨析

Codex Windows插件本质:MCP协议桥接器与技能加载器辨析 Codex 是一款面向开发者的本地化AI协作工具,其核心能力依托于三层架构:基础引擎层、MCP(Model Context Protocol)协议层和Skills场景层。MCP作为标准化通信协议,使Codex能动态接入Playwright自动化、Redis缓存、Elasticsearch检索等外部服务;Skills则将这些能力封装为自然语言可调用的功能单元。插件(Plugins)并非能力来源,而是MCP服务的桥接器与Skills的加载管理器——真正决定生产力的是协议兼容性与Windows环境适配度,而非插件 阅读详情

《A Byte of Python》中文4.08C版,第71页。

if __name__ == '__main__':
    print('This program is being running by itself')
else:
    print('I am being imported from another module')

当你直接运行这段代码的时候,结果是:

D:\python\python.exe E:/python/project/module_using_name.py
This program is being running by itself

Process finished with exit code 0

当你用import语句导入时:

import module_using_name
print(module_using_name.__name__)

结果是:

D:\python\python.exe E:/python/project/test.py
I am being imported from another module
module_using_name

Process finished with exit code 0

这个结果说明了:在单独运行时,模块的__name__属性值是__main__;

当被导入时,模块__name__属性值是模块名module_using_name。

我理解为了模块名在单独运行是无法被自身读取的,所以取值为__main__。

在书中的代码添加了一行:

if __name__ == '__main__':
    print('This program is being running by itself')
else:
    print('I am being imported from another module')

print(__name__)

结果为:

D:\python\python.exe E:/python/project/module_using_name.py
This program is being running by itself
__main__

Process finished with exit code 0

 

Go类型转换本质:值转换、类型断言与字符串化三者辨析 在Go语言中,‘类型转换’并非传统意义上的强制转型,而需严格区分值转换(value conversion)、类型断言(type assertion)和字符串化(stringification)三大机制。值转换要求底层类型兼容,仅适用于数值间安全映射;类型断言专用于从interface{}中提取具体类型,是运行时类型安全的关键保障;字符串化则属于序列化范畴,必须借助strconv等标准库完成。这种显式、静态、零隐式的设计,显著提升编译期错误捕获能力,降低线上panic风险,尤其适配高并发微服务、API网关(如 阅读详情

相关推荐

OpenClaw与龙虾框架技术辨析:具身智能任务编排与ROS2硬件控制分层实践

具身智能(Embodied AI)正推动机器人从预设程序走向自主任务执行,其核心挑战在于感知、规划与物理执行的可靠协同。OpenClaw作为轻量级技能抽象协议层,通过Python类定义、Pydantic数据模型和RESTful API将复杂动作封装为可注册、可序列化的Skill;而龙虾(Longxia)是基于ROS 2 Humble构建的运行时框架,专注硬件接口适配与实时控制。二者分属不同技术栈——前者解决‘任务怎么表达’,后者解决‘指令如何落地’。这种分层架构显著降低多模态大模型对接真实机械臂的门槛,并支

weixin_34318326的博客 350

pytorch 多GPU并行训练代码讲解

pytorch 多GPU并行训练介绍,参考我之前的博客:pytorch中使用多GPU并行训练。本文主要针对代码部分进行讲解。1. 首先判断有没有可用的GPU,如果没有的话,这边会报错提醒,因为我们的脚本对针对多GPU训练的场景的。2. 初始化各进程环境。

@bangbang的博客 1万+

C++与Python并发并行编程实战:从概念到工程应用

并发与并行是现代编程中提升程序性能的核心概念。并发关注程序结构,通过任务切换在单核或多核上处理多个任务,提高资源利用率和响应速度;并行则依赖多核硬件,实现任务真正的同时执行以缩短计算时间。理解这两者的差异对于设计高效系统至关重要,尤其在处理I/O密集型或CPU密集型任务时。在工程实践中,C++通过std::thread和std::async提供底层控制,适合高性能系统;Python则因GIL限制,采用asyncio处理高并发I/O,利用multiprocessing实现CPU并行。掌握这些技术能优化Web服

weixin_33853794的博客 337

PyTorch多卡分布式训练DistributedDataParallel 使用方法

Pytorch多卡训练有两种方式,一种是单进程多GPU训练模式(single process multi-gpus),另一种的多进程多卡模式(multi-processes multi-gpus)。Pytorch通过nn.DataParallel可实现多卡训练模型(简称DP模式),这是single process multi-gpus 的多卡并行机制,这种并行模式下并行的多卡都是由一个进程进行控制,其缺点有: 尽管 DataLoader 可以指定 num_work

AI吃大瓜的博客 1万+

人工智能训练师三级易错题100题精讲(上)|概念辨析类50题+详细解析

摘要 本文分析了三级考试中概念辨析类易错题的特点与典型错误。数据显示,学习范式和任务类型辨析的丢分率最高(35%和28%)。通过10道典型题目解析发现:1)考生容易混淆监督学习与无监督学习的应用场景;2)对回归任务(连续值预测)与分类任务(离散标签)的区分存在误区;3)对深度学习与机器学习的关系理解不准确;4)对CNN池化层功能(降维而非特征提取)认知偏差;5)LSTM与GRU的核心区别在于门控数量(3门vs2门)。此外,BatchNorm和Dropout在训练与推理阶段的差异也是常见失分点。

白话机器学习 619

PSI5协议技术文档与驱动开发指南

• 供电与数据复用:ECU通过双绞线为传感器提供稳压(典型值5V-11V),同时检测线路电流变化实现数据传输。• 同步信号:ECU发送3.5V电压脉冲(上升沿触发传感器响应),用于时序同步。• 安全气囊:PSI5-P模式实现多碰撞传感器同步采样(响应时间<10ms)• CRC-3(3位):ASIL-B以上功能安全要求(如动力总成传感器)• 奇偶校验(1位):适用于低安全等级场景(如PSI5-P10P模式)• 典型应用:PSI5-P(并行总线)、PSI5-U(通用总线)

u012733413的博客 2867

基于pytorch实现简单的分类模型训练

基于pytorch实现简单的分类模型训练

洪流之源 1135

DESeq2差异分析结果不会看?用这个R脚本5分钟生成发表级火山图和热图

本文详细介绍了如何使用R语言快速可视化DESeq2差异分析结果,5分钟内生成可直接用于论文发表的火山图和热图。通过解析DESeq2数据结构、展示ggplot2和EnhancedVolcano包的绘图技巧,以及pheatmap包的热图定制方法,帮助研究者高效呈现差异表达基因分析结果。

weixin_30326515的博客 340

Android主进程判断

当在代码里面引入多进程时,会出现Application类多次调用,通过一个例子来看下打印。 首先定义一个MyApplication类,继承自Application类,别忘记在AndroidManifest.xml文件中声明。public class MyApplication extends Application {private static final String TAG = "MyAppl

这个杀手不太累的博客 8503

海康视觉相机驱动软件MVS参数配置全攻略(附接线图+避坑指南)

本文提供了海康视觉相机驱动软件MVS从硬件连接到软件参数配置的完整指南。详细解析了供电与通讯线缆的区分、PNP/NPN信号逻辑的接线避坑方法,并重点阐述了MVS软件中触发模式、网络IP配置、图像采集及光源控制等核心参数的设置技巧,旨在帮助用户快速完成相机调试,实现稳定高效的图像采集。

weixin_29204205的博客 399

生成式引擎优化(GEO)全流程解析

生成式引擎优化(GEO)已成为AI时代数字营销新趋势,通过优化企业内容以提升在AI生成答案中的引用率。本文系统梳理了GEO优化的完整流程,包括:1)前期准备与市场调研;2)数据治理与知识库构建;3)模型适配与算法优化;4)内容权威性建设;5)本地化营销;6)效果监测与优化。研究显示,实施GEO的企业AI曝光率提升62%,转化率增长2.3倍。未来GEO将向多模态内容、实时个性化、垂直场景深化方向发展。企业需建立动态知识图谱,采用结构化数据标记,持续优化内容策略,以在AI搜索时代获取流量优势。

解锁AI流量新红利!🚀 GEO优化(生成引擎优化)助您掌控AI搜索,让AI成为您的品牌最佳代言人! 3246

Python基础之进程(Process)

进程是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中,进程是程序的基本执行实体;在当代面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体。 狭义定义:进程是正在运行的程序的实例(an instance of a computer program that is...

PythonGo 6万+

关于RTP时间戳以及播放器对时间戳的处理

首先,了解时间戳几个基本概念: 时间戳单位:时间戳计算的单位不是秒之类的单位,而是由采样频率所代替的单位,这样做的目的就是为了是时间戳单位更为精准。比如说一个音频的采样频率为8000Hz,那么我们可以把时间戳单位设为1 / 8000。 时间戳增量:相邻两帧之间的时间差(以时间戳单位为基准)。 采样频率: 有些地方也叫时钟频率,即 每秒钟抽取样本的次数,例如音频的采...

toshiba689的专栏 3052

状态模式与策略模式深度辨析:从线上故障到实战应用

在软件设计中,设计模式是解决特定问题的经典方案。策略模式与状态模式在结构上高度相似,都通过接口和多个实现类封装行为,但其核心意图与适用场景截然不同。策略模式的核心在于封装可互换的算法,由客户端主动选择并注入,适用于出行方式选择等场景;而状态模式的核心是管理对象内部状态驱动的行为变迁,状态转换由对象自身或上下文在特定行为触发后自动决定,适用于订单流程、工作流审批等场景。理解这一本质差异对于构建健壮、可维护的系统至关重要,能有效避免因模式误用导致的线上故障。本文通过订单处理、游戏AI等实战案例,结合Python

weixin_30387423的博客 333

单智能体篇:Prompt工程艺术

模型在接收到 Prompt 时会自动扮演“角色”,角色定义的好坏直接影响智能体输出的风格和专业性。角色定义的重要性让智能体具备明确身份,例如“你是一位专业理财顾问”或“你是一个幽默的文案创作助手”。角色限定了模型知识输出的范围,使回答更专业、更贴合预期。实战示例模糊Prompt给我一些投资建议。你可以投资股票或者基金。优化Prompt你是一位具有10年经验的专业理财顾问,请给我针对30岁男性,年收入20万,风险偏中等的投资组合建议。

公众号:AI前沿侦探 1304

高斯过程的数学理解

G澳大利亚的过程是有益的,特别是当我们有少量数据时。当我在制造业担任数据科学家时,我们的团队使用这种算法来揭示我们接下来应该进行哪些实验条件。但是,此算法不如其他算法流行。在这篇博客中,我将通过可视化和 Python 实现来解释高斯过程 [1] 的数学背景。

gongdiwudu的专栏 3610

Skill、Plugin与MCP技术辨析:从周报生成实战看AI工具集成架构选型

在AI开发与自动化领域,工具集成是提升效率的关键。其核心原理在于通过标准化接口或模块化设计,扩展系统能力,实现功能复用与流程自动化。从技术价值看,良好的集成架构能降低开发成本、提升系统可维护性,并适应快速迭代的业务需求。常见的应用场景包括智能助手功能扩展、IDE插件生态构建以及企业数据服务的安全暴露。本文以周报自动生成为具体案例,深入对比了Skill、Plugin和MCP三种主流集成模式。Skill作为面向任务的封装单元,提供了开箱即用的自动化体验;Plugin作为宿主程序的扩展模块,实现了深度功能集成;而

weixin_34075268的博客 359

Simulink仿真模块 - Data Type Conversion

Data Type Conversion将输入信号转换为指定的数据类型 在仿真库中的位置为: Simulink / 常用模块 Simulink / Signal Attributes 模型为: 说明 DataTypeConversion模块可将任何 Simulink®数据类型的输入信号转换为您指定的数据类型。 注意 要通过指定模块参数来控制输出数据类型,或者要从下游模块继承数据类型,使用DataTypeConversion模块。要...

jk_101的博客 2519

Python期末高效复习指南:核心语法、数据结构与面向对象编程精讲

Python作为一门动态强类型语言,其核心在于理解变量、数据类型与运算符的工作原理,这构成了程序逻辑的基石。从基础语法到复杂的数据结构,如列表、字典、集合和元组,掌握其特性和操作是编写高效代码的关键。函数作为模块化编程的基本单位,其参数传递机制和作用域规则是构建可复用、可维护程序的核心技术。面向对象编程(OOP)则通过封装、继承和多态三大特性,将数据和操作封装成对象,极大地提升了代码的组织性和扩展性,是构建复杂系统的有力工具。这些技术广泛应用于数据分析、Web开发、自动化脚本等场景。本文聚焦于Python期

weixin_34413802的博客 482

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

Python二级考试软件工程基础:从理论到实战项目开发

软件工程是系统化、规范化开发软件的方法论,其核心在于通过工程化的思想管理复杂项目。其基本原理包括软件生命周期、开发模型、模块化设计等,旨在提升软件质量与开发效率。技术价值体现在提升代码的可维护性、可靠性和团队协作效率,是现代软件开发不可或缺的基石。应用场景广泛,从个人脚本到大型系统开发均需其指导。本文聚焦Python二级考试,通过一个学生成绩管理系统的实战案例,深入解析如何运用软件工程思想进行模块化设计、面向对象编程和单元测试,帮助学习者掌握从编写代码到完成项目的关键能力,并自然融入敏捷开发和Git版本控制

weixin_34138056的博客 343

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

从Base64到AES:编码、哈希与加密算法全解析与Python实战

在网络通信与数据安全领域,编码、哈希与加密是保障信息完整性与机密性的核心技术。编码如Base64,主要用于数据格式转换以实现跨系统兼容,其过程公开可逆,不提供真正的安全保护。哈希函数如MD5和SHA系列,通过单向映射生成固定长度摘要,用于验证数据完整性与密码存储,但MD5因碰撞攻击已不适用于安全场景。加密算法则分为对称加密(如AES)与非对称加密(如RSA),前者效率高适合大量数据加密,后者解决密钥分发问题,常用于密钥交换与数字签名。HMAC结合密钥与哈希,确保数据真实性与完整性,广泛应用于API签名验证。

weixin_30552811的博客 382

Python模块与包实战:从代码组织到打包分发的工程化指南

在Python开发中,模块化是管理代码复杂性的核心概念。模块作为代码组织的基本单元,通过命名空间机制隔离变量与函数,避免命名冲突。包则作为模块的容器,通过目录层次和__init__.py文件实现逻辑分组,这是构建可维护项目结构的基础原理。掌握模块与包的技术价值在于提升代码的可复用性和团队协作效率,特别是在构建内部工具库或开源项目时。在实际应用场景中,合理运用绝对导入与相对导入、动态导入机制以及__all__接口控制,能够解决循环导入等常见问题。本文以数据处理工具包为例,深入探讨了从项目结构规划到使用pypr

weixin_34072458的博客 446

基于LangChain与Claude构建AI智能体:从核心原理到实战指南

智能体(Agent)作为人工智能领域的关键技术,实现了从被动响应到主动规划执行的范式转变。其核心原理在于以大语言模型为“大脑”,通过感知环境、规划决策、调用工具和执行动作的闭环流程,完成复杂任务。这一技术价值在于突破了传统“一问一答”式AI的局限,使AI能够自主处理多步骤、跨领域的实际问题。在应用场景上,智能体广泛应用于数据分析、自动化流程、智能助手和复杂决策支持等领域。本文聚焦于Agent Skills与Agent Tools的辨析,通过LangChain框架和Anthropic Claude模型,详细拆

weixin_34195546的博客 1507

Python并发编程实战:进程、线程与GIL原理深度解析

并发编程是现代软件开发的核心概念,旨在通过同时执行多个任务来提升程序效率。其基本原理是利用操作系统提供的进程和线程机制,进程作为资源分配的基本单位提供隔离性,线程作为轻量级执行流共享内存以实现高效协作。这一技术的核心价值在于充分挖掘多核CPU潜力,应对高并发场景,提升系统吞吐量和响应速度。在Python中,并发编程主要应用于Web服务器处理海量请求、数据爬虫并行下载、GUI程序保持界面响应,以及科学计算的并行处理等场景。然而,Python特有的全局解释器锁(GIL)机制对多线程执行CPU密集型任务构成了限制

weixin_34060299的博客 399

Python进程与线程实战:从GIL原理到并发编程场景选择

并发编程是现代软件开发的核心概念,它通过同时执行多个任务来提升程序效率。其基本原理是利用操作系统提供的进程和线程机制,进程作为资源分配的基本单位提供隔离性,线程作为轻量级执行流共享内存空间。这一技术的核心价值在于充分利用多核CPU资源,提升I/O密集型任务的吞吐量和响应速度。在Python中,全局解释器锁(GIL)是一个关键特性,它使得多线程在CPU密集型任务中无法实现真正的并行,但在I/O密集型场景下,多线程能有效提升性能。实际应用场景包括Web服务器处理并发请求、数据爬虫并行下载、以及科学计算的并行处理

weixin_33713707的博客 657

OpenAI API 与 Python SDK 实战指南:从环境配置到代码助手开发

大型语言模型(LLM)通过 API 接口为开发者提供了强大的自然语言处理与代码生成能力。其核心原理是基于海量数据训练的 Transformer 架构,能够理解和生成类人文本与代码。这一技术价值在于极大降低了AI能力的应用门槛,使开发者无需从零训练模型即可集成智能功能。在应用场景上,它广泛服务于智能对话、内容创作、代码补全与解释等任务。本文聚焦于 OpenAI 这一主流服务商,针对其提供的 **API Key** 和 **Python SDK** 这两个核心接入点,提供从环境配置、安全实践到构建本地代码生成工

weixin_33946020的博客 434
上一篇: 关于pyperclip模块的安装与导入
下一篇: python中删除/替换字符串的任意字符
Stark95
博客等级 码龄10年 8粉丝 6原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值