Python之 __name__ ,__file__ , __doc__ 变量

本文详细解读Python文件结构及其关键组成部分,包括典型文件结构、__name__属性的用法以及导入机制。同时,阐述了__name__属性在避免黑客攻击和测试驱动开发中的作用。并通过实例演示了Python文件执行流程,帮助开发者更好地理解和运用Python的模块化编程特性。

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写在前面

1、典型的Python文件结构:

2、Python中的__name__举例

3、python中的导入举例

4、__file__ 、__doc__的用法

5、__name__好处:避免黑客攻击

5.1、 正常执行:

5.2、黑客攻击:从外表访问我们的程序


写在前面

        Python使用缩进对齐组织代码的执行,所有没有缩进的代码,都会在载入时自动执行。每个文件(模块)都可以任意写一些没有缩进的代码,并在载入时自动执行。为了区分 主执行代码和被调用文件,Python引入了变量:__name__。

1)当文件是被调用时,__name__的值为模块名;

2)当文件被执行时,__name__的值为 ‘__main__’。

基于此特性,为测试驱动开发提供了很好的支持,我们可以在每个模块中写上测试代码,这些测试代码仅当模块被Python直接执行时才会运行,代码和测试完美的结合在一起。


1、典型的Python文件结构:


2、Python中的__name__举例

__name__ : 是否为主文件

#hello.py  
def sayHello():  
    str="hello"  
    print(str);  
  
if __name__ == "__main__":  
    print ('This is main of module "hello.py"')  
    sayHello()  
      
​

        python作为一种脚本语言,我们用python写的各个module都可以包含以上那么一个类似c中的main函数,只不过python中的这种__main__与c中有一些区别,主要体现在:

1、当单独执行该module时,比如单独执行上面的hello.py程序: python hello.py,则输出

This is main of module "hello.py"  
hello  
​

    可以理解为"if __name__=="__main__":" 这一句与c中的main()函数所表述的是一致的,即作为入口;

2、当该module被其它module 引入使用时

        其中的"if __name__=="__main__":"所表示的Block不会被执行,这是因为此时module被其它module引用时,其__name__的值将发生变化,__name__的值将会是module的名字。比如在python shell中import hello后,查看hello.__name__:

>>> import hello  
>>> hello.__name__  
'hello'  
>>>   
​

3、在python中,当一个module作为整体被执行时,moduel.__name__的值是"__main__";

当一个module被其它module引用时,module.__name__将是module自己的名字;

当然一个module被其它module引用时,其本身并不需要一个可执行的入口main了。

3、python中的导入举例

注意:单独执行任何一个文件时,输出都是 :__main__

            通过文件被导入执行时,输出是: 模块名.文件名

           通过文件导入执行时,导入语句根据两个文件是否在一个文件夹(模块)下,有所不同

        from 模块名 import 文件名       或      from  文件名  import  方法名

4、__file__ 、__doc__的用法

__file__ :当前文件路径

__doc__ : 当前文件描述

5、__name__好处:避免黑客攻击

当有黑客攻击(即从外部我们的程序)时,使用__name__可防止自己的程序被黑客执行修改

5.1、 正常执行:

5.2、黑客攻击:从外表访问我们的程序

<think>首先,用户的问题是:“请问Python如何导入或处理DXF文件”,这涉及到Python处理DXF文件的方法。DXF文件是AutoCAD使用的格式,用于存储CAD数据。 根据系统级指令: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如:[^1] 用户提供的引用内容: - 引用[1]: 描述了在importDXF.py中处理DXF导入的细节,包括从user.cfg读取设置和使用Python库导入。 - 引用[2]: 提到DXF Parser为Python开发者提供工具,用于处理DXF文件。 - 引用[3]: 讨论了使用ezdxf库处理DXF文件导入时的常见问题与解决方案,包括合并文件和匿名几何块错误。 用户意图是寻找如何在Python中导入或处理DXF文件的方法。所以,我需要基于这些引用构建回答。 关键点: - 引用[1]提到使用Python库导入DXF文件,具体是dxfLibrary.py等文件。 - 引用[2]提到DXF Parser工具。 - 引用[3]提到ezdxf库,这是一个流行的Python库用于处理DXF文件。 常见Python库处理DXF文件: - ezdxf: 一个强大的库,用于读写DXF文件。 - dxfgrabber: 另一个库。 - PyAutoCAD: 用于自动化AutoCAD,但可能涉及COM接口。 - 其他如dxfparser。 在回答中,我应该引用这些引用内容,并在末尾添加引用标识。 回答结构: 1. 介绍Python处理DXF文件的方法。 2. 详细说明如何使用库如ezdxf。 3. 提供示例代码。 4. 讨论常见问题和解决方案。 5. 生成相关问题。 生成相关问题:根据指令6,需要在回答后生成相关问题。 使用中文回答。 示例代码:由于是代码,应该用代码块格式,如示例中的Python代码块。 参考引用: - 在回答中自然地添加引用标识,例如当提到特定信息时。 大纲回答: 1. **引言**:简要介绍Python处理DXF文件的常见方法。 2. **主要库介绍**:讨论ezdxf库,因为它被引用[3]提到。 3. **示例代码**:提供导入和处理DXF文件的简单Python代码。 4. **常见问题**:基于引用[3],讨论如匿名几何块错误等。 5. **其他方法**:提及引用[1]中的方法,如使用dxfLibrary.py。 6. **总结**。 7. **生成相关问题**。 确保回答真实可靠:基于引用和常见知识。 LaTeX:用户问题中没有数学表达式,但系统指令要求行内数学表达式用$...$。如果有变量或简单表达式,如路径或设置,可能不需要数学格式。除非涉及数学,否则可能不需要。 例如,在讨论设置时,如"BaseApp/Preferences/Mod/Draft/dxfUseLegacyImporter",可以保持为文本。 现在,构建回答。</think>### Python中导入和处理DXF文件的方法 DXF(Drawing Exchange Format)是AutoCAD使用的标准CAD文件格式。Python提供了多种库来导入和处理DXF文件,这些库支持读取、写入、修改和合并DXF数据。以下我将基于引用内容,逐步解释常见方法、库的使用示例以及注意事项。方法主要分为两类:使用第三方库(如ezdxf)和自定义脚本(如引用[1]中提到的dxfLibrary.py)。 #### 1. **使用第三方库处理DXF文件** Python中最流行的库是`ezdxf`,它提供了完整的DXF读写功能,支持最新DXF标准(如AutoCAD 2023)。引用[3]提到,`ezdxf`库能处理常见问题,如匿名几何块错误,是开发者的首选工具[^3]。另一个选项是`dxfparser`(引用[2]),但`ezdxf`更全面且社区活跃。 **安装ezdxf库**: 在命令行中运行以下命令安装: ```bash pip install ezdxf ``` **基本示例:导入和读取DXF文件** 以下Python代码演示如何导入DXF文件并读取其内容: ```python import ezdxf # 导入DXF文件 doc = ezdxf.readfile("input.dxf") # 读取DXF文件 modelspace = doc.modelspace() # 获取模型空间 # 处理几何实体 for entity in modelspace: if entity.dxftype() == 'LINE': # 检查是否为线段 start_point = entity.dxf.start # 起点坐标 end_point = entity.dxf.end # 终点坐标 print(f"线段从 {start_point} 到 {end_point}") elif entity.dxftype() == 'CIRCLE': # 检查是否为圆 center = entity.dxf.center # 圆心坐标 radius = entity.dxf.radius # 半径 print(f"圆心在 {center}, 半径为 {radius}") # 保存修改后的文件 doc.saveas("output.dxf") # 导出为新的DXF文件 ``` 此代码会遍历DXF文件中的所有实体(如线段、圆),提取几何数据并输出。`ezdxf`支持大多数DXF实体类型,包括块(Blocks)和图层(Layers)。 **处理常见问题**: 引用[3]指出,导入时可能遇到“匿名几何块未定义错误”,这通常是因为DXF文件包含未命名的块定义。解决方案是添加块定义处理: ```python # 解决匿名几何块错误 doc = ezdxf.readfile("input.dxf") for block in doc.blocks: # 遍历所有块 if block.name.startswith("*"): # 匿名块以*开头 print(f"处理匿名块: {block.name}") # 添加自定义处理逻辑,例如重命名或修复 doc.saveas("fixed_output.dxf") # 保存修复后的文件 ``` **合并多个DXF文件**: 引用[3]提到,使用`ezdxf`可以轻松合并文件。以下代码将多个DXF文件合并为一个: ```python import ezdxf # 创建新文档 merged_doc = ezdxf.new() merged_modelspace = merged_doc.modelspace() # 导入并合并多个文件 file_list = ["file1.dxf", "file2.dxf"] for file in file_list: temp_doc = ezdxf.readfile(file) for entity in temp_doc.modelspace(): merged_modelspace.add_entity(entity.copy()) # 复制实体到新文档 merged_doc.saveas("merged_output.dxf") # 保存合并后的文件 ``` #### 2. **自定义脚本方法(基于引用[1])** 如果项目需要旧版导入逻辑,可以参考引用[1]的方法:使用`dxfLibrary.py`等自定义库。这通常用于兼容遗留系统,但不如`ezdxf`灵活。步骤如下: - **从user.cfg读取设置**:配置文件中的`BaseApp/Preferences/Mod/Draft/dxfUseLegacyImporter`设置为`True`时,启用Python库导入。 - **下载和处理库文件**:库文件(如`dxfLibrary.py`)从GitHub下载,存储在Macro目录或UserAppData路径下。Python脚本会检查并更新这些文件。 示例代码片段(基于引用[1]): ```python import os import urllib.request # 从user.cfg读取设置 def read_config(): # 伪代码:读取配置文件,判断是否启用旧版导入 dxfUseLegacyImporter = True # 假设设置为True return dxfUseLegacyImporter # 下载库文件 def download_dxf_library(): files = ["dxfLibrary.py", "dxfEntities.py", "dxfReader.py", "dxfWriter.py"] base_url = "https://raw.githubusercontent.com/user/repo/main/" for file in files: local_path = os.path.join("UserAppData", file) # 存储到UserAppData目录 if not os.path.exists(local_path): urllib.request.urlretrieve(base_url + file, local_path) print(f"下载文件: {file}") # 主导入逻辑 if read_config(): download_dxf_library() import dxfLibrary # 导入自定义库 dxfLibrary.import_dxf("input.dxf") # 调用导入函数 else: # 使用其他库如ezdxf import ezdxf ezdxf.readfile("input.dxf") ``` 此方法适用于特定场景,但维护复杂,建议优先使用`ezdxf`[^1]。 #### 3. **注意事项和最佳实践** - **性能问题**:处理大型DXF文件时,使用`ezdxf`的`optimize=True`参数可以提升效率(例如`ezdxf.readfile("large.dxf", optimize=True)`)。 - **错误处理**:引用[3]强调,导入时常见错误包括实体类型不匹配或坐标系统问题。添加异常捕获: ```python try: doc = ezdxf.readfile("input.dxf") except ezdxf.DXFStructureError as e: print(f"文件结构错误: {e}") ``` - **应用场景**:DXF处理常用于CAD自动化、BIM建模或GIS数据分析(引用[2])。例如,在建筑设计中批量修改图层或提取尺寸[^2]。 #### 总结 Python处理DXF文件主要依赖`ezdxf`库,它功能强大且易于使用。对于旧版兼容,可参考自定义脚本方法。引用[3]提供的解决方案能有效解决常见导入错误[^3]。实际应用中,建议从简单导入开始,逐步扩展功能。
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