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多端适配全流程:高效建站方案技术详解,reasoning_content:我们要求以开发工程师的口吻,写一个与技术、科技相关,关于[全流程策划:多端建站高效适配方案详解]的标题直接输出一个标题,不要加说明提示等信息简短精炼,字数控制在30字以内nn需要体现开发工程师视角,技术、科技感核心是全流程策划:多端建站高效适配方案详解,但标题要浓缩可能的关键词:多端适配、高效方案、全流程、开发实战、架构策略等nn想到一些标题如:多端适配全流程实战:高效建站方案解析 但字数可能超?数一下:多端适配全流程实战:高效建站方案解析,共18个字(包括冒号)可以更精炼或者从规划到部署:多端适配高效方案详解 但字数也差不多nn也可以直接:全流程策划:多端建站高效适配方案 但缺少详解或者多端建站高效适配全流程方案详解 共15字但需要体现开发工程师口吻,比如实战、架构、原理等考虑多端适配全流程:高效建站方案技术解析 19字nn为了更简短:多端适配高效方案全流程详解 11字,但不够完整或者多端建站高效适配全流程方案 13字nn参考要求是全流程策划:多端建站高效适配方案详解,原题已有冒号可以保留原题但精简?原题18字(包括冒号?全流程策划:多端建站高效适配方案详解 一共17个汉字+一个冒号=18字符)其实可以直接用这个?但要求以开发工程师的口吻,原题已经算策划类,可能不够技术感可以加技术词汇nn最好控制在30字以内,很宽松可以写:多端建站高效适配:全流程方案与实战详解 共16字或者全流程策划:多端建站高效适配方案技术深解 17字或者工程师视角:多端建站高效适配全流程方案 16字nn我倾向于:多端适配全流程:高效建站方案技术详解 16字直接输出这个
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16 9 月 2026, 周三

写 Python 脚本时,一定要加上这个

我发现有不少朋友写 Python 脚本非常随意,要么不用函数,要么函数随处定义,反正第一眼看不出要执行的第一行代码位于何处,这样的脚本可读性很差,而且容易隐藏 bug,解决这个问题很简单,当我们写 Python 脚本时,一定要加上这个:

 

def main(): 

    # do something 

    print("do something.") 

 

 

if __name__ == "__main__": 

    main() 

你可能要反对了:我怎么爽就怎么写,凭什么听你的,多写个 if __name__…?

 

别急,让我说三个原因。

 

第一,它让 Python 文件的作用更加明确

首先需要明白 __name__ 的作用,当脚本直接被 Python 解释器执行时,其值就是 "__main__",当其被其他 Python 程序 import 的时候,其值就是对应的 Python 脚本文件名,可以在 Python 解释器验证下,假定有个 some_script.py 其内容如下:

 

print("some_script.py") 

print(__name__) 

在 Python 解释器导入一下:

 

❯ vim some_script.py 

❯ python 

Python 3.8.5 (v3.8.5:580fbb018f, Jul 20 2020, 12:11:27) 

[Clang 6.0 (clang-600.0.57)] on darwin 

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 

>>> import some_script 

some_script.py 

some_script 

>>> 

可以看到,__name__ 的值就是 Python 脚本的文件名 some_script。

 

也就是说 if __name__ == "__main__": 后面的代码在 import 的时候是不会运行的。

 

明白了这一点,if __name__ == "__main__": 就可以做为区分脚本和库的一个标志,当我们看到 if __name__ == "__main__": 时,就认为这一个可以直接运行的脚本,当没有看到这行代码时,就认为这是一个库,可以被其他程序引用,Explicit is better than implicit.,不是吗?

 

再举个例子:

 

假如你写了一个不带if __name__ == "__main__": 的脚本,叫 bad_script.py,内容如下:

 

def useful_function(x): 

    return x * x 

 

 

class UsefulClass: 

    def __init__(self, x): 

        self.x = x 

 

#你自己测试了一吧,没毛病 

for i in range(7): 

    print(useful_function(i)) 

别人写了个 useful.py,引用了你的 useful_function:

 

from bad_script import useful_function 

 

 

def main(): 

    print(f'{useful_function(3)=}') 

 

 

if __name__ == '__main__': 

    main() 

一运行,发现打印了不可预期的内容,见下图红色部分:

 

 

 

查了半天原因,发现是你的脚本输出的,你说别人会不会骂你?

 

假如你在自己脚本里定义了全局变量,别人如果在不合适的位置导入了 *,就会把你这个全局变量也导入,导致变量覆盖,很容易会出现 bug。

 

第二,它让 Python 文件更加易读,对 IDE 友好

有了 if __name__ == "__main__": 相当于 Python 程序也有了一个入口函数,所有的变量都从这里开始定义和使用,我们可以清晰的知道程序的逻辑开始于何处(当然还需要我们自觉的把程序的开始逻辑都放在这里)

 

其实,这也是 PyCharm 推荐的做法,当你新建一个项目的时候,它默认创建的 main.py 就是长这样的:

 

 

 

在if __name__ == "__main__": 的那一行的最左边也有一个绿色的运行按钮,点击一下,程序就从这一行开始运行了。

 

为什么很多优秀的编程语言,比如 C、Java、Golang、C++ 都有一个 main 入口函数呢?我想很重要的一个原因就是就是程序入口统一,容易阅读。

 

第三、多进程场景下,必须用 if main

比如说你用多进程搞并行计算,写了这样的代码:

 

import multiprocessing as mp 

 

 

def useful_function(x): 

    return x * x 

 

print("processing in parallel") 

with mp.Pool() as p: 

    results = p.map(useful_function, [1, 2, 3, 4]) 

    print(results) 

当你运行的时候,会发现程序不停的在创建进程,同时也在不停的报错 RuntimeError,即使你 Ctrl C 也无法终止程序。而加上了 if __name__ == "__main__": 程序就会按照预期的进行:

 

import multiprocessing as mp 

 

 

def useful_function(x): 

    return x * x 

 

if __name__ == '__main__': 

    print("processing in parallel") 

    with mp.Pool() as p: 

        results = p.map(useful_function, [1, 2, 3, 4]) 

        print(results) 

这是为什么呢?

 

其实我是这样理解的,Python 的多程序就是启动了多个 Python 解释器,每个 Python 解释器都会导入你这个脚本,复制一份全局变量和函数给子进程用,如果有了if __name__ == "__main__":,那它后面的代码就不会被 import,也就不会被重复执行。否则,这个创建多进程的代码就会被 import,就会被执行,从而无限递归的去创建子进程,Python3 会报 RuntimeError,顺序是先创建进程,然后报错的,因此就会出现不停的创建进程,不停的报错,Ctrl C 也无法终止的现象,只能 kill 掉整个终端。这里有个官方解释[1]

 

最后的话

if __name__ == "__main__": 虽然不是强制的,但是基于上述三点原因,我强烈推荐你这么做,它是 Python 社区的约定,对应Python 之禅:明确优于隐晦。正如 _ 作为变量名的意思就是告诉读代码的人:这个变量不重要,后面也不会用到它。当你看到 Python 脚本有 if __name__ == "__main__": 时,就会意识到,这是一个可执行的脚本,当被其他程序导入时,这部分代码不会被执行,而多进程的程序中,这是必须的。

dawei

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