大家好，近很多小伙伴在关注python主函数怎么写，以下是(www.liyan0123)小编整理的与python主函数怎么写相关的内容分享给大家，一起来看看吧。

本文目录一览：

• 1、pyt on所有内置函数的定义详解
• 2、pyt on 怎么写main 函数？
• 3、在Pyt on中定义Main函数

pyt on所有内置函数的定义详解

1、定义函数

函数是可重用的程序。本书中已经使用了许多内建函数，如len()函数和range()函数，但是还没自定义过函数。定义函数的语法格式如下：

def 函数名(参数):

函数体

定义函数的规则如下：

①关键字def用来定义一个函数，它是define的缩写。

②函数名是函数的唯一标识，函数名的命名规则遵循标识符的命名规则。

③函数名后面一定要紧跟着一个括号，括号内的参数是可选的，括号后面要有冒号。

④函数体(statement)为一个或一组Pyt on语句，注意要有缩进。

⑤函数体的 行可以有文档字符串，用于描述函数的功能，用三引号括起来。

按照定义规则，可以定义 个函数了：

 def  ello_world():

...     print('Hello,world!')   # 注意函数体要有缩进

...

  ello_world()

Hello,world!

这个函数不带任何参数，它的功能是打印出“Hello,world!”。后一行代码 ello_world()是调用函数，即让Pyt on执行函数的代码。

2、全局变量和局部变量

全局变量是定义在所有函数外的变量。例如，定义一个全局变量a，分别在函数test1()和test2()使用变量a：

 a = 100   # 全局变量

 def test1():

...     print(a)

...

 def test2():

...     print(a)

...

 test1()

100

 test2()

100

定义了全局变量a之后，在函数test1()和test2()内都可以使用变量a，由此可知，全局变量的作用范围是全局。

局部变量是在函数内定义的变量，除了用关键字global修饰的变量以外。例如，在函数test1()内定义一个局部变量a，分别在函数外和另一个函数test2()内使用变量a：

 def test1():

...     a = 100   # 局部变量

...     print(a)

...

 def test2():

...     print(a)

...

 test1()

100

 print(a)

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

NameError: name 'a' is not defined

 test2()

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

File "stdin", line 2, in test2

NameError: name 'a' is not defined

Pyt on解释器提示出错了。由于局部变量a定义在函数test1()内，因此，在函数test1()内可以使用变量a，但是在函数外或者另一个函数test2()内使用变量a，都会报错，由此可见，局部变量的作用范围是定义它的函数内部。

一般情况下，在函数内声明的变量都是局部变量，但是采用关键字global修饰的变量却是全局变量：

 def test1():

...     global a   # 全局变量

...     a = 100

...     print(a)

...

 def test2():

...     print(a)

...

 test1()

100

 print(a)

100

 test2()

100

这个程序与上个程序相比，只是在函数test1()中多了一行代码“global a”，程序便可以正确运行了。在函数test1()中，采用关键字global修饰了变量a之后，变量a就变成了全局变量，不仅可以在该函数内使用，还可以在函数外或者其他函数内使用。

如果在某个函数内局部变量与全局变量同名，那么在该函数中局部变量会覆盖全局变量：

 a = 100   # 全局变量

 def test1():

...     a = 200   # 同名局部变量

...     print(a)

...

 def test2():

...     print(a)

...

 test1()

200

 test2()

100

由于在函数test1()中定义了一个与全局变量同名的局部变量a，因此，在函数test1()中全局变量a的值被局部变量覆盖了，但是在函数test2()中全局变量a的值没有被覆盖。

综上所述，在Pyt on中，全局变量保存的数据供整个脚本文件使用;而局部变量只用于临时保存数据，变量仅供局部代码块使用。

pyt on 怎么写main 函数？

print 'main'当脚本作为执行脚本时__name__的值为__main__当脚本作为模块时__name__为模块文件名。

main函数在程序中大多数是必须存在的。C语言标准中强制要求main函数的返回值类型为int，main函数的返回值是传递给 作系统，让 作系统判断程序的执行情况。

一个程序，无论复杂或简单，总体上都是一个“函数”；这个函数就称为“main 函数”，也就是“主函数”。比如有个“做菜”程序，那么“ 做菜 ”这个过程就是“主函数”。在主函数中，根据情况，你可能还需要调用“买菜，切菜，炒菜”等子函数。

main函数在程序中大多数是必须存在的，但是依然有例外情况，比如windows编程中可以编写一个动态链接库模块，这是其他windows程序可以使用的代码。由于DLL模块不是独立的程序，因此不需要main函数。

从函数的形势看，函数分两类：

无参函数。printstar和print_message就是无参函数。在调用无参函数时，主调函数并不将数据传送给被调用函数，一般用来执行指定的一组 作。

有参函数。在调用函数时，在主调函数和被调用函数之间有数据传递。也就是说，主调函数可以将数据传递给被调用函数使用，被调用函数中的数据也可以带回来供主调函数使用。

在Pyt on中定义Main函数

目录

许多编程语言都有一个特殊的函数，当 作系统开始运行程序时会自动执行该函数。这个函数通常被命名为main()，并且依据语言标准具有特定的返回类型和参数。另一方面，Pyt on解释器从文件顶部开始执行脚本，并且没有自动执行的特殊函数。

尽管如此，为程序的执行定义一个起始点有助于理解程序是如何运行的。Pyt on程序员提出了几种方式对此进行实现。

本文结束时，您将了解以下内容：

Pyt on中的基本main()函数

一些Pyt on脚本中，包含一个函数定义和一个条件语句，如下所示：

此代码中，包含一个main()函数，在程序执行时打印Hello World!。此外，还包含一个条件（或if）语句，用于检查__name__的值并将其与字符串"__main__"进行比较。当if语句为True时，Pyt on解释器将执行main()函数。更多关于Pyt on条件语句的信息可以由此获得。

这种代码模式在Pyt on文件中非常常见，它将作为脚本执行并导入另一个模块。为了帮助理解这段代码的执行方式，首先需要了解Pyt on解释器如何根据代码的执行方式设置__name__。

Pyt on中的执行模式

Pyt on解释器执行代码有两种方式：

更多内容可参考如何运行Pyt on脚本。无论采用哪种方式，Pyt on都会定义一个名为__name__的特殊变量，该变量包含一个字符串，其值取决于代码的使用方式。

本文将如下示例文件保存为execution_met ods.py，以 探索 代码如何根据上下文改变行为：

在此文件中，定义了三个对print()函数的调用。前两个打印一些介绍性短语。第三个print()会先打印短语T e value __name__ is，之后将使用Pyt on内置的repr()函数打印出__name__变量。

在Pyt on中，repr()函数将对象转化为供解释器读取的形式。上述示例通过使用repr()函数来强调__name__的值为字符串。更多关于repr()的内容可参考Pyt on文档。

在本文中，您将随处可见文件(file)，模块(module)和脚本(script)这三个字眼。实际上，三者之间并无太大的差别。不过，在强调代码目的时，还是存在细微的差异：

“如何运行Pyt on脚本”一文也讨论了三者的差别。

基于命令行执行

在这类方法中，Pyt on脚本将通过命令行来执行。

执行脚本时，无法与Pyt on解释器正在执行的代码交互。关于如何通过命令行执行代码的详细信息对本文而言并不重要，但您可以通过展开下框阅读更多有关Windows，Linux和macOS之间命令行差异的内容。

命令行环境

不同的 作系统在使用命令行执行代码时存在细微的差异。

在Linux和macOS中，通常使用如下命令：

美元符号($)之前的内容可能有所不同，具体取决于您的用户名和计算机名称。您键入的命令位于$之后。在Linux或macOS上，Pyt on3的可执行文件名为pyt on3，因此可以通过输入pyt on3 script_name.py来运行pyt on脚本。

在Windows上，命令提示符通常如下所示：

根据您的用户名，之前的内容可能会有所不同，您输入的命令位于之后。在Windows上，Pyt on3的可执行文件通常为pyt on。因此可以通过输入pyt on script_name.py来运行pyt on脚本。

无论哪种 作系统，本文的Pyt on脚本的输出结果都是相同的。因此本文以Linux和macOS为例。

使用命令行执行execution_met ods.py，如下所示：

在这个示例中，__name__具有值'__main__'，其中引号(')表明该值为字符串类型。

请记住，在Pyt on中，使用单引号(')和双引号(")定义的字符串没有区别。更多关于字符串的内容请参考Pyt on的基本数据类型。

如果在脚本中包含"s ebang行"并直接执行它(./execution_met ods.py)，或者使用IPyt on或Jupyter Notebook的%run，将会获取相同的结果。

您还可以通过向命令行添加-m参数的方法实现以模块的方式执行。通常情况下，推荐如下方式pip: pyt on3 -m pip install package_name。

添加-m参数将会运行包中__main__.py的代码。更多关于__main__.py文件的内容可参考如何将开源Pyt on包发布到PyPI中。

在三种情况中，__name__都具有相同的值：字符串'__main__'。

技术细节：Pyt on文档中具体定义了__name__何时取值为'__main__'。

当通过标准输入，脚本或者交互提示中读取数据时，模块的__name__将取值为'__main__'。（来源）

__name__与__doc__，__package__和其他属性一起存储在模块的全局命名空间。更多关于属性的信息可参考Pyt on数据模型文档，特别是关于模块和包的信息，请参阅Pyt on Import文档。

导入模块或解释器

接下来是Pyt on解释器执行代码的第二种方式：导入。在开发模块或脚本时，可以使用import关键字导入他人已经构建的模块。

在导入过程中，Pyt on执行指定模块中定义的语句（但仅在 次导入模块时）。要演示导入execution_met ods.py文件的结果，需要启动Pyt on解释器，然后导入execution_met ods.py文件：

在此代码输出中，Pyt on解释器执行了三次print()函数调用。前两行由于没有变量，在输出方面与在命令行上作为脚本执行时完全相同。但是第三个输出存在差异。

当Pyt on解释器导入代码时，__name__的值与要导入的模块的名称相同。您可以通过第三行的输出了解这一点。__name__的值为'execution_met ods'，是Pyt on导入的.py文件。

注意如果您在没有退出Pyt on时再次导入模块，将不会有输出。

注意：更多关于导入在Pyt on中如何工作的内容请参考官方文档和Pyt on中的绝对和相对导入。

Main函数的佳实践

既然您已经了解两种执行方式上的差异，那么掌握一些佳实践方案还是很有用的。它们将适用于编写作为脚本运行的代码或者在另一个模块导入的代码。

如下是四种实践方式：

将大部分代码放入函数或类中

请记住，Pyt on解释器在导入模块时会执行模块中的所有代码。有时如果想要实现用户可控的代码，会导致一些副作用，例如：

在这种情况下，想要实现用户控制触发此代码的执行，而不是让Pyt on解释器在导入模块时执行代码。

因此，佳方法是将大部分代码包含在函数或类中。这是因为当Pyt on解释器遇到def或class关键字时，它只存储这些定义供以后使用，并且在用户通知之前不会实际执行。

将如下代码保存在best_practices.py以证明这个想法：

在此代码中，首先从time模块中导入sleep()。

在这个示例中，参数以秒的形式传入sleep()函数中，解释器将暂停一段时间再运行。随后，使用print()函数打印关于代码描述的语句。

之后，定义一个process_data()函数，执行如下五项 作：

在命令行中执行

当你将此文件作为脚本用命令行执行时会发生什么呢？

Pyt on解释器将执行函数定义之外的from time import sleep和print()，之后将创建函数process_data()。然后，脚本将退出而不做任何进一步的 作，因为脚本没有任何执行process_data()的代码。

如下是这段脚本的执行结果：

我们在这里看到的输出是 个print()的结果。注意，从time导入和定义process_data()函数不产生结果。具体来说，调用定义在process_data()内部的print()不会打印结果。

导入模块或解释器执行

在会话（或其他模块）中导入此文件时，Pyt on解释器将执行相同的步骤。

Pyt on解释器导入文件后，您可以使用已导入模块中定义的任何变量，类或函数。为了证明这一点，我们将使用可交互的Pyt on解释器。启动解释器，然后键入import best_practices：

导入best_practices.py后唯一的输出来自process_data()函数外定义的print()。导入模块或解释器执行与基于命令行执行类似。

使用__name__控制代码的执行

如何实现基于命令行而不使用Pyt on解释器导入文件来执行呢？

您可以使用__name__来决定执行上下文，并且当__name__等于"__main__"时才执行process_data()。在best_practices.py文件中添加如下代码：

这段代码添加了一个条件语句来检验__name__的值。当值为"__main__"时，条件为True。记住当__name__变量的特殊值为"__main__"时意味着Pyt on解释器会执行脚本而不是将其导入。

条件语块内添加了四行代码（第12，13，14和15行）：

现在，在命令行中运行best_practices.py，并观察输出的变化：

首先，输出显示了process_data()函数外的print()的调用结果。

之后，data的值被打印。因为当Pyt on解释器将文件作为脚本执行时，变量__name__具有值"__main__"，因此条件语句被计算为True。

接下来，脚本将调用process_data()并传入data进行修改。当process_data执行时，将输出一些状态信息。终，将输出modified_data的值。

现在您可以验证从解释器（或其他模块）导入best_practices.py后发生的事情了。如下示例演示了这种情况：

注意，当前结果与将条件语句添加到文件末尾之前相同。因为此时__name__变量的值为"best_practices"，因此条件语句结果为False，Pyt on将不执行process_data()。

创建名为main()的函数来包含要运行的代码

现在，您可以编写作为脚本由从命令行执行并导入且没有副作用的Pyt on代码。接下来，您将学习如何编写代码并使其他程序员能轻松地理解其含义。

许多语言，如C，C++，Java以及其他的一些语言，都会定义一个叫做main()的函数，当编译程序时， 作系统会自动调用该函数。此函数通常被称为入口点(entry point)，因为它是程序进入执行的起始位置。

相比之下，Pyt on没有一个特殊的函数作为脚本的入口点。实际上在Pyt on中可以将入口点定义成任何名称。

尽管Pyt on不要求将函数命名为main()，但是佳的做法是将入口点函数命名为main()。这样方便其他程序员定位程序的起点。

此外，main()函数应该包含Pyt on解释器执行文件时要运行的任何代码。这比将代码放入条件语块中更好，因为用户可以在导入模块时重复使用main()函数。

修改best_practices.py文件如下所示：

在这个示例中，定义了一个main()函数，它包含了上面的条件语句块。之后修改条件语块执行main()。如果您将此代码作为脚本运行或导入，将获得与上一节相同的输出。

在main()中调用其他函数

另一种常见的实现方式是在main()中调用其他函数，而不是直接将代码写入main()。这样做的好处在于可以实现将几个独立运行的子任务整合。

例如，某个脚本有如下功能：

如果在单独的函数中各自实现这些子任务，您（或其他用户）可以很容易地实现代码重用。之后您可以在main()函数中创建默认的工作流。

您可以根据自己的情况选择是否使用此方案。将任务拆分为多个函数会使重用更容易，但会增加他人理解代码的难度。

修改best_practices.py文件如下所示：

在此示例代码中，文件的前10行具有与之前相同的内容。第12行的第二个函数创建并返回一些示例数据，第17行的第三个函数模拟将修改后的数据写入数据库。

第21行定义了main()函数。在此示例中，对main()做出修改，它将调用数据读取，数据处理以及数据写入等功能。

首先，从read_data_from_web()中创建data。将data作为参数传入process_data()，之后将返回modified_data。后，将modified_data传入write_data_to_database()。

脚本的后两行是条件语块用于验证__name__，并且如果if语句为True，则执行main()。

在命令行中运行如下所示：

根据执行结果，Pyt on解释器在执行main()函数时，将依次执行read_data_from_web()，process_data()以及write_data_to_database()。当然，您也可以导入best_practices.py文件并重用process_data()作为不同的数据输入源，如下所示：

在此示例中，导入了best_practices并且将其简写为bp。

导入过程会导致Pyt on解释器执行best_practices.py的全部代码，因此输出显示解释文件用途的信息。

然后，从文件中存储数据而不是从Web中读取数据。之后，可以重用best_practices.py文件中的process_data()和write_data_to_database()函数。在此情况下，可以利用代码重写来取代在main()函数中实现全部的代码逻辑。

实践总结

以下是Pyt on中main()函数的四个关键佳实践：

结论

恭喜！您现在已经了解如何创建Pyt on main()函数了。

本文介绍了如下内容：

现在，您可以开始编写一些非常棒的关于Pyt on main()函数代码啦！

以上就是python主函数怎么写的相关介绍，希望能对大家有所帮助。

获赞：877 | 收藏：79 | 发布时间：2024-05-11 03:56:08