使用 Python 的人，平時經(jīng)常會寫一些腳本，不管是為了提升工作效率，還是為了滿足一些特定的需求，Python 腳本都是一個常見又有用的東西。

但是，我最近發(fā)現(xiàn)了一個以前不曾察覺的問題，就是腳本里面是否添加 if __name__ == "__main__":
這個語句，對腳本的使用其實是有很大影響的，并且這里面還有很大的學問。

常見誤區(qū)

很多朋友在寫腳本時比較隨意，簡單的腳本直接一溜寫下來，沒有函數(shù)，順序執(zhí)行。復雜點的腳本，可能會加函數(shù)。這種寫法可讀性比較差，經(jīng)常讓人一眼找不到程序運行的入口和順序。

而 Python 社區(qū)比較推薦的寫法是在寫腳本時，加上下面這個語句：

def main():
    # do something
    print("do something.")

if __name__ == "__main__":
    main()

大多數(shù)人看到這里，會不會說，這有什么，加不加這個沒那么重要吧!

先不要忙著不屑，讓我們一起來仔細掰扯掰扯!

有什么用

在具體說明 if __name__ == '__main__' 的作用前，先從一個簡單的實例直觀上感受一下。

# const.py
 
PI = 3.14
 
def train():
    print("PI:", PI)
 
train()

# area.py
 
from const import PI
 
def calc_round_area(radius):
    return PI * (radius ** 2)
 
def calculate():
    print("round area: ", calc_round_area(2))
 
calculate()

我們看下 area.py 的運行結(jié)果：

PI: 3.14
round area:  12.56

的 PI 變量，在運行的時候，const.py 中函數(shù) train()
中的打印也帶過來了，而我們只是引用變量，并沒有引用函數(shù)，所以這是我們不愿意看到的。

解決這個問題的方法也很簡單，我們只需在 const.py 中加上一句：

PI = 3.14

def train():
   print("PI:", PI)

if __name__ == "__main__":
   train()

再次運行 area.py ，輸出結(jié)果如下：

round area:  12.56

這是我們預期的結(jié)果。

程序運行入口

叢上述實例可以發(fā)現(xiàn)，如果沒有 if __name__=="__main__": ，作為 area.py 導入文件時 const.py
中的所有代碼都被執(zhí)行了，而加上之后就只運行導入的部分代碼。

這就是 if __name__=="__main__": 顯而易見的作用，實際上 if __name__=="__main__": 就相當于是
Python 模擬的程序入口。由于模塊之間相互引用，不同模塊可能都有這樣的定義，而入口程序只能有一個，選中哪個入口程序取決于 __name__ 的值。

我們再來看一個小程序：

print("look here")
print(__name__)
 
if __name__ == '__main__':
    print("I'm test.py")

程序的運行結(jié)果如下：

look here
__main__
I'm test.py

可以發(fā)現(xiàn)，此時變量 __name__ 的值為 __main__，所以打印 “I'm
test.py”。如果運行其他文件，通過運行的文件調(diào)用本文件，則不會打印該語句，因為程序入口不對，該語句不執(zhí)行。

代碼規(guī)范

有了 if __name__=="__main__": 相當于 Python
程序也有了一個入口函數(shù)，我們可以清晰的知道程序的邏輯開始于何處，當然還需要我們自覺的把程序的開始邏輯都放在這里。其實，這也是 PyCharm
推薦的作法。

為什么很多優(yōu)秀的編程語言，比如 C、Java、Golang、C++ 都有一個 main
入口函數(shù)呢?我想很重要的一個原因就是就是程序入口統(tǒng)一，容易閱讀。

多進程場景大作用

如果你用多進程來做并行計算，類似這樣的代碼：

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)

運行這段代碼，控制臺會一直打印：

processing in parallel
processing in parallel
processing in parallel
processing in parallel
processing in parallel
processing in parallel
processing in parallel
processing in parallel
processing in parallel

并且程序會不停的報錯 RuntimeError。

如果你加上了 if __name__=="__main__": ，程序就會按照預期的進行：

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)

Python 的多程序就是啟動了多個 Python 解器器，每個 Python 解釋器都會導入你這個腳本，復制一份全局變量和函數(shù)給子進程用，如果有了 if
__name__=="__main__":，那它后面的代碼就不會被 import，也就不會被重復執(zhí)行。否則，這個創(chuàng)建多進程的代碼就會被
import，就會被執(zhí)行，從而無限遞歸的去創(chuàng)建子進程

總結(jié)

if __name__=="__main__": 雖然不是強制的，但是我強列推薦你寫腳本時按照這個規(guī)范來做。