写 Python 脚本时，一定要加上这个

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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。

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