Python의 `if __name__ == '__main__':` 문은 무엇을 합니까?
if __name__ == "__main__": do는 무엇입니까?
__name__ 가드는 사용자를 보호하는 일반적인 Python 관용어입니다. 의도하지 않았을 때 실수로 스크립트를 호출하는 일이 없도록 말이죠. 이 가드를 생략하면 해당 스크립트를 다른 스크립트로 가져오거나 피클로 직렬화하는 경우 예상치 못한 동작이 발생할 수 있습니다.
작동 방식
인터프리터가 읽을 때 소스 파일에서는 다음 두 가지 작업을 수행합니다.
- 다음과 같은 특수 변수를 설정합니다. __name__
- 파일에 있는 코드를 실행합니다
모듈을 메인 프로그램으로 실행하면 __name__이 "__main__"으로 설정됩니다. 그렇지 않은 경우 모듈을 가져올 때 __name__이 모듈 이름으로 설정됩니다.
__name__ 가드는 다음과 같이 작동합니다.
-
If __name__ == '__main__'(main 프로그램):
- 가드 본문 내에서 코드를 실행합니다(보통 함수).
-
If __name__ != '__main__' (가져온 모듈):
- 가드 내에서 코드 건너뛰기 body.
코드 샘플
다음 코드를 살펴보겠습니다.
print("before import") import math print("before function_a") def function_a(): print("Function A") print("before function_b") def function_b(): print("Function B {}".format(math.sqrt(100))) print("before __name__ guard") if __name__ == '__main__': function_a() function_b() print("after __name__ guard")
- 가져오기: 수학은 이상적인 가드는 아닙니다.
- 메인 프로그램: 코드가 메인 프로그램으로 실행되면 __name__ 가드 내에서 "Function A" 및 "Function B 10.0"이 인쇄됩니다.
- 가져온 모듈: 코드를 일반 모듈로 가져오면 가드가 건너뛰면 함수가 실행되지 않습니다.
왜 사용하나요?
이 관용구를 사용하면 다음과 같은 .py 파일을 작성할 수 있습니다. 독립 모듈과 기본 프로그램으로 실행되는 스크립트로 사용됩니다. 유용성에 대한 몇 가지 예:
- 데모 모드가 있는 라이브러리: 단위 테스트 또는 데모 실행을 위한 스크립트 모드가 있는 라이브러리.
- 단위 테스트 : 테스트 프레임워크는 .py 파일을 모듈로 가져올 수 있으며, 스크립트를 방지하려면 __name__ 가드가 필요합니다. 실행.
- API 노출: 독립적인 프로그램으로 실행하면서 고급 사용자를 위한 API를 제공하는 모듈입니다.
- 다용도 코드: 우아합니다. 모듈을 가져와서 스크립트를 실행하고 __name__ 가드를 사용하면
요약하자면 if __name__ == '__main__' 가드는 생략할 수 있지만 다양성, 오류 방지 및 코드를 가져오거나 직렬화할 때 예기치 않은 동작을 방지하기 위해 권장됩니다.
위 내용은 Python의 `if __name__ == '__main__':` 문은 무엇을 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
