為什麼我的 Python main() 函數沒有運行?
靜默Main 函數故障排除
在Python 程式領域,您可能會遇到main() 從而保持休眠狀態的情況,從而保持休眠狀態的情況,從而保持休眠狀態導致您對為什麼您的程式碼沒有按預期執行感到困惑。為了解開這個謎團,讓我們深入研究您提出的問題:
問題:
您在Python 腳本中定義了一個main() 函數,期望它列印資料來自指定文件。然而,在運行腳本時,您會觀察到完全沉默。
解:
此行為的根本原因在於您尚未呼叫 main () 函數明確地執行。 Python 解釋器需要在執行 main() 函數之前明確地呼叫它。
解決此問題有兩種常見方法:
方法A:
將以下行加入腳本結尾以確保main() 始終稱為:
main()
方法B:
利用慣用的Python 構造:
if __name__ == "__main__": main()
透過使用此結構,您可以確保main () 只有在腳本作為Python 的入口點直接執行時才被呼叫
有關if name == "__main__" 結構的全面解釋,請參閱Python 創辦人 Guido van Rossum 在 2003 年提供的論述。
以上是為什麼我的 Python main() 函數沒有運行?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

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Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
