python怎么單獨(dú)運(yùn)行某個(gè)函數(shù)？

答: 我所知道的有兩種方法。

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第1種方法就是使用Jupyter編寫Python代碼， 把不同的內(nèi)容編寫在不同的代碼塊里面，這樣的話我們就可以單獨(dú)運(yùn)行某一個(gè)代碼塊，而不需運(yùn)行整個(gè)文件；

使用Python進(jìn)行代碼編寫時(shí)，將其設(shè)置為科學(xué)模式，并在函數(shù)前面添加#%%標(biāo)志，然后也可以達(dá)到一個(gè)一個(gè)代碼塊的效果。企業(yè)可以單獨(dú)運(yùn)行某一個(gè)部分。

希望能夠幫助到你。

python的函數(shù)是怎么執(zhí)行的？

n=0時(shí)執(zhí)行到了for i in range(2,n),這個(gè)range是個(gè)空列表[],故一次也不會(huì)進(jìn)入for循環(huán)執(zhí)行“ fibs.append(fibs[-1] + fibs[-2])”，，直接返回[1,1],故不報(bào)錯(cuò)

n=1返回[1]

n=2返回[1,1]

n=3及以上，進(jìn)入for循環(huán)，fibs每次增加一個(gè)元素，其值為倒數(shù)第1個(gè)和倒數(shù)第2個(gè)元素之和

改為if?...?elif...else可以如下：

def?fib(n):

if?n1:

return?None

elif?n?==?1:

return?[1]

elif?n?==?2:

return?[1,?1]

else:

fibs?=?[1,?1]

for?i?in?range(2,?n):

fibs.append(fibs[-1]?+?fibs[-2])

return?fibs

print?(fib(10))

Python中冷門但非常好用的內(nèi)置函數(shù)

Python中有許多內(nèi)置函數(shù),不像print、len那么廣為人知,但它們的功能卻異常強(qiáng)大,用好了可以大大提高代碼效率，同時(shí)提升代碼的簡潔度，增強(qiáng)可閱讀性

Counter

collections在python官方文檔中的解釋是High-performance container datatypes，直接的中文翻譯解釋高性能容量數(shù)據(jù)類型。這個(gè)模塊實(shí)現(xiàn)了特定目標(biāo)的容器，以提供Python標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代選擇。在python3.10.1中它總共包含以下幾種數(shù)據(jù)類型：

容器名簡介

namedtuple() 創(chuàng)建命名元組子類的工廠函數(shù)

deque 類似列表(list)的容器，實(shí)現(xiàn)了在兩端快速添加(append)和彈出(pop)

ChainMap 類似字典(dict)的容器類，將多個(gè)映射集合到一個(gè)視圖里面

Counter 字典的子類，提供了可哈希對(duì)象的計(jì)數(shù)功能

OrderedDict 字典的子類，保存了他們被添加的順序

defaultdict 字典的子類，提供了一個(gè)工廠函數(shù)，為字典查詢提供一個(gè)默認(rèn)值

UserDict 封裝了字典對(duì)象，簡化了字典子類化

UserList 封裝了列表對(duì)象，簡化了列表子類化

UserString 封裝了字符串對(duì)象，簡化了字符串子類化

其中Counter中文意思是計(jì)數(shù)器，也就是我們常用于統(tǒng)計(jì)的一種數(shù)據(jù)類型，在使用Counter之后可以讓我們的代碼更加簡單易讀。Counter類繼承dict類，所以它能使用dict類里面的方法

舉例

#統(tǒng)計(jì)詞頻

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

result = {}

for fruit in fruits:

if not result.get(fruit):

result[fruit] = 1

else:

result[fruit] += 1

print(result)

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我們看用Counter怎么實(shí)現(xiàn)：

from collections import Counter

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

c = Counter(fruits)

print(dict(c))

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}顯然代碼更加簡單了，也更容易閱讀和維護(hù)了。

elements()

返回一個(gè)迭代器，其中每個(gè)元素將重復(fù)出現(xiàn)計(jì)數(shù)值所指定次。元素會(huì)按首次出現(xiàn)的順序返回。如果一個(gè)元素的計(jì)數(shù)值小于1，elements()將會(huì)忽略它。

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)

sorted(c.elements())

['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])

返回一個(gè)列表，其中包含n個(gè)最常見的元素及出現(xiàn)次數(shù)，按常見程度由高到低排序。如果n被省略或?yàn)镹one，most_common()將返回計(jì)數(shù)器中的所有元素。計(jì)數(shù)值相等的元素按首次出現(xiàn)的順序排序：

Counter('abracadabra').most_common(3)

[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]這兩個(gè)方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以參考 python3.10.1官方文檔

實(shí)戰(zhàn)

Leetcode 1002.查找共用字符

給你一個(gè)字符串?dāng)?shù)組words，請(qǐng)你找出所有在words的每個(gè)字符串中都出現(xiàn)的共用字符（包括重復(fù)字符），并以數(shù)組形式返回。你可以按任意順序返回答案。

輸入：words = ["bella", "label", "roller"]

輸出：["e", "l", "l"]

輸入：words = ["cool", "lock", "cook"]

輸出：["c", "o"]看到統(tǒng)計(jì)字符，典型的可以用Counter完美解決。這道題是找出字符串列表里面每個(gè)元素都包含的字符，首先可以用Counter計(jì)算出每個(gè)元素每個(gè)字符出現(xiàn)的次數(shù)，依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements輸出共用字符出現(xiàn)的次數(shù)

class Solution:

def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:

from collections import Counter

ans = Counter(words[0])

for i in words[1:]:

ans = Counter(i)

return list(ans.elements())提交一下，發(fā)現(xiàn)83個(gè)測試用例耗時(shí)48ms，速度還是不錯(cuò)的

sorted

在處理數(shù)據(jù)過程中，我們經(jīng)常會(huì)用到排序操作，比如將列表、字典、元組里面的元素正/倒排序。這時(shí)候就需要用到sorted()，它可以對(duì)任何可迭代對(duì)象進(jìn)行排序，并返回列表

對(duì)列表升序操作：

a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])

print(a)

# 輸出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]對(duì)元組倒序操作：

sorted((4,1,9,6),reverse=True)

print(a)

# 輸出：[9, 6, 4, 1]使用參數(shù)：key，根據(jù)自定義規(guī)則，按字符串長度來排序：

fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']

a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))

print(a)

# 輸出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all

all() 函數(shù)用于判斷給定的可迭代參數(shù)iterable中的所有元素是否都為 TRUE，如果是返回 True，否則返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意：空元組、空列表返回值為True。

all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list，元素都不為空或0

True

all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list，存在一個(gè)為空的元素

False

all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一個(gè)為0的元素

False

all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元組tuple，元素都不為空或0

True

all(('a', 'b', '', 'd')) # 元組tuple，存在一個(gè)為空的元素

False

all((0, 1, 2, 3)) # 元組tuple，存在一個(gè)為0的元素

False

all([]) # 空列表

True

all(()) # 空元組

Trueany函數(shù)正好和all函數(shù)相反：判斷一個(gè)tuple或者list是否全為空，0，F(xiàn)alse。如果全為空，0，F(xiàn)alse，則返回False；如果不全為空，則返回True。

F-strings

在python3.6.2版本中，PEP 498提出一種新型字符串格式化機(jī)制，被稱為 “字符串插值” 或者更常見的一種稱呼是F-strings，F(xiàn)-strings提供了一種明確且方便的方式將python表達(dá)式嵌入到字符串中來進(jìn)行格式化：

s1='Hello'

s2='World'

print(f'{s1} {s2}!')

# Hello World!在F-strings中我們也可以執(zhí)行函數(shù)：

def power(x):

return x*x

x=4

print(f'{x} * {x} = {power(x)}')

# 4 * 4 = 16而且F-strings的運(yùn)行速度很快，比傳統(tǒng)的%-string和str.format()這兩種格式化方法都快得多，書寫起來也更加簡單。

本文主要講解了python幾種冷門但好用的函數(shù)，更多內(nèi)容以后會(huì)陸陸續(xù)續(xù)更新~

Python里面運(yùn)行錯(cuò)誤，不會(huì)報(bào)錯(cuò)，但是會(huì)返回none的函數(shù)？

在 Python 中，如果一個(gè)函數(shù)在運(yùn)行過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤但不報(bào)錯(cuò)，可以使用 try-except 語句將其包裹起來。如果在 try 塊中發(fā)生錯(cuò)誤，則程序會(huì)轉(zhuǎn)到 except 塊，在 except 塊中您可以處理錯(cuò)誤，并返回 None，或任何其他您認(rèn)為合適的返回值。

下面是一個(gè)示例：

def divide(a, b):

try:

result = a / b

except ZeroDivisionError:

print("division by zero")

result = None

return result

在這個(gè)例子中，如果 b 為 0，就會(huì)發(fā)生除數(shù)為 0 的錯(cuò)誤。在 except 塊中，我們會(huì)打印一條錯(cuò)誤消息，并返回 None。

這種方法可以讓您在發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)繼續(xù)執(zhí)行代碼，而不是終止程序。希望這對(duì)您有幫助！

在Python中定義Main函數(shù)

目錄

許多編程語言都有一個(gè)特殊的函數(shù)，當(dāng)操作系統(tǒng)開始運(yùn)行程序時(shí)會(huì)自動(dòng)執(zhí)行該函數(shù)。這個(gè)函數(shù)通常被命名為main()，并且依據(jù)語言標(biāo)準(zhǔn)具有特定的返回類型和參數(shù)。另一方面，Python解釋器從文件頂部開始執(zhí)行腳本，并且沒有自動(dòng)執(zhí)行的特殊函數(shù)。

盡管如此，為程序的執(zhí)行定義一個(gè)起始點(diǎn)有助于理解程序是如何運(yùn)行的。Python程序員提出了幾種方式對(duì)此進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

本文結(jié)束時(shí)，您將了解以下內(nèi)容：

Python中的基本main()函數(shù)

一些Python腳本中，包含一個(gè)函數(shù)定義和一個(gè)條件語句，如下所示：

此代碼中，包含一個(gè)main()函數(shù)，在程序執(zhí)行時(shí)打印Hello World!。此外，還包含一個(gè)條件（或if）語句，用于檢查__name__的值并將其與字符串"__main__"進(jìn)行比較。當(dāng)if語句為True時(shí)，Python解釋器將執(zhí)行main()函數(shù)。更多關(guān)于Python條件語句的信息可以由此獲得。

這種代碼模式在Python文件中非常常見，它將作為腳本執(zhí)行并導(dǎo)入另一個(gè)模塊。為了幫助理解這段代碼的執(zhí)行方式，首先需要了解Python解釋器如何根據(jù)代碼的執(zhí)行方式設(shè)置__name__。

Python中的執(zhí)行模式

Python解釋器執(zhí)行代碼有兩種方式：

更多內(nèi)容可參考如何運(yùn)行Python腳本。無論采用哪種方式，Python都會(huì)定義一個(gè)名為__name__的特殊變量，該變量包含一個(gè)字符串，其值取決于代碼的使用方式。

本文將如下示例文件保存為execution_methods.py，以 探索 代碼如何根據(jù)上下文改變行為：

在此文件中，定義了三個(gè)對(duì)print()函數(shù)的調(diào)用。前兩個(gè)打印一些介紹性短語。第三個(gè)print()會(huì)先打印短語The value __name__ is，之后將使用Python內(nèi)置的repr()函數(shù)打印出__name__變量。

在Python中，repr()函數(shù)將對(duì)象轉(zhuǎn)化為供解釋器讀取的形式。上述示例通過使用repr()函數(shù)來強(qiáng)調(diào)__name__的值為字符串。更多關(guān)于repr()的內(nèi)容可參考Python文檔。

在本文中，您將隨處可見文件(file)，模塊(module)和腳本(script)這三個(gè)字眼。實(shí)際上，三者之間并無太大的差別。不過，在強(qiáng)調(diào)代碼目的時(shí)，還是存在細(xì)微的差異：

“如何運(yùn)行Python腳本”一文也討論了三者的差別。

基于命令行執(zhí)行

在這類方法中，Python腳本將通過命令行來執(zhí)行。

執(zhí)行腳本時(shí)，無法與Python解釋器正在執(zhí)行的代碼交互。關(guān)于如何通過命令行執(zhí)行代碼的詳細(xì)信息對(duì)本文而言并不重要，但您可以通過展開下框閱讀更多有關(guān)Windows，Linux和macOS之間命令行差異的內(nèi)容。

命令行環(huán)境

不同的操作系統(tǒng)在使用命令行執(zhí)行代碼時(shí)存在細(xì)微的差異。

在Linux和macOS中，通常使用如下命令：

美元符號(hào)($)之前的內(nèi)容可能有所不同，具體取決于您的用戶名和計(jì)算機(jī)名稱。您鍵入的命令位于$之后。在Linux或macOS上，Python3的可執(zhí)行文件名為python3，因此可以通過輸入python3 script_name.py來運(yùn)行python腳本。

在Windows上，命令提示符通常如下所示：

根據(jù)您的用戶名，之前的內(nèi)容可能會(huì)有所不同，您輸入的命令位于之后。在Windows上，Python3的可執(zhí)行文件通常為python。因此可以通過輸入python script_name.py來運(yùn)行python腳本。

無論哪種操作系統(tǒng)，本文的Python腳本的輸出結(jié)果都是相同的。因此本文以Linux和macOS為例。

使用命令行執(zhí)行execution_methods.py，如下所示：

在這個(gè)示例中，__name__具有值'__main__'，其中引號(hào)(')表明該值為字符串類型。

請(qǐng)記住，在Python中，使用單引號(hào)(')和雙引號(hào)(")定義的字符串沒有區(qū)別。更多關(guān)于字符串的內(nèi)容請(qǐng)參考Python的基本數(shù)據(jù)類型。

如果在腳本中包含"shebang行"并直接執(zhí)行它(./execution_methods.py)，或者使用IPython或Jupyter Notebook的%run，將會(huì)獲取相同的結(jié)果。

您還可以通過向命令行添加-m參數(shù)的方法實(shí)現(xiàn)以模塊的方式執(zhí)行。通常情況下，推薦如下方式pip: python3 -m pip install package_name。

添加-m參數(shù)將會(huì)運(yùn)行包中__main__.py的代碼。更多關(guān)于__main__.py文件的內(nèi)容可參考如何將開源Python包發(fā)布到PyPI中。

在三種情況中，__name__都具有相同的值：字符串'__main__'。

技術(shù)細(xì)節(jié)：Python文檔中具體定義了__name__何時(shí)取值為'__main__'。

當(dāng)通過標(biāo)準(zhǔn)輸入，腳本或者交互提示中讀取數(shù)據(jù)時(shí)，模塊的__name__將取值為'__main__'。（來源）

__name__與__doc__，__package__和其他屬性一起存儲(chǔ)在模塊的全局命名空間。更多關(guān)于屬性的信息可參考Python數(shù)據(jù)模型文檔，特別是關(guān)于模塊和包的信息，請(qǐng)參閱Python Import文檔。

導(dǎo)入模塊或解釋器

接下來是Python解釋器執(zhí)行代碼的第二種方式：導(dǎo)入。在開發(fā)模塊或腳本時(shí)，可以使用import關(guān)鍵字導(dǎo)入他人已經(jīng)構(gòu)建的模塊。

在導(dǎo)入過程中，Python執(zhí)行指定模塊中定義的語句（但僅在第一次導(dǎo)入模塊時(shí)）。要演示導(dǎo)入execution_methods.py文件的結(jié)果，需要啟動(dòng)Python解釋器，然后導(dǎo)入execution_methods.py文件：

在此代碼輸出中，Python解釋器執(zhí)行了三次print()函數(shù)調(diào)用。前兩行由于沒有變量，在輸出方面與在命令行上作為腳本執(zhí)行時(shí)完全相同。但是第三個(gè)輸出存在差異。

當(dāng)Python解釋器導(dǎo)入代碼時(shí)，__name__的值與要導(dǎo)入的模塊的名稱相同。您可以通過第三行的輸出了解這一點(diǎn)。__name__的值為'execution_methods'，是Python導(dǎo)入的.py文件。

注意如果您在沒有退出Python時(shí)再次導(dǎo)入模塊，將不會(huì)有輸出。

注意：更多關(guān)于導(dǎo)入在Python中如何工作的內(nèi)容請(qǐng)參考官方文檔和Python中的絕對(duì)和相對(duì)導(dǎo)入。

Main函數(shù)的最佳實(shí)踐

既然您已經(jīng)了解兩種執(zhí)行方式上的差異，那么掌握一些最佳實(shí)踐方案還是很有用的。它們將適用于編寫作為腳本運(yùn)行的代碼或者在另一個(gè)模塊導(dǎo)入的代碼。

如下是四種實(shí)踐方式：

將大部分代碼放入函數(shù)或類中

請(qǐng)記住，Python解釋器在導(dǎo)入模塊時(shí)會(huì)執(zhí)行模塊中的所有代碼。有時(shí)如果想要實(shí)現(xiàn)用戶可控的代碼，會(huì)導(dǎo)致一些副作用，例如：

在這種情況下，想要實(shí)現(xiàn)用戶控制觸發(fā)此代碼的執(zhí)行，而不是讓Python解釋器在導(dǎo)入模塊時(shí)執(zhí)行代碼。

因此，最佳方法是將大部分代碼包含在函數(shù)或類中。這是因?yàn)楫?dāng)Python解釋器遇到def或class關(guān)鍵字時(shí)，它只存儲(chǔ)這些定義供以后使用，并且在用戶通知之前不會(huì)實(shí)際執(zhí)行。

將如下代碼保存在best_practices.py以證明這個(gè)想法：

在此代碼中，首先從time模塊中導(dǎo)入sleep()。

在這個(gè)示例中，參數(shù)以秒的形式傳入sleep()函數(shù)中，解釋器將暫停一段時(shí)間再運(yùn)行。隨后，使用print()函數(shù)打印關(guān)于代碼描述的語句。

之后，定義一個(gè)process_data()函數(shù)，執(zhí)行如下五項(xiàng)操作：

在命令行中執(zhí)行

當(dāng)你將此文件作為腳本用命令行執(zhí)行時(shí)會(huì)發(fā)生什么呢？

Python解釋器將執(zhí)行函數(shù)定義之外的from time import sleep和print()，之后將創(chuàng)建函數(shù)process_data()。然后，腳本將退出而不做任何進(jìn)一步的操作，因?yàn)槟_本沒有任何執(zhí)行process_data()的代碼。

如下是這段腳本的執(zhí)行結(jié)果：

我們在這里看到的輸出是第一個(gè)print()的結(jié)果。注意，從time導(dǎo)入和定義process_data()函數(shù)不產(chǎn)生結(jié)果。具體來說，調(diào)用定義在process_data()內(nèi)部的print()不會(huì)打印結(jié)果。

導(dǎo)入模塊或解釋器執(zhí)行

在會(huì)話（或其他模塊）中導(dǎo)入此文件時(shí)，Python解釋器將執(zhí)行相同的步驟。

Python解釋器導(dǎo)入文件后，您可以使用已導(dǎo)入模塊中定義的任何變量，類或函數(shù)。為了證明這一點(diǎn)，我們將使用可交互的Python解釋器。啟動(dòng)解釋器，然后鍵入import best_practices：

導(dǎo)入best_practices.py后唯一的輸出來自process_data()函數(shù)外定義的print()。導(dǎo)入模塊或解釋器執(zhí)行與基于命令行執(zhí)行類似。

使用__name__控制代碼的執(zhí)行

如何實(shí)現(xiàn)基于命令行而不使用Python解釋器導(dǎo)入文件來執(zhí)行呢？

您可以使用__name__來決定執(zhí)行上下文，并且當(dāng)__name__等于"__main__"時(shí)才執(zhí)行process_data()。在best_practices.py文件中添加如下代碼：

這段代碼添加了一個(gè)條件語句來檢驗(yàn)__name__的值。當(dāng)值為"__main__"時(shí)，條件為True。記住當(dāng)__name__變量的特殊值為"__main__"時(shí)意味著Python解釋器會(huì)執(zhí)行腳本而不是將其導(dǎo)入。

條件語塊內(nèi)添加了四行代碼（第12，13，14和15行）：

現(xiàn)在，在命令行中運(yùn)行best_practices.py，并觀察輸出的變化：

首先，輸出顯示了process_data()函數(shù)外的print()的調(diào)用結(jié)果。

之后，data的值被打印。因?yàn)楫?dāng)Python解釋器將文件作為腳本執(zhí)行時(shí)，變量__name__具有值"__main__"，因此條件語句被計(jì)算為True。

接下來，腳本將調(diào)用process_data()并傳入data進(jìn)行修改。當(dāng)process_data執(zhí)行時(shí)，將輸出一些狀態(tài)信息。最終，將輸出modified_data的值。

現(xiàn)在您可以驗(yàn)證從解釋器（或其他模塊）導(dǎo)入best_practices.py后發(fā)生的事情了。如下示例演示了這種情況：

注意，當(dāng)前結(jié)果與將條件語句添加到文件末尾之前相同。因?yàn)榇藭r(shí)__name__變量的值為"best_practices"，因此條件語句結(jié)果為False，Python將不執(zhí)行process_data()。

創(chuàng)建名為main()的函數(shù)來包含要運(yùn)行的代碼

現(xiàn)在，您可以編寫作為腳本由從命令行執(zhí)行并導(dǎo)入且沒有副作用的Python代碼。接下來，您將學(xué)習(xí)如何編寫代碼并使其他程序員能輕松地理解其含義。

許多語言，如C，C++，Java以及其他的一些語言，都會(huì)定義一個(gè)叫做main()的函數(shù)，當(dāng)編譯程序時(shí)，操作系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)調(diào)用該函數(shù)。此函數(shù)通常被稱為入口點(diǎn)(entry point)，因?yàn)樗浅绦蜻M(jìn)入執(zhí)行的起始位置。

相比之下，Python沒有一個(gè)特殊的函數(shù)作為腳本的入口點(diǎn)。實(shí)際上在Python中可以將入口點(diǎn)定義成任何名稱。

盡管Python不要求將函數(shù)命名為main()，但是最佳的做法是將入口點(diǎn)函數(shù)命名為main()。這樣方便其他程序員定位程序的起點(diǎn)。

此外，main()函數(shù)應(yīng)該包含Python解釋器執(zhí)行文件時(shí)要運(yùn)行的任何代碼。這比將代碼放入條件語塊中更好，因?yàn)橛脩艨梢栽趯?dǎo)入模塊時(shí)重復(fù)使用main()函數(shù)。

修改best_practices.py文件如下所示：

在這個(gè)示例中，定義了一個(gè)main()函數(shù)，它包含了上面的條件語句塊。之后修改條件語塊執(zhí)行main()。如果您將此代碼作為腳本運(yùn)行或?qū)?，將獲得與上一節(jié)相同的輸出。

在main()中調(diào)用其他函數(shù)

另一種常見的實(shí)現(xiàn)方式是在main()中調(diào)用其他函數(shù)，而不是直接將代碼寫入main()。這樣做的好處在于可以實(shí)現(xiàn)將幾個(gè)獨(dú)立運(yùn)行的子任務(wù)整合。

例如，某個(gè)腳本有如下功能：

如果在單獨(dú)的函數(shù)中各自實(shí)現(xiàn)這些子任務(wù)，您（或其他用戶）可以很容易地實(shí)現(xiàn)代碼重用。之后您可以在main()函數(shù)中創(chuàng)建默認(rèn)的工作流。

您可以根據(jù)自己的情況選擇是否使用此方案。將任務(wù)拆分為多個(gè)函數(shù)會(huì)使重用更容易，但會(huì)增加他人理解代碼的難度。

修改best_practices.py文件如下所示：

在此示例代碼中，文件的前10行具有與之前相同的內(nèi)容。第12行的第二個(gè)函數(shù)創(chuàng)建并返回一些示例數(shù)據(jù)，第17行的第三個(gè)函數(shù)模擬將修改后的數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫。

第21行定義了main()函數(shù)。在此示例中，對(duì)main()做出修改，它將調(diào)用數(shù)據(jù)讀取，數(shù)據(jù)處理以及數(shù)據(jù)寫入等功能。

首先，從read_data_from_web()中創(chuàng)建data。將data作為參數(shù)傳入process_data()，之后將返回modified_data。最后，將modified_data傳入write_data_to_database()。

腳本的最后兩行是條件語塊用于驗(yàn)證__name__，并且如果if語句為True，則執(zhí)行main()。

在命令行中運(yùn)行如下所示：

根據(jù)執(zhí)行結(jié)果，Python解釋器在執(zhí)行main()函數(shù)時(shí)，將依次執(zhí)行read_data_from_web()，process_data()以及write_data_to_database()。當(dāng)然，您也可以導(dǎo)入best_practices.py文件并重用process_data()作為不同的數(shù)據(jù)輸入源，如下所示：

在此示例中，導(dǎo)入了best_practices并且將其簡寫為bp。

導(dǎo)入過程會(huì)導(dǎo)致Python解釋器執(zhí)行best_practices.py的全部代碼，因此輸出顯示解釋文件用途的信息。

然后，從文件中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)而不是從Web中讀取數(shù)據(jù)。之后，可以重用best_practices.py文件中的process_data()和write_data_to_database()函數(shù)。在此情況下，可以利用代碼重寫來取代在main()函數(shù)中實(shí)現(xiàn)全部的代碼邏輯。

實(shí)踐總結(jié)

以下是Python中main()函數(shù)的四個(gè)關(guān)鍵最佳實(shí)踐：

結(jié)論

恭喜！您現(xiàn)在已經(jīng)了解如何創(chuàng)建Python main()函數(shù)了。

本文介紹了如下內(nèi)容：

現(xiàn)在，您可以開始編寫一些非常棒的關(guān)于Python main()函數(shù)代碼啦！

在Python中使用字符串調(diào)用函數(shù)

已有字符串形式的函數(shù)名稱，那么如何調(diào)用這個(gè)函數(shù)呢？

通過調(diào)用內(nèi)置函數(shù)locals()和globals()返回的字典對(duì)象，就可以可以獲得名稱與對(duì)象的映射關(guān)系。其中，locals()僅在全局范圍內(nèi)調(diào)用時(shí)可以獲得函數(shù)對(duì)象。 我們來看以下的例子。

需要注意的是，使用上述方法通過字符串調(diào)用函數(shù)時(shí)，為了系統(tǒng)的安全，防止執(zhí)行任意函數(shù)，需要對(duì)函數(shù)名做一些處理，也就是使用統(tǒng)一的前綴為這些函數(shù)命名。例如在上述例子中，使用前綴cmd_+函數(shù)名的形式定義函數(shù)（cmd_help，cmd_sum）。

在傳入函數(shù)名字符串時(shí)，只傳入函數(shù)名的后半部分（如"help","sum"），由程序添加前綴后組成完整的函數(shù)名，再調(diào)用該函數(shù)。

對(duì)于類的成員函數(shù)，則可以使用getattr()獲得類成員函數(shù)。

上述代碼通過字符串調(diào)用了類成員函數(shù)，與前一段代碼執(zhí)行的結(jié)果相同。

此外，還可以使用字典將字符串與函數(shù)對(duì)應(yīng)起來調(diào)用，缺點(diǎn)就是每增加一個(gè)函數(shù)需要相應(yīng)在字典對(duì)象中添加相應(yīng)的鍵值，增加代碼維護(hù)工作量。

以上代碼在Python 3.6以上運(yùn)行通過。

本文標(biāo)題：在python中運(yùn)行函數(shù) python運(yùn)行程序的方法
網(wǎng)頁鏈接：http://jinyejixie.com/article34/dosddse.html

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