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n=0时执行到了for i in range(2,n),这个range是个空列表[],故一次也不会进入for循环执行“ fibs.append(fibs[-1] + fibs[-2])”，，直接返回[1,1],故不报错
n=1返回[1]
n=2返回[1,1]
n=3及以上，进入for循环，fibs每次增加一个元素，其值为倒数第1个和倒数第2个元素之和
改为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))
可以使用一个标志变量来控制程序的启动和结束。
首先，在主程序中设置一个标志变量，例如 running，用于指示程序是否处于运行状态。在程序开始时，running 应设置为 False。
然后，在每次循环中检查 running 的值。如果 running 为 True，则执行 auto() 函数；如果 running 为 False，则等待用户输入命令。
当用户输入 qd 命令时，将 running 设置为 True，并执行 auto() 函数。当用户输入 tz 命令时，将 running 设置为 False，并执行 reset() 函数。
示例代码如下：
running
running = False
while True:
cmd = input("请输入命令:")
if cmd == 'qd':
running = True
elif cmd == 'tz':
running = False
if running:
auto()
else:
reset()
在这段代码中，我们使用了一个 while 循环来不断接收用户的命令。在每次循环中，我们会读入用户的命令，并根据命令的不同设置 running 的值。如果 running 为 True，则执行 auto() 函数；如果 running 为 False，则执行 reset() 函数。
这样，用户就可以随时输入 tz 命令来停止程序，也可以输入 qd 命令来重新启动程序。
希望这些信息能够帮助您。
在各种变量中保存的数据都是临时的，随着程序运行结束都会丢失。要做到数据长期有效，必须建立在磁盘中建立文件，将数据输入到文件中并保存。需要获取数据时需要打开文件读取。
而我们自己建立的程序都是应用程序，从本质上讲，应用程序是无法直接操作计算机的硬件的，譬如读写磁盘中文件，这就需要调用操作系统中的相应命令。接下来我们使用的Python内置函数open()、write()都是通过调用操作系统的相关命令才实现文件读写的，至于其中的细节，我们就不需要考虑了。
15.1创建和打开文件
在Python 中创建或打开文件，实际上是建立一个对象，该对象通过调用内置的open()函数创建或打开一个文件。
语法：
file object = open(filename [, mode][, buffering])
参数说明如下：
filename：file_name变量是一个包含了你要访问的文件名称的字符串值；
mode：mode决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等。所有可取值见如下的完全列表。这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读(r)。
Buffering：如果buffering的值被设为0，就不会有寄存；如果buffering的值取1，访问文件时会寄存行；如果将buffering的值设为大于1的整数，表明了这就是的寄存区的缓冲大小；如果取负值，寄存区的缓冲大小则为系统默认。
mode参数的参数值及说明
对于其中最难区别的r、r+、w、w+、a、a+几个参数的区别总结如下，要特别注意指针的位置：
下面举例说明open( )函数的使用方法。
例1：
file=open('1.py')
如果文件“1.py”存在，则可以打开此文件；如果文件“1.py”不存在，则会出现如下提示：
Traceback (most recent call last):
File " ", line 1, in
file=open('1.py')
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '1.py'
例2：
file=open('4.py',’a+’)
虽然文件“4.py”不存在，但运行并未出现错误，参见上表，“a+”的含义是以读写模式打开文件，如果该文件已经存在，新内容将以追加方式写入；如果该文件不存在，则新建文件用于写入。查看文件夹，发现已经生成了一个新的文件4.py。
例3：
file=open('python.png','rb')
print(file)
运行结果：
这就是说，虽然Python可以打开一个图片格式的文件，但print()并不能将其输出，还需要第三方库中模块的相应方法去处理，如PIL中的open()f方法。
例4：
file = open("f.txt", "w",encoding='utf-8')
# 以只写模式打开文件f.txt，编码方式为utf-8
print( "文件名: ", file.name) # 输出文件名
print( "是否已关闭 : ", file.closed) # 文件是否打开
print( "访问模式 : ", file.mode) # 文件访问模式
运行结果：
文件名: f.txt
是否已关闭 : False
访问模式 : w
例5：
15.2关闭文件
打开文件使用后要及时关闭，以免造成不必要的破坏，同时也可以释放内存。在Python中使用close()方法可以关闭文件。
语法格式：
file.close()
其中，file为文件对象。
15.3 with语句
with 语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作，释放资源，比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等。
with语句的语法格式如下：
with expression as target:
with-body
其中，expression用于指定一个表达式，譬如打开文件的open()函数。target用于指定一个变量，并且将expression的结果保存到该变量中，譬如文件对象file。with-body用于指定with语句体，譬如一些文件操作的相关语句，如果没有要执行的语句体，则直接用pass语句代替。
假设python当前目录下存在一个test.txt文件，其内容如下：
Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。
Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。
举例如下：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
line=file.readline() # readline()方法可以读取文件一行数据，接下来就会讲到。
print(line)
运行结果如下：
Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
而此时，我们给该段代码with语句之外再增加一个读取文件的语句，代码如下：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
line=file.readline()
print(line)
line2=file.readline()
print(line2)
发现出现了如下错误提示：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/zym/AppData/Local/Programs/Python/Python39/3.py", line 5, in
line2=file.readline()
ValueError: I/O operation on closed file.
意思是要读取的文件已经被关闭了。
由此可知，当with语句运行结束后，被打开的test.txt文件就自动关闭了。
15.4读取文件
在Python 中读取文件的方法有：
1、读取指定个数的字符
格式如下：
File.read([size])
其中，file为打开的文件对象。size为可选参数，可以指定要读取的字符个数，省缺表示读取所有内容。
在调用read()方法读取文件内容时，文件必须是以r（只读）或者r+(读写）方式打开。
如：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
txt=file.read() （或txt=file.read(10)）
print(txt)
将读取、输出test.txt文件的全部内容（或前10个字符）。
2、移动文件的指针
对于刚打开的文件，文件指针总是指向文件头的。也可以通过seek()方法将文件的指针移动到新的位置。
格式如下：
file.seek(offset[,whence])
其中，file表示已经打开的文件对象；offset用于指定移动的字符个数；whence表示从哪个位置起始计算个数，其值为0表示从文件头开始计算，其值为1表示从当前位置开始计算，其值为2表示从文件尾开始计算，默认值为0。
例如：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
string=file.read(9)
print('取9个字符： '+string)
file.seek(2) #指针从文件头开始移动2个字符
string=file.read(9) #从当前位置读取10个字符
输出结果：
取9个字符：
Python是一种
取9个字符：
thon是一种解释
而下面的代码会抛出错误：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
file.seek(2,1) #指针从当前位置开始移动2个字符
string=file.read(10) #从当前位置读取10个字符
print('取10个字符： '+string)
错误提示为：
Traceback (most recent call last):
File "C:UserszymAppDataLocalProgramsPythonPython393.py", line 7, in
file.seek(2,1) #指针从当前位置开始移动2个字符
io.UnsupportedOperation: can't do nonzero cur-relative seeks
原因在于，必须使用b模式（即rb）打开文件，才能使用whence参数。但是，b模式（二进制）不适合文本文件。对于test.txt这样的文本文件，为了解决通过改变指针读取任意位置字符，可以采用加一个位置变量的方法来存储指针的值。
例如：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:
#utf-8汉字与英文字符都占一个字符
string='' #设置一个空字符串
pointer=0 #当前指针为0
str1=file.read(6) #读取6个字符
pointer+=6 #指针变量后移6个字符
string+=str1 #string用来存放已读取的字符
print('取6个字符： ',str1)
file.seek(pointer) #指针从文件头开始移动2个字符
str1=file.read(8) #从当前位置读取10个字符
pointer+=8 #指针跳过已读取的字符
string+=str1
print('再取8个字符： ',str1)
print('所有读取的字符： ',string)
print('当前指针所处的位置： ',pointer)
str1=file.read(1)
print('当前指针所处的字符： ',str1)
运行结果如下：
取6个字符：
Python
再取8个字符：
是一种解释型语言
所有读取的字符：
Python是一种解释型语言
当前指针所处的位置：
14
当前指针所处的字符：
：
3、读取一行数据readline()方法
语法格式：
file.readline()
例：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
string=f.read(1) # 读取文件的第一个字符
if string != '': # 防止文件为空文件
lineno=0
while True:
line=f.readline()
if line != '':
lineno+=1
print('第'+str(lineno)+'行：'+line,end='')
# 因为每行都有自带的分行符，print()语句不允许换行
else:
break # 出现空行时停止读取
else:
print('要读取的文件为空文件！')
运行结果：
第1行：ython是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
第2行：Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。
第3行：Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
第4行：Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。
4、读取全部行命令readlines()方法
语法格式：
File.readlines()
该方法与read()方法一样，在调用read()方法读取文件内容时，文件必须是以r（只读）或者r+(读写）方式打开。
例：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
txt=f.readlines()
print(txt)
运行结果：
['Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。 ', 'Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。 ', 'Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。 ', 'Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。 ']
从上面的运行结果可以看出，readlines()方法的返回值为一个字符串列表。所以，也可以以读取列表元素的方法输出。如下所示：
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
txt=f.readlines()
for line in txt:
print(line,end='')
运行结果：
Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。
Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。
15.5 写入文件内容
语法格式如下：
file.write(string)
其中，file为打开的文件对象，string为要写入的字符串。
写入文件内容时，文件必须以w（可写）或a（追加）模式打开。否则，会抛出如下异常提示：
Traceback (most recent call last):
File "C:UsersAdministratorAppDataLocalProgramsPythonPython383.py", line 2, in
f.write('人生苦短，我用Python！')
io.UnsupportedOperation: not writable
关于write()方法的用法举例如下：
with open('test.txt','a',encoding='utf-8') as f:
f.write('人生苦短，我用Python！')
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
txt=f.read()
print(txt)
运行结果：
Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。
Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。
人生苦短，我用Python！
可以看出，由于文件的打开方式为a模式（追加模式），写入的内容被写入到文件的末尾。
在Python中，文件操作方法里没有类似于字符串内的计算长度、查找、替换、截取、分隔等方法，为什么没有？原因可能是文件的类型太复杂，譬如说二进制文件，上述操作的意义不大。如果仅仅要对文本文件进行上述操作，完全可以先把文件的内容读取到字符串中，再用相应的字符串函数或方法去操作就可以了。譬如，要将test.txt文件中的字符串‘Python’替换为’PHP’，则可以用如下代码完成：
txt1=''
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
txt1=f.read() #先将文件内容存入字符串txt1中
txt2=txt1.replace('Python','PHP') #将txt1中的'Python'替换为'PHP'，并存入txt2
with open('test.txt','w',encoding='utf-8') as f:
f.write(txt2) #将字符串txt2的内容写回到文件中
这里之所以分两步打开文件（第一次为r模式，第二次为w模式），而没有采用一次读写（r+、w+方式），因为那样比较容易出错。实践证明，将文件的读操作和写操作分开其实是非常正确的选择。
目录
众所周知，CPU是计算机的核心，它承担了所有的计算任务。而操作系统是计算机的管理者，是一个大管家，它负责任务的调度，资源的分配和管理，统领整个计算机硬件。应用程序是具有某种功能的程序，程序运行与操作系统之上
在很早的时候计算机并没有线程这个概念，但是随着时代的发展，只用进程来处理程序出现很多的不足。如当一个进程堵塞时，整个程序会停止在堵塞处，并且如果频繁的切换进程，会浪费系统资源。所以线程出现了
线程是能拥有资源和独立运行的最小单位，也是程序执行的最小单位。一个进程可以拥有多个线程，而且属于同一个进程的多个线程间会共享该进行的资源
① 200 多本 Python 电子书（和经典的书籍）应该有
② Python标准库资料（最全中文版）
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私信我01即可获取大量Python学习资源
进程时一个具有一定功能的程序在一个数据集上的一次动态执行过程。进程由程序，数据集合和进程控制块三部分组成。程序用于描述进程要完成的功能，是控制进程执行的指令集；数据集合是程序在执行时需要的数据和工作区；程序控制块（PCB）包含程序的描述信息和控制信息，是进程存在的唯一标志
在Python中，通过两个标准库 thread 和 Threading 提供对线程的支持, threading 对 thread 进行了封装。 threading 模块中提供了 Thread , Lock , RLOCK , Condition 等组件
在Python中线程和进程的使用就是通过 Thread 这个类。这个类在我们的 thread 和 threading 模块中。我们一般通过 threading 导入
默认情况下，只要在解释器中，如果没有报错，则说明线程可用
守护模式：
现在我们程序代码中，有多个线程， 并且在这个几个线程中都会去 操作同一部分内容，那么如何实现这些数据的共享呢？
这时，可以使用 threading库里面的锁对象 Lock 去保护
Lock 对象的acquire方法 是申请锁
每个线程在操作共享数据对象之前，都应该申请获取操作权，也就是调用该共享数据对象对应的锁对象的acquire方法，如果线程A 执行了 acquire() 方法，别的线程B 已经申请到了这个锁， 并且还没有释放，那么 线程A的代码就在此处 等待 线程B 释放锁，不去执行后面的代码。
直到线程B 执行了锁的 release 方法释放了这个锁， 线程A 才可以获取这个锁，就可以执行下面的代码了
如：
到在使用多线程时，如果数据出现和自己预期不符的问题，就可以考虑是否是共享的数据被调用覆盖的问题
使用 threading 库里面的锁对象 Lock 去保护
Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。这个进程对象的方法和线程对象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法，其中有一个方法不同Thread线程对象中的守护线程方法是setDeamon，而Process进程对象的守护进程是通过设置daemon属性来完成的
守护模式：
其使用方法和线程的那个 Lock 使用方法类似
Manager的作用是提供多进程共享的全局变量，Manager()方法会返回一个对象，该对象控制着一个服务进程，该进程中保存的对象运行其他进程使用代理进行操作
语法：
线程池的基类是 concurrent.futures 模块中的 Executor ， Executor 提供了两个子类，即 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor ，其中 ThreadPoolExecutor 用于创建线程池，而 ProcessPoolExecutor 用于创建进程池
如果使用线程池/进程池来管理并发编程，那么只要将相应的 task 函数提交给线程池/进程池，剩下的事情就由线程池/进程池来搞定
Exectuor 提供了如下常用方法：
程序将 task 函数提交（submit）给线程池后，submit 方法会返回一个 Future 对象，Future 类主要用于获取线程任务函数的返回值。由于线程任务会在新线程中以异步方式执行，因此，线程执行的函数相当于一个“将来完成”的任务，所以 Python 使用 Future 来代表
Future 提供了如下方法：
使用线程池来执行线程任务的步骤如下：
最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目
也可以低于 CPU 核心数
使用线程池来执行线程任务的步骤如下：
关于进程的开启代码一定要放在 if __name__ == '__main__': 代码之下，不能放到函数中或其他地方
开启进程的技巧
开启进程的数量最好低于最大 CPU 核心数
假如有一个py文件如下
另一个py文件如下
他们的 执行顺序 是这样的：
并且！
config.py 里面的全局变量 parser 是一直存在的！可以被 get_config() 调用的！
目录
许多编程语言都有一个特殊的函数，当操作系统开始运行程序时会自动执行该函数。这个函数通常被命名为main()，并且依据语言标准具有特定的返回类型和参数。另一方面，Python解释器从文件顶部开始执行脚本，并且没有自动执行的特殊函数。
尽管如此，为程序的执行定义一个起始点有助于理解程序是如何运行的。Python程序员提出了几种方式对此进行实现。
本文结束时，您将了解以下内容：
Python中的基本main()函数
一些Python脚本中，包含一个函数定义和一个条件语句，如下所示：
此代码中，包含一个main()函数，在程序执行时打印Hello World!。此外，还包含一个条件（或if）语句，用于检查__name__的值并将其与字符串"__main__"进行比较。当if语句为True时，Python解释器将执行main()函数。更多关于Python条件语句的信息可以由此获得。
这种代码模式在Python文件中非常常见，它将作为脚本执行并导入另一个模块。为了帮助理解这段代码的执行方式，首先需要了解Python解释器如何根据代码的执行方式设置__name__。
Python中的执行模式
Python解释器执行代码有两种方式：
更多内容可参考如何运行Python脚本。无论采用哪种方式，Python都会定义一个名为__name__的特殊变量，该变量包含一个字符串，其值取决于代码的使用方式。
本文将如下示例文件保存为execution_methods.py，以 探索 代码如何根据上下文改变行为：
在此文件中，定义了三个对print()函数的调用。前两个打印一些介绍性短语。第三个print()会先打印短语The value __name__ is，之后将使用Python内置的repr()函数打印出__name__变量。
在Python中，repr()函数将对象转化为供解释器读取的形式。上述示例通过使用repr()函数来强调__name__的值为字符串。更多关于repr()的内容可参考Python文档。
在本文中，您将随处可见文件(file)，模块(module)和脚本(script)这三个字眼。实际上，三者之间并无太大的差别。不过，在强调代码目的时，还是存在细微的差异：
“如何运行Python脚本”一文也讨论了三者的差别。
基于命令行执行
在这类方法中，Python脚本将通过命令行来执行。
执行脚本时，无法与Python解释器正在执行的代码交互。关于如何通过命令行执行代码的详细信息对本文而言并不重要，但您可以通过展开下框阅读更多有关Windows，Linux和macOS之间命令行差异的内容。
命令行环境
不同的操作系统在使用命令行执行代码时存在细微的差异。
在Linux和macOS中，通常使用如下命令：
美元符号($)之前的内容可能有所不同，具体取决于您的用户名和计算机名称。您键入的命令位于$之后。在Linux或macOS上，Python3的可执行文件名为python3，因此可以通过输入python3 script_name.py来运行python脚本。
在Windows上，命令提示符通常如下所示：
根据您的用户名，之前的内容可能会有所不同，您输入的命令位于之后。在Windows上，Python3的可执行文件通常为python。因此可以通过输入python script_name.py来运行python脚本。
无论哪种操作系统，本文的Python脚本的输出结果都是相同的。因此本文以Linux和macOS为例。
使用命令行执行execution_methods.py，如下所示：
在这个示例中，__name__具有值'__main__'，其中引号(')表明该值为字符串类型。
请记住，在Python中，使用单引号(')和双引号(")定义的字符串没有区别。更多关于字符串的内容请参考Python的基本数据类型。
如果在脚本中包含"shebang行"并直接执行它(./execution_methods.py)，或者使用IPython或Jupyter Notebook的%run，将会获取相同的结果。
您还可以通过向命令行添加-m参数的方法实现以模块的方式执行。通常情况下，推荐如下方式pip: python3 -m pip install package_name。
添加-m参数将会运行包中__main__.py的代码。更多关于__main__.py文件的内容可参考如何将开源Python包发布到PyPI中。
在三种情况中，__name__都具有相同的值：字符串'__main__'。
技术细节：Python文档中具体定义了__name__何时取值为'__main__'。
当通过标准输入，脚本或者交互提示中读取数据时，模块的__name__将取值为'__main__'。（来源）
__name__与__doc__，__package__和其他属性一起存储在模块的全局命名空间。更多关于属性的信息可参考Python数据模型文档，特别是关于模块和包的信息，请参阅Python Import文档。
导入模块或解释器
接下来是Python解释器执行代码的第二种方式：导入。在开发模块或脚本时，可以使用import关键字导入他人已经构建的模块。
在导入过程中，Python执行指定模块中定义的语句（但仅在第一次导入模块时）。要演示导入execution_methods.py文件的结果，需要启动Python解释器，然后导入execution_methods.py文件：
在此代码输出中，Python解释器执行了三次print()函数调用。前两行由于没有变量，在输出方面与在命令行上作为脚本执行时完全相同。但是第三个输出存在差异。
当Python解释器导入代码时，__name__的值与要导入的模块的名称相同。您可以通过第三行的输出了解这一点。__name__的值为'execution_methods'，是Python导入的.py文件。
注意如果您在没有退出Python时再次导入模块，将不会有输出。
注意：更多关于导入在Python中如何工作的内容请参考官方文档和Python中的绝对和相对导入。
Main函数的最佳实践
既然您已经了解两种执行方式上的差异，那么掌握一些最佳实践方案还是很有用的。它们将适用于编写作为脚本运行的代码或者在另一个模块导入的代码。
如下是四种实践方式：
将大部分代码放入函数或类中
请记住，Python解释器在导入模块时会执行模块中的所有代码。有时如果想要实现用户可控的代码，会导致一些副作用，例如：
在这种情况下，想要实现用户控制触发此代码的执行，而不是让Python解释器在导入模块时执行代码。
因此，最佳方法是将大部分代码包含在函数或类中。这是因为当Python解释器遇到def或class关键字时，它只存储这些定义供以后使用，并且在用户通知之前不会实际执行。
将如下代码保存在best_practices.py以证明这个想法：
在此代码中，首先从time模块中导入sleep()。
在这个示例中，参数以秒的形式传入sleep()函数中，解释器将暂停一段时间再运行。随后，使用print()函数打印关于代码描述的语句。
之后，定义一个process_data()函数，执行如下五项操作：
在命令行中执行
当你将此文件作为脚本用命令行执行时会发生什么呢？
Python解释器将执行函数定义之外的from time import sleep和print()，之后将创建函数process_data()。然后，脚本将退出而不做任何进一步的操作，因为脚本没有任何执行process_data()的代码。
如下是这段脚本的执行结果：
我们在这里看到的输出是第一个print()的结果。注意，从time导入和定义process_data()函数不产生结果。具体来说，调用定义在process_data()内部的print()不会打印结果。
导入模块或解释器执行
在会话（或其他模块）中导入此文件时，Python解释器将执行相同的步骤。
Python解释器导入文件后，您可以使用已导入模块中定义的任何变量，类或函数。为了证明这一点，我们将使用可交互的Python解释器。启动解释器，然后键入import best_practices：
导入best_practices.py后唯一的输出来自process_data()函数外定义的print()。导入模块或解释器执行与基于命令行执行类似。
使用__name__控制代码的执行
如何实现基于命令行而不使用Python解释器导入文件来执行呢？
您可以使用__name__来决定执行上下文，并且当__name__等于"__main__"时才执行process_data()。在best_practices.py文件中添加如下代码：
这段代码添加了一个条件语句来检验__name__的值。当值为"__main__"时，条件为True。记住当__name__变量的特殊值为"__main__"时意味着Python解释器会执行脚本而不是将其导入。
条件语块内添加了四行代码（第12，13，14和15行）：
现在，在命令行中运行best_practices.py，并观察输出的变化：
首先，输出显示了process_data()函数外的print()的调用结果。
之后，data的值被打印。因为当Python解释器将文件作为脚本执行时，变量__name__具有值"__main__"，因此条件语句被计算为True。
接下来，脚本将调用process_data()并传入data进行修改。当process_data执行时，将输出一些状态信息。最终，将输出modified_data的值。
现在您可以验证从解释器（或其他模块）导入best_practices.py后发生的事情了。如下示例演示了这种情况：
注意，当前结果与将条件语句添加到文件末尾之前相同。因为此时__name__变量的值为"best_practices"，因此条件语句结果为False，Python将不执行process_data()。
创建名为main()的函数来包含要运行的代码
现在，您可以编写作为脚本由从命令行执行并导入且没有副作用的Python代码。接下来，您将学习如何编写代码并使其他程序员能轻松地理解其含义。
许多语言，如C，C++，Java以及其他的一些语言，都会定义一个叫做main()的函数，当编译程序时，操作系统会自动调用该函数。此函数通常被称为入口点(entry point)，因为它是程序进入执行的起始位置。
相比之下，Python没有一个特殊的函数作为脚本的入口点。实际上在Python中可以将入口点定义成任何名称。
尽管Python不要求将函数命名为main()，但是最佳的做法是将入口点函数命名为main()。这样方便其他程序员定位程序的起点。
此外，main()函数应该包含Python解释器执行文件时要运行的任何代码。这比将代码放入条件语块中更好，因为用户可以在导入模块时重复使用main()函数。
修改best_practices.py文件如下所示：
在这个示例中，定义了一个main()函数，它包含了上面的条件语句块。之后修改条件语块执行main()。如果您将此代码作为脚本运行或导入，将获得与上一节相同的输出。
在main()中调用其他函数
另一种常见的实现方式是在main()中调用其他函数，而不是直接将代码写入main()。这样做的好处在于可以实现将几个独立运行的子任务整合。
例如，某个脚本有如下功能：
如果在单独的函数中各自实现这些子任务，您（或其他用户）可以很容易地实现代码重用。之后您可以在main()函数中创建默认的工作流。
您可以根据自己的情况选择是否使用此方案。将任务拆分为多个函数会使重用更容易，但会增加他人理解代码的难度。
修改best_practices.py文件如下所示：
在此示例代码中，文件的前10行具有与之前相同的内容。第12行的第二个函数创建并返回一些示例数据，第17行的第三个函数模拟将修改后的数据写入数据库。
第21行定义了main()函数。在此示例中，对main()做出修改，它将调用数据读取，数据处理以及数据写入等功能。
首先，从read_data_from_web()中创建data。将data作为参数传入process_data()，之后将返回modified_data。最后，将modified_data传入write_data_to_database()。
脚本的最后两行是条件语块用于验证__name__，并且如果if语句为True，则执行main()。
在命令行中运行如下所示：
根据执行结果，Python解释器在执行main()函数时，将依次执行read_data_from_web()，process_data()以及write_data_to_database()。当然，您也可以导入best_practices.py文件并重用process_data()作为不同的数据输入源，如下所示：
在此示例中，导入了best_practices并且将其简写为bp。
导入过程会导致Python解释器执行best_practices.py的全部代码，因此输出显示解释文件用途的信息。
然后，从文件中存储数据而不是从Web中读取数据。之后，可以重用best_practices.py文件中的process_data()和write_data_to_database()函数。在此情况下，可以利用代码重写来取代在main()函数中实现全部的代码逻辑。
实践总结
以下是Python中main()函数的四个关键最佳实践：
结论
恭喜！您现在已经了解如何创建Python main()函数了。
本文介绍了如下内容：
现在，您可以开始编写一些非常棒的关于Python main()函数代码啦！
