__main__ —- 最高层级代码环境


在 Python 中,特殊名称 __main__ 被用于两个重要的构造:

  1. 程序的最高层级环境的名称,可以使用 __name__ == '__main__' 表达式来检查它;以及

  2. Python 包中的 __main__.py 文件。

这两种机制都有 Python 模块有关;用户如何与它们交互以及它们之间如何交互。 下文将进行详细说明。 如果你还不了解 Python 模块,请查看教程 模块 一节的介绍。

__name__ == '__main__'

当一个 Python 模块或包被导入时,__name__ 会被设为模块的名称。 通常,这将是 Python 文件本身的名称去掉 .py 后缀:

  1. >>> import configparser
  2. >>> configparser.__name__
  3. 'configparser'

如果文件是包的组成部分,则 __name__ 还将包括父包的路径:

  1. >>> from concurrent.futures import process
  2. >>> process.__name__
  3. 'concurrent.futures.process'

不过,如果模块是在最高层级代码环境中执行的,则它的 __name__ 会被设为字符串 '__main__'

什么是“最高层级代码环境”?

__main__ 是最高层级代码运行所在环境的名称。 “最高层级代码”即用户指定最先启动运行的 Python 模块。 它被称为“最高层级”是因为它将导入程序所需的所有其他模块。 有时“最高层级代码”也被称为应用的 入口点

最高层级代码环境可以是:

  • 一个交互提示符的作用域:

    1. >>> __name__
    2. '__main__'
  • 作为文件参数传给 Python 解释器的 Python 模块:

    1. $ python helloworld.py
    2. Hello, world!
  • 作为 -m 参数传给 Python 解释器的 Python 模块或包:

    1. $ python -m tarfile
    2. usage: tarfile.py [-h] [-v] (...)
  • Python 解释器从标准输入中读取的 Python 代码:

    1. $ echo "import this" | python
    2. The Zen of Python, by Tim Peters
    3. Beautiful is better than ugly.
    4. Explicit is better than implicit.
    5. ...
  • 作为 -c 参数传递给 Python 解释器的 Python 代码:

    1. $ python -c "import this"
    2. The Zen of Python, by Tim Peters
    3. Beautiful is better than ugly.
    4. Explicit is better than implicit.
    5. ...

在以上每个情形中,顶级模块的 __name__ 被设置为 '__main__'

因此,一个模块可以通过检查自己的 __name__ ,来发现它是否在顶层环境中运行。这是允许在模块没有从导入语句中初始化的情况下,有条件地执行代码的一个常见的语句:

  1. if __name__ == '__main__':
  2. # Execute when the module is not initialized from an import statement.
  3. ...

参见

关于在所有情况下 __name__ 是如何设置的细节,请看教程部分 模块

常见用法

有些模块包含了仅供脚本使用的代码,比如解析命令行参数或从标准输入获取数据。 如果这样的模块被从不同的模块中导入,例如为了单元测试,脚本代码也会无意中执行。

这就是 if __name__ == '__main__' 代码块的用武之地。除非模块在顶层环境中被执行,否则该块内的代码不会运行。

将尽可能少的语句放在位于 if __name__ == '__main__' 之下的代码块中可以提高代码的清晰度和准确度。 通常,将由一个名为 main 的函数来封装程序的主要行为:

  1. # echo.py
  2. import shlex
  3. import sys
  4. def echo(phrase: str) -> None:
  5. """A dummy wrapper around print."""
  6. # for demonstration purposes, you can imagine that there is some
  7. # valuable and reusable logic inside this function
  8. print(phrase)
  9. def main() -> int:
  10. """Echo the input arguments to standard output"""
  11. phrase = shlex.join(sys.argv)
  12. echo(phrase)
  13. return 0
  14. if __name__ == '__main__':
  15. sys.exit(main()) # next section explains the use of sys.exit

请注意,如果模块没有将代码封装在 main 函数内,而是直接放在 if __name__ == '__main__' 块内,那么这个 phrase 变量对整个模块来说就是全局变量。 这很容易出错,因为模块内的其他函数可能会无意中使用全局变量而不是局部名称。 一个 main 函数解决了这个问题。

使用 main 函数有一个额外的好处,就是 echo 函数本身是孤立的,可以在其他地方导入。当 echo.py 被导入时,echomain 函数将被定义,但它们都不会被调用,因为 __name__ != '__main__'

打包考量

main 函数经常被用来创建命令行工具,把它们指定为控制台脚本的入口点。 当这样做时,pip 将函数调用插入到模板脚本中,其中 main 的返回值被传递到 sys.exit() 。例如:

  1. sys.exit(main())

由于 main 调用被包裹在 sys.exit() 中,期望你的函数将返回一些可被 sys.exit() 作为输入而接受的值;通常为一个整数或 None (如果你的函数没有返回语句,则隐含返回)。

通过主动遵循这一惯例,我们的模块在直接运行时 (即 python echo.py) 会有相同的行为,当我们以后把它打包成可用 pip 安装的软件包的控制台脚本入口时也会如此。

特别的是,要小心从你的 main 函数中返回字符串。 sys.exit() 将把一个字符串参数解释为失败信息,所以你的程序将有一个 1 的退出代码,表示失败。并且这个字符串将被写入 sys.stderr 。 前面的 echo.py 例子举例说明了使用 sys.exit(main()) 的约定。

参见

Python 打包用户指南 包含了一系列关于如何用现代工具分发和安装 Python 包的教程和参考资料。

Python 包中的 __main__.py

如果你不熟悉Python包,请参阅本教程的 一节。最常见的是, __main__.py 文件被用来为一个包提供命令行接口。假设有下面这个虚构的包,”bandclass”:

  1. bandclass
  2. ├── __init__.py
  3. ├── __main__.py
  4. └── student.py

当使用 -m 标志从命令行直接调用软件包本身时,将执行 __main__.py 。比如说。

  1. $ python -m bandclass

这个命令将导致 __main__.py 的运行。你如何利用这一机制将取决于你所编写的软件包的性质,但在这个假设的案例中,允许教师搜索学生可能是有意义的:

  1. # bandclass/__main__.py
  2. import sys
  3. from .student import search_students
  4. student_name = sys.argv[2] if len(sys.argv) >= 2 else ''
  5. print(f'Found student: {search_students(student_name)}')

注意, from .student import search_students 是一个相对导入的例子。 这种导入方式可以在引用一个包内的模块时使用。 更多细节,请参见教程 模块 中的 相对导入 一节。

常见用法

__main__.py 的内容通常不会用 if __name__ == '__main__' 块围起来。 相反,这些文件会保持简短并从其他模块导入函数来执行。 这样其他模块就可以很容易地进行单元测试并可以适当地重用。

如果使用,一个 if __name__ == '__main__' 区块仍然会像预期的那样对包内的 __main__.py 文件起作用,因为如果导入,它的 __name__ 属性将包括包的路径:

  1. >>> import asyncio.__main__
  2. >>> asyncio.__main__.__name__
  3. 'asyncio.__main__'

但这对 .zip 文件的根目录中的 __main__.py 文件不起作用。 因此,为了保持一致性,像下面提到的 venv 这样的最小 __main__.py 是首选。

参见

请参阅 venv 以获取标准库中具有最小化 __main__.py 的软件包示例。 它不包含 if __name__ == '__main__' 代码块。 你可以用 python -m venv [directory] 来发起调用。

参见 runpy 以了解更多关于 -m 标志对解释器可执行包的细节。

参见 zipapp 了解如何运行打包成 .zip 文件的应用程序。在这种情况下,Python 会在归档文件的根目录下寻找一个 __main__.py 文件。

import __main__

不管 Python 程序是用哪个模块启动的,在同一程序中运行的其他模块可以通过导入 __main__ 模块来导入顶级环境的范围 ( namespace )。这并不是导入一个 __main__.py 文件,而是导入使用特殊名称 '__main__' 的哪个模块。

下面是一个使用 __main__ 命名空间的模块的例子:

  1. # namely.py
  2. import __main__
  3. def did_user_define_their_name():
  4. return 'my_name' in dir(__main__)
  5. def print_user_name():
  6. if not did_user_define_their_name():
  7. raise ValueError('Define the variable `my_name`!')
  8. if '__file__' in dir(__main__):
  9. print(__main__.my_name, "found in file", __main__.__file__)
  10. else:
  11. print(__main__.my_name)

该模块的用法示例如下:

  1. # start.py
  2. import sys
  3. from namely import print_user_name
  4. # my_name = "Dinsdale"
  5. def main():
  6. try:
  7. print_user_name()
  8. except ValueError as ve:
  9. return str(ve)
  10. if __name__ == "__main__":
  11. sys.exit(main())

现在,如果我们启动我们的程序,结果会是这样的:

  1. $ python start.py
  2. Define the variable `my_name`!

该程序的退出代码为 1 ,表明有错误。取消对 my_name = "Dinsdale" 这一行的注释,就可以修复程序,现在它的退出状态代码为 0 ,表示成功。

  1. $ python start.py
  2. Dinsdale found in file /path/to/start.py

请注意,导入 __main__ 不会导致无意中运行旨在用于脚本的顶层代码的问题,这些代码被放在模块 startif __name__ == "__main__" 块中。为什么这样做?

Python 解释器启动时会在 sys.modules 中插入一个空的 __main__ 模块,并通过运行最高层级代码来填充它。 在我们的例子中这就是 start 模块,它逐行运行并导入 namely。 相应地,namely 会导入 __main__ (它实际上就是 start)。 这就是一个导入循环! 幸运的是,由于部分填充的 __main__ 模块存在于 sys.modules 中,Python 会将其传递给 namely。 请参阅导入系统的参考文档中 有关 __main__ 的特别考量 来了解其中的详情。

Python REPL 是另一个 “顶层环境 “的例子,所以在 REPL 中定义的任何东西都成为 __main__ 范围的一部分:

  1. >>> import namely
  2. >>> namely.did_user_define_their_name()
  3. False
  4. >>> namely.print_user_name()
  5. Traceback (most recent call last):
  6. ...
  7. ValueError: Define the variable `my_name`!
  8. >>> my_name = 'Jabberwocky'
  9. >>> namely.did_user_define_their_name()
  10. True
  11. >>> namely.print_user_name()
  12. Jabberwocky

注意,在这种情况下, __main__ 范围不包含 __file__ 属性,因为它是交互式的。

__main__ 范围用于 pdbrlcompleter 的实现。