python主函数问题

当你写的代码少感觉不到主函数的优势，但如果一个项目程序大的话主函数＋其他的逻辑自定义的函数就体现出优势了，你发现控制一部分有错误或者你想修改某一部分的逻辑控制就可以快速的找到对应的部分，当然你也可以完全不用函数来写，不过我敢保证这是很蠢的办法，非常不便于维护

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python 怎么写main 函数

print 'main'当脚本作为执行脚本时__name__的值为__main__当脚本作为模块时__name__为模块文件名。

main函数在程序中大多数是必须存在的。C语言标准中强制要求main函数的返回值类型为int，main函数的返回值是传递给操作系统，让操作系统判断程序的执行情况。

一个程序，无论复杂或简单，总体上都是一个“函数”；这个函数就称为“main 函数”，也就是“主函数”。比如有个“做菜”程序，那么“ 做菜 ”这个过程就是“主函数”。在主函数中，根据情况，你可能还需要调用“买菜，切菜，炒菜”等子函数。

main函数在程序中大多数是必须存在的，但是依然有例外情况，比如windows编程中可以编写一个动态链接库模块，这是其他windows程序可以使用的代码。由于DLL模块不是独立的程序，因此不需要main函数。

从函数的形势看，函数分两类：

无参函数。printstar和print_message就是无参函数。在调用无参函数时，主调函数并不将数据传送给被调用函数，一般用来执行指定的一组操作。

有参函数。在调用函数时，在主调函数和被调用函数之间有数据传递。也就是说，主调函数可以将数据传递给被调用函数使用，被调用函数中的数据也可以带回来供主调函数使用。

python轻量框架--Flask(入门教程）

1.建立： F:\Python\flask文件夹路径

2.安装virtualenv,在此路径下打开命令行窗口输入：

3.新建一个目录，并在里边创建virtualenv环境，在DOS下

如图：

这时你创建的myproject文件夹里面就多了一个venv文件夹：

4.激活虚拟环境

现在命令行前面多了个(venv)表示你在venv环境内

5.在virtualenv里安装Flask

完成。如图：

6.验证是否安装，你可以进入 Python 解释器，尝试导入 Flask：

如果没有报错，那么就安装成功了~如图：

1.在myproject文件夹下打开命令行：

cd app #进入app文件夹

mkdir static

mkdir templates

我们的应用程序包是放置于 app 文件夹中。子文件夹 static 是我们存放静态文件像图片，JS文件以及样式文件。子文件夹 templates 显然是存放模板文件。

2.为我们的 app 包(文件 app/ init .py )创建一个简单的初始化脚本:

上面的脚本简单地创建应用对象，接着导入视图模块，该模块我们暂未编写。

视图是响应来自网页浏览器的请求的处理器。在 Flask 中，视图是编写成 Python 函数。每一个视图函数是映射到一个或多个请求的 URL。

3.让我们编写第一个视图函数(文件 app/views.py ):

其实这个视图是非常简单，它只是返回一个字符串，在客户端的网页浏览器上显示。两个 route 装饰器创建了从网址 / 以及 /index 到这个函数的映射。

4.能够完整工作的 Web 应用程序的最后一步是创建一个脚本，启动我们的应用程序的开发 Web 服务器。让我们称这个脚本为 run.py，并把它置于根目录:

这个脚本简单地从我们的 app 包中导入 app 变量并且调用它的 run 方法来启动服务器。请记住 app 变量中含有我们在之前创建的 Flask 实例。

5.要启动应用程序，您只需运行此脚本（run.py）

如图：

6.在服务器初始化后，它将会监听 5000 端口等待着连接。现在打开你的网页浏览器输入如下 URL:

另外你也可以使用这个 URL:

你看清楚了路由映射是如何工作的吗？第一个 URL 映射到 /，而第二个 URL 映射到 /index。这两个路由都关联到我们的视图函数，因此它们的作用是一样的。如果你输入其它的网址，你将会获得一个错误，因为只有这两个 URL 映射到视图函数。

你可以通过 Ctrl-C 来终止服务器

入门就到这里，比较简单的。

下一章：

python轻量框架--Flask(模板详细版）

Python的框架可以用来做什么

Python的应用方向

1. 常规软件开发

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

2. 科学计算

随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。

3. 自动化运维

这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。

4. 云计算

开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。

5. WEB开发

基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。

6. 网络爬虫

也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。

7. 数据分析

在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

8. 人工智能

Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

当然，除了以上的主流和前沿领域，Python还在其他传统或特殊行业起着重要的作用。

Python几种主流框架比较

从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。\x0d\x0a\x0d\x0aDjango: Python Web应用开发框架\x0d\x0a Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。\x0d\x0a\x0d\x0aDiesel：基于Greenlet的事件I/O框架\x0d\x0a Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。\x0d\x0a\x0d\x0aFlask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架\x0d\x0a Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 \x0d\x0a模板引擎。Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数\x0d\x0a据库、窗体验证工具。\x0d\x0a\x0d\x0aCubes：轻量级Python OLAP框架\x0d\x0a Cubes是一个轻量级Python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据（aggregated data）等工具。\x0d\x0a\x0d\x0aKartograph.py：创造矢量地图的轻量级Python框架\x0d\x0a Kartograph是一个Python库，用来为ESRI生成SVG地图。Kartograph.py目前仍处于beta阶段，你可以在virtualenv环境下来测试。\x0d\x0a\x0d\x0aPulsar：Python的事件驱动并发框架\x0d\x0a Pulsar是一个事件驱动的并发框架，有了pulsar，你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。\x0d\x0a\x0d\x0aWeb2py：全栈式Web框架\x0d\x0a Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容Google App Engine。\x0d\x0a\x0d\x0aFalcon：构建云API和网络应用后端的高性能Python框架\x0d\x0a Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。\x0d\x0a\x0d\x0aDpark：Python版的Spark\x0d\x0a DPark是Spark的Python克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成，正日趋完善。\x0d\x0a\x0d\x0aBuildbot：基于Python的持续集成测试框架\x0d\x0a Buildbot是一个开源框架，可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变，服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试，收集并报告不同平台的构建和测试结果。\x0d\x0a\x0d\x0aZerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架\x0d\x0a Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议（RPC）实现。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。\x0d\x0a\x0d\x0aBottle: 微型Python Web框架\x0d\x0a Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型，是因为它只有一个文件，除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。\x0d\x0a\x0d\x0aTornado：异步非阻塞IO的Python Web框架\x0d\x0a Tornado的全称是Torado Web Server，从名字上看就可知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个Python Web的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用，FaceBook收购了之后便开源了出来。\x0d\x0a\x0d\x0awebpy: 轻量级的Python Web框架\x0d\x0a webpy的设计理念力求精简（Keep it simple and powerful），源码很简短，只提供一个框架所必须的东西，不依赖大量的第三方模块，它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。\x0d\x0a\x0d\x0aScrapy：Python的爬虫框架\x0d\x0a Scrapy是一个使用Python编写的，轻量级的，简单轻巧，并且使用起来非常的方便。

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