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Python中的模块（.py文件）在创建之初会自动加载一些内建变量，__name__就是其中之一。Python模块中通常会定义很多变量和函数，这些变量和函数相当于模块中的一个功能，模块被导入到别的文件中，可以调用这些变量和函数。那么这时 __name__ 的作用就彰显了，它可以标识模块的名字，可以显示一个模块的某功能是被自己执行还是被别的文件调用执行，假设模块A、B，模块A自己定义了功能C,模块B调用模块A，现在功能C被执行了：
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如果C被A自己执行，也就是说模块执行了自己定义的功能，那么 __name__=='__main__'
如果C被B调用执行，也就是说当前模块调用执行了别的模块的功能，那么__name__=='A'（被调用模块的名字）
其实换一种说法也就是表示当前程序运行在哪一个模块中。
相关推荐：《Python入门教程》
下面举例说明：
首先自定义模块Student,在模块中定义功能Differ()
然后先自身执行，结果如下， __name__=='__main__'
然后B调用执行，结果 __name__=='Student'
上面出两次结果，是因为python中导入模块会先将文件执行一遍，如下图：
到这儿可能有人已经注意到，上面的 __main__ 在python中作可以为函数的入口，而实际工程常用 if __name__=='__main__'来表示整个工程开始运行的入口。此外你如果不想让功能的某部分被别的模块调用执行，比如我自定的模块Student里的‘我的密码是xxx’,只有自己执行才可以打印密码。所有你可以把部分写在if语句里，只有__name__=='__main__'的时候才能执行。这个可以这么理解，在if语句之外代码是最外层的，有点“全局变量”的意思，放入if里面就成了私有的了。
python代码是顺序执行的，是自上而下的，它没有类似C的main函数这样的入口函数。
这属于一种误解，人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。
Python是这些库的API binding，使用Python是因为CPython的胶水语言特性，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的ffi门槛要低不少，尤其是使用Cython的时候。其他语言的ffi许多都只能导入C的函数入口点，复杂的数据结构大多只能手工用byte数组拼起来，如果还需要回调函数输入那就无计可施了。而CPython的C API是双向融合的，可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从C代码当中再调用Python的函数（当然，也有一定的条件限制）。不过这也是PyPy这样的JIT解释器的一个障碍。
而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具，有numpy这样的底子，因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python，同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量，也方便从业人员上手。
C#语言由于需要编译后才可以在 CoreCLR 虚拟机中运行。因此在 SCF 中的使用方式，和 Python、Node.js 这类脚本型语言不同，和Java一样有如下限制：
不支持上传代码：使用 C# 语言，仅支持上传已经开发完成，编译打包后的 zip 包。SCF 环境不提供 C# 的编译能力。
不支持在线编辑：不能上传代码，所以不支持在线编辑代码。CoreCLR 运行时的函数，在代码页面仅能看到再次通过页面上传或 COS 提交代码的方法。
自定义.NET Custom runtime
Custom Runtime的封装工作就是要把各种trigger 的事件封装一个.NET Standard库，开发云函数。自 .NET Core 2.0 开始， 提供了名为 IHostedService 的新接口，有助于轻松实现托管服务，文章《ASP.NET Core 3.x控制IHostedService启动顺序浅探》有深入的实现分析，基于IHostedService 实现一个SCFHostService：
这里我们把SCF的Custom Runtime 抽象到ISCFHost 中
在SCFHost 类中完成Custom Runtime的业务处理，接收来自SCF 的事件，转发给函数进行处理，函数处理的接口 IFunctionInvoker：
默认实现了FunctionInvoker 把请求信息 返回给 SCF：
responseBody 代表了SCF函数的不同Trigger事件信息，我们可以根据不同的Trigger 定义不同的处理函数，例如我们处理HttpTrigger的函数为HttpFunctionInvoker：
上面我们已经完成了最小的MVP封装，利用.NET Core的依赖注入容器封装起来，我们定义了一个ISCFBuilder 来组装函数的配置和服务：
SCF 云函数开发
我们使用.NET Core的控制台程序来开发云函数，创建一个控制台程序, 引用Yhd.TencentCloud.SCF 包，把Program.cs 替换成类似代码：
using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using Microsoft.Extensions.Logging;
using System.Threading.Tasks;
using Yhd.FindJob;
using Yhd.TencentCloud.SCF.Executors;
public class Index
{
static async Task Main(string[] args)
{
var builder = new HostBuilder()
.ConfigureSCF((context, scfbuilder) =
{
var configuration = scfbuilder.Configuration;
scfbuilder.Services.AddFindJob(configuration);
scfbuilder.Services.AddEasyCaching(options =
{
options.UseInMemory();
//use redis cache that named redis
options.UseRedis(configuration)
.WithJson()
;
});
scfbuilder.Services.AddTransientIFunctionInvoker, JobsHttpFunctionInvoker();
})
.UseConsoleLifetime();
var host = builder.Build();
using (host)
{
await host.RunAsync();
}
}
}
通过ConfigureSCF 可以添加函数的依赖服务，例如上面例子中的EasyCaching 以及函数的服务， 关键的一句是 scfbuilder.Services.AddTransientIFunctionInvoker, JobsHttpFunctionInvoker(); 把函数的处理逻辑使用JobsHttpFunctionInvoker 进行注入。把函数的配置放到appsettings.json。
现在SCF 云函数有个问题是本地Windows开发问题，本地的函数逻辑的测试可以通过单元测试进行。还有函数打包必须在Linux环境下进行。
云函数部署
创建 bootstrap 文件
bootstrap 是运行时入口引导程序文件，Custom Runtime 加载函数时固定检索 bootstrap 同名文件，并执行该程序来启动 Custom Runtime 运行时。Custom Runtime 支持任意语言及版本开发运行函数，主要基于 bootstrap 引导程序由开发者自定义实现。其中，bootstrap 需具备以下条件：
需具有可执行权限。
能够在 SCF 系统环境（CentOS 7.6）中运行。
下面这个是 .NET Core 3.1的云函数 bootstrap 文件
#!/bin/sh
echo "Start dotnet bootstrap ~~~"
export DOTNET_ROOT=/opt/rt
export PATH=$(pwd):/opt/rt:${PATH}
dotnet ./index/bin/Release/netcoreapp3.1/index.dll
index.dll 就是我们开发的函数文件。
成功创建 bootstrap 和 函数文件 后，目录结构如下所示：
├ bootstrap
└ index
需要在Linux 下执行以下命令，设置文件可执行权限，并将其添加至 ZIP 包
部署包准备好后，可以通过 云函数控制台 来创建和发布函数
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1、首先打开腾讯云，点击“云产品”然后选择“云函数”。
2、其次点击“函数服务”然后新建云函数，设置好函数名称。
3、最后选择python3.6的版本，选择空白函数，即可调用腾讯云函数。
在我看来，Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫，还是Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计
算、图像处理，Python都可以胜任。
Python为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池(Batteries
included)”。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。
除了内置的库外，Python还有大量的第三方库，也就是别人开发的，供你直接使用的东西。当然，如果你开发的代码通过很好的封装，
也可以作为第三方库给别人使用。
许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至
NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python。
龟叔给Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且
将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。
总的来说，Python的哲学就是简单优雅，尽量写容易看明白的代码，尽量写少的代码。如果一个资深程序员向你炫耀他写的晦涩难懂、
动不动就几万行的代码，你可以尽情地嘲笑他。
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