1、Python 中的 if __name__ == '__main__'
對於很多編程語言來說，程序都必須要有一個入口，比如 C，C++，以及完全面向對象的編程語言 Java，C# 等。如果你接觸過這些語言，對於程序入口這個概念應該很好理解，C 和 C++ 都需要有一個 main 函數來作爲程序的入口，也就是程序的運行會從 main 函數開始。同樣，Java 和 C# 必須要有一個包含 Main 方法的主類來作爲程序入口。
而 Python 則有不同，它屬於腳本語言，不像編譯型語言那樣先將程序編譯成二進制再運行，而是動態的逐行解釋運行。也就是從腳本第一行開始運行，沒有統一的入口。
一個 Python 源碼文件除了可以被直接運行外，還可以作爲模塊（也就是庫）被導入。不管是導入還是直接運行，最頂層的代碼都會被運行（Python 用縮進來區分代碼層次）。而實際上在導入的時候，有一部分代碼我們是不希望被運行的。
舉一個例子來說明一下，假設我們有一個 const.py 文件，內容如下：
PI = 3.14
def main():
print "PI:", PI
main()
我們在這個文件裏邊定義了一些常量，然後又寫了一個 main 函數來輸出定義的常量，最後運行 main 函數就相當於對定義做一遍人工檢查，看看值設置的都對不對。然後我們直接執行該文件(python const.py),輸出：
PI: 3.14
現在，我們有一個 area.py 文件，用於計算圓的面積，該文件裏邊需要用到 const.py 文件中的 PI 變量，那麼我們從 const.py 中把 PI 變量導入到 area.py 中：
from const import PI
def calc_round_area(radius):
return PI * (radius ** 2)
def main():
print "round area: ", calc_round_area(2)
main()
運行 area.py，輸出結果：
PI: 3.14
round area: 12.56
可以看到，const 中的 main 函數也被運行了，實際上我們是不希望它被運行，提供 main 也只是爲了對常量定義進行下測試。這時，if name == ‘main’ 就派上了用場。把 const.py 改一下：
PI = 3.14
def main():
print "PI:", PI
if __name__ == "__main__":
main()
然後再運行 area.py，輸出如下：
round area: 12.56
再運行下 const.py，輸出如下：
PI: 3.14
if __name__ == '__main__' 就相當於是 Python 模擬的程序入口。Python 本身並沒有規定這麼寫，這只是一種編碼習慣。由於模塊之間相互引用，不同模塊可能都有這樣的定義，而入口程序只能有一個。到底哪個入口程序被選中，這取決於 __name__ 的值。
2、作用域
在一個模塊中，我們可能會定義很多函數和變量，但有的函數和變量我們希望給別人使用，有的函數和變量我們希望僅僅在模塊內部使用。在Python中，是通過_前綴來實現的。
正常的函數和變量名是公開的（public），可以被直接引用，比如：abc，x123，PI等；
類似__xxx__這樣的變量是特殊變量，可以被直接引用，但是有特殊用途，比如上面的__author__，__name__就是特殊變量，我們自己的變量一般不要用這種變量名；
類似_xxx和__xxx這樣的函數或變量就是非公開的（private），不應該被直接引用，比如_abc，__abc等；
private函數或變量不應該被別人引用，那它們有什麼用呢？
def _private_1(name):
return 'Hello, %s' % name
def _private_2(name):
return 'Hi, %s' % name
def greeting(name):
if len(name) > 3:
return _private_1(name)
else:
return _private_2(name)
我們在模塊裏公開greeting()函數，而把內部邏輯用private函數隱藏起來了，這樣，調用greeting()函數不用關心內部的private函數細節，這也是一種非常有用的代碼封裝和抽象的方法，即：
外部不需要引用的函數全部定義成private，只有外部需要引用的函數才定義爲public。
3、安裝第三方模塊
在Python中，安裝第三方模塊，是通過包管理工具pip完成的。
在命令提示符窗口下嘗試運行pip，如果Windows提示未找到命令，可以重新運行安裝程序添加pip。
例如，我們要安裝一個第三方庫——Python Imaging Library，這是Python下非常強大的處理圖像的工具庫。不過，PIL目前只支持到Python 2.7，並且有年頭沒有更新了，因此，基於PIL的Pillow項目開發非常活躍，並且支持最新的Python 3。
一般來說，第三方庫都會在Python官方的pypi.python.org網站註冊，要安裝一個第三方庫，必須先知道該庫的名稱，可以在官網或者pypi上搜索，比如Pillow的名稱叫Pillow，因此，安裝Pillow的命令就是：
pip install Pillow
4、安裝常用模塊
在使用Python時，我們經常需要用到很多第三方庫，例如，上面提到的Pillow，以及MySQL驅動程序，Web框架Flask，科學計算Numpy等。用pip一個一個安裝費時費力，還需要考慮兼容性。我們推薦直接使用Anaconda，這是一個基於Python的數據處理和科學計算平臺，它已經內置了許多非常有用的第三方庫，我們裝上Anaconda，就相當於把數十個第三方模塊自動安裝好了，非常簡單易用。
Anaconda安裝的第三方模塊會安裝在Anaconda自己的路徑下，不影響系統已安裝的Python目錄。
安裝好Anaconda後，重新打開命令行窗口，輸入python，可以看到Anaconda的信息：
可以嘗試直接import numpy等已安裝的第三方模塊。
5、模塊搜索路徑
當我們試圖加載一個模塊時，Python會在指定的路徑下搜索對應的.py文件，如果找不到，就會報錯：
>>> import mymodule
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named mymodule
默認情況下，Python解釋器會搜索當前目錄、所有已安裝的內置模塊和第三方模塊，搜索路徑存放在sys模塊的path變量中：
>>> import sys
>>> sys.path
['', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python36.zip', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6', ..., '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages']
如果我們要添加自己的搜索目錄，有兩種方法：
一是直接修改sys.path，添加要搜索的目錄：
>>> import sys
>>> sys.path.append('/Users/michael/my_py_scripts')
這種方法是在運行時修改，運行結束後失效。
第二種方法是設置環境變量PYTHONPATH，該環境變量的內容會被自動添加到模塊搜索路徑中。設置方式與設置Path環境變量類似。注意只需要添加你自己的搜索路徑，Python自己本身的搜索路徑不受影響。