最全总结：把模块当做脚本来执行的 7 种案例及其原理
最全总结：把模块当做脚本来执行的 7 种案例及其原理
本篇选自 Python黑魔法指南 -> 第二章 -> 第14节。
github仓库: https://github.com/iswbm/magic-python
如本文对你有用，可否到 github 上帮我点个 star 呢？
1. 用法举例
前面的文章里其实分享过不少类似的用法。比如：
1、 快速搭建一个 HTTP 服务
# python2
$ python -m SimpleHTTPServer 8888
# python3
$ python3 -m http.server 8888
效果如下：
2、快速构建 HTML 帮助文档
$ python -m pydoc -p 5200
效果如下：
3、快速进入 pdb 调试模式
$ python -m pdb demo.py
4、最优雅且正确的包安装方法
$ python3 -m pip install requests
5、快速美化 JSON 字符串
$ echo '{"name": "MING"}' | python -m json.tool
6、快速打印包的搜索路径
$ python -m site
效果如下：
7、用于快速计算程序执行时长
$ python3 -m timeit '"-".join(map(str, range(100)))'
2. 原理剖析
上面的诸多命令，都有一个特点，在命令中都含有 -m 参数选项，而参数的值，SimpleHTTPServer， http.server， pydoc，pdb，pip， json.tool，site ，timeit这些都是模块或者包。
通常来说模块或者包，都是用做工具包由其他模块导入使用，而很少直接使用命令来执行（脚本除外）。
Python 给我们提供了一种方法，可以让我们将模块里的部分功能抽取出来，直接用于命令行式的调用。效果就是前面你所看到的。
那这是如何实现的呢？
最好的学习方式，莫过于模仿，直接以 pip 和 json 模块为学习对象，看看目录结构和代码都有什么特点。
先看一下 pip 的源码目录，发现在其下有一个 __main__.py 的文件，难道这是 -m 的入口？
再看一下 json.tool 的源码文件，json 库下面却没有 __main__.py 的文件。
这就很奇怪了。
不对，再回过头看，我们调用的不是 json 库，而是 json 库下的 tool 模块。
查看 tool 模块的源代码，有一个名为 main 的函数
但它这不是关键，main 函数是在模块中直接被调用的。
只有当 __name__ 为 __main___ 时，main 函数才会被调用
if __name__ == '__main__':
main()
当模块被导入时，__name__ 的值为模块名，
而当模块被直接执行，__name__ 的值就变成了 __main__。
这下思路清晰了，我来总结一下：
想要使用 -m 的方式执行模块，有两种方式：
- 第一种：以
-m <package>的方式执行，只要在 package 下写一个__main__.py的文件即可。 - 第二种：以
-m <package.module>的方式执行，只要在 module 的代码中，定义一个 main 函数，然后在最外层写入下面这段固定的代码
if __name__ == '__main__':
main()
上面我将 -m 的使用情况分为两种，但是实际上，只有一种，对于第一种，你完全可以将 -m <package> 理解为 -m <package.__main__> 的简写形式。
3. 实践一下
先把当前路径设置追加到 PATH 的环境变量中
$ export PATH=${PATH}:`pwd`
先来验证一下第一种方法。
然后在当前目录下新建一个demo 文件夹，并且在 demo 目录下新建一个 __main__.py 的文件，随便打印点东西
# __main__.py
print("hello, world")
然后直接执行如下命令，立马就能看到效果。
$ python3 -m demo
hello,world
执行过程如下：
再来验证一下使用第二种方法。
在 demo 目录下再新建一个 foobar.py 文件
# foobar.py
def main():
print("hello, world")
if __name__ == "__main__":
main()
最后执行一下如下命令，输出与预期相符
$ python3 -m demo.foobar
hello, foobar
4. -m 存在的意义
-m 实现的效果，无异于直接执行一个 Python 模块/脚本。
那么问题就来了，那我直接执行不就行啦，何必多此一举再加个 -m 呢？
这个问题很有意思，值得一提。
当我们使用一个模块的时候，往往只需要记住模块名，然后使用 import 去导入它就行了。
之所以能这么便利，这得益于 Python 完善的导入机制，你完全不需要知道这个模块文件存在哪个目录下，它的绝对路径是什么？因为 Python 的包导入机制会帮你做这些事情。
换句话说，如果你不使用 -m 的方式，当你要使用 python -m json.tool，你就得这样子写
$ echo '{"name": "MING"}' | python /usr/lib64/python2.7/json/tool.py
{
"name": "MING"
}
如此一对比，哪个更方便？你心里应该有数了。