只是多了一个python脚本，所有人都开始喜欢它！python代码入口点详解

Python（发音：英[?pa?θ?n]，美[?pa?θɑ:n]），是一种面向对象、直译式电脑编程语言，也是一种功能强大的通用型语言，已经具有近二十年的发展历史，成熟且稳定。它包含了一组完善而且容易理解的标准库，能够轻松完成很多常见的任务。它的语法非常简捷和清晰，与其它大多数程序设计语言不一样，它使用缩进来定义语句。

Python支持命令式程序设计、面向对象程序设计、函数式编程、面向切面编程、泛型编程多种编程范式。与Scheme、Ruby、Perl、Tcl等动态语言一样，Python具备垃圾回收功能，能够自动管理存储器使用。它经常被当作脚本语言用于处理系统管理任务和网络程序编写，然而它也非常适合完成各种高级任务。Python虚拟机本身几乎可以在所有的作业系统中运行。使用一些诸如py2exe、PyPy、PyInstaller之类的工具可以将Python源代码转换成可以脱离Python解释器运行的程序。

这篇文章将会聊聊python代码中的入口点．很多人可能知道，入口点一般会放在setup.py 文件中，经过打包后可以作为命令行使用，不过很少有人会去用它．接下来，我将会介绍如何使用入口点生成python包，之后就可以让别人在代码中或者命令行下使用．

安装过python包的都知道使用pip install , setup.py就是定义了你自己开发的包的相关信息，然后可以打包上传到python的包管理中心供别人下载.而入口点entry_points可以让包作为命令行工具使用．

Snek,Inc.

恭喜你！你刚刚被任命为"snek半导体和软件公司"的CEO，作为CEO，你的第一个工作是让员工开发出snek的原型系统，很快，工程师就做出来了，它是一个python脚本，snek.py:

在公司产品发布的那一天，你演示了这个原型系统，运行很顺利：

SaaS--Snek as a Service

不幸的是，用户不会使用python，他们只想在电脑的命名行下直接使用Snek的服务，于是工程师们加班加点作出了下一个版本，让snek在安装时自动生成控制台脚本，这样就可以在命令行下运行了．他们是怎么做的？只需要在setup.py　脚本中包含包名，依赖等信息，像下面这样：

下面的代码就是指定了应该从snek脚本的main函数开始执行．

工程师说，控制台脚本就是特殊的入口点，setuptools 在你的包被别人安装时，读取其中的内容并生成某些脚本文件．现在，让我们从源代码中安装(当然你可以发布为python库，让别人使用pip下载安装）：

在公司的年度产品会上，你展示了这个amazing的产品：

Snek for Everyone

没有人不喜欢Snek，公司的IPO超过了60亿美元．有些高级用户希望为他们量身定制高级的版本．工程师又加班加点做了出来：

他们加了一个豪华版的Snek，这让高级用户特别开心.小编推荐一个学python的学习裙，【六九九+七四九+八五二】，无论你是大牛还是小白，是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习！裙内有开发工具，很多干货和技术资料分享！

Snek International Community

全球数百万人都在使用snek，人们对snek不同版本的需求越来越高，而且一些snek的专业用户（程序员）要求snek可以定制，他们想开发自己的snek版本.

他们增加了snek的基础架构，当snek运行时，使用被称作snek_types 的入口点注册其他类型的snek，这样就能动态的在控制台输出不同的snek版本．

具体来说，get_sneks 中的pkg_resources.iter_entry_points('snek_types') 遍历所有注册到入口点的snek名，然后加入snek版本中．于是，开发者们加入了一个可爱版本的snek，命名为cute_snek.py ：

如何找到这个可爱版本的snek呢？像下面这样定义setup.py：

代码中指定了从cute_snek.py脚本寻找cute_snek．

然后像之前一样打包：

现在我们就能在命令行下成功的运行这个可爱版本的snek，这是从cute_snek中动态加载的：

既然cute_snek可以动态的加载，那么所有类型的snek应该都可以动态加载，于是工程师们又修改了代码：

所有的snek都从snek_types中加载.小编推荐一个学python的学习裙，【六九九+七四九+八五二】，无论你是大牛还是小白，是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习！裙内有开发工具，很多干货和技术资料分享！

现在重新打包snek:

大功告成！！！

到此为止，你应该大概知道了如何使用python中的入口点了吧．

Python可以做什么？

web开发和 爬虫是比较适合 零基础的

自动化运维 运维开发 和 自动化测试 是适合 已经在做运维和测试的人员

大数据 数据分析 这方面 是很需要专业的 专业性相对而言比较强

科学计算 一般都是科研人员 在用

机器学习 和 人工智能 首先 学历 要求高 其次 高数要求高 难度很大