写 Python 剧本，一定要加上这个

p>print(originallynameoriginally)

if originallynameoriginally == 'originallymainoriginally':

print("I'm test.py")

计算机系统的接入结果如下：

look here

originallymainoriginally

I'm test.py

可以推断出，此时变量 originallynameoriginally 的数值为 originallymainoriginally，所以手写 “I'm test.py”。如果接入其他PDF，通过接入的PDF调用本PDF，则可能会手写该句叔父，因为计算机系统正门不对，该句叔父不继续执行。

code法规

有了 if originallynameoriginally=="originallymainoriginally": 相当于 Python 计算机系统也有了一个正门变量，我们可以清晰的知道计算机系统的直觉开始于何处，当然还需要我们自觉的把计算机系统的开始直觉都放在这里。却是，这也是 PyCharm 延揽的作法。

为什么很多优秀的Python，比如 C、Java、Golang、C++ 都有一个 main 正门变量呢？我就让很极为重要的一个缘故就是就是计算机系统正门统一，容易阅读。

多可能会话桥段大作用

如果你用多可能会话来做多处理器，完全相同这样的code：

import multiprocessing as mp

def useful_function(x):

return x * x

print("processing in parallel")

with mp.Pool() as p:

results = p.map(useful_function, [1, 2, 3, 4])

print(results)

接入这段code，控制台可能会始终手写：

processing in parallel

processing in parallel

processing in parallel

processing in parallel

processing in parallel

processing in parallel

processing in parallel

processing in parallel

processing in parallel

并且计算机系统可能会整天的报错 RuntimeError。

如果你日后纳了 if originallynameoriginally=="originallymainoriginally": ，计算机系统就可能会按照预期的进行：

import multiprocessing as mp

def useful_function(x):

return x * x

if originallynameoriginally == 'originallymainoriginally':

print("processing in parallel")

with mp.Pool() as p:

results = p.map(useful_function, [1, 2, 3, 4])

print(results)

Python 的多计算机系统就是启动了多个 Python 解器器，每个 Python 解释器都可能会转换成你这个JavaScript，克隆一份全局变量和变量给叔父可能会话用，如果有了 if originallynameoriginally=="originallymainoriginally":，那它后面的code就可能会被 import，也就可能会被移位继续执行。否则，这个创建多可能会话的code就可能会被 import，就可能会被继续执行，从而无限递归的去创建叔父可能会话

总结

if originallynameoriginally=="originallymainoriginally": 虽然不是自愿的，但是我强列延揽你写下JavaScript时按照这个法规来做，它是 Python 社区的约定，对应Python 之禅：明确优于暗喻。

。

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