if __name__ == '__main__':出现递归错误

时间: 2023-10-25 14:26:57 浏览: 78
引用中提到了一个代码片段：if __name__ == '__main__'。这个语句的作用是在Python脚本文件中标识当前模块是否被直接执行。如果一个脚本文件作为主程序直接运行，那么这个判断条件会成立，代码块中的内容会被执行。而如果这个脚本文件被其他模块导入，那么这个判断条件会不成立，代码块中的内容不会被执行。 引用和中提到了一个常见的错误，即在Windows上使用多进程时可能会出现递归错误。在Windows上，子进程会自动导入启动它的文件，并执行其中的语句。如果使用了if __name__ == '__main__'这样的判断语句，那么在子进程中也会执行其中的代码块，从而导致无限递归创建子进程的错误。 为了避免这种情况发生，我们可以将创建子进程的部分代码放在if __name__ == '__main__'条件下，这样只有当脚本文件作为主程序直接运行时才会执行创建子进程的代码。这样就能避免无限递归创建子进程的错误发生。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Python递归函数实例讲解](https://download.csdn.net/download/weixin_38597970/13786259)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [if __name__ == '__main__':在一个多进程python程序中的必要性](https://blog.csdn.net/mihanglaoban/article/details/82319892)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [Python3关于多进程和if __name__ == "__main__"的问题](https://blog.csdn.net/llf_cloud/article/details/81775410)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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pythonpythonpython—if __ name __ == ‘__ main __’ 上次我们讲了python的__name__，知道了__name__的一些功能，我们今天就讲讲python的__name__的最后，也是最重要的一个。 C++ C++跟__name__和python都没什么联系，不过C++有一个程序入口叫”int main(){}”还是”void main(void)”来着，都行。(反正我试了) #include using namespace std; int main(){ cout << "hello world!" << endl; return 0; }
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python中 if __name__ == “__main__”的作用

开门见山地说，python中if __name__ == __main__的作用是作为程序运行的入口。（任何程序都只能有一个入口） 如果写一个独立的简单的脚本，那么我们会发现脚本是顺序执行的。似乎没有if __name__ == __main__程序也能正常运行，例如： for i in range(10): if i % 2 == 0: print(i) 输出：0 2 4 6 8 程序是不受影响。对于想对大一些的脚本（结构上），如果我们有这样两个脚本(在一个文件夹下)，一个作为模块被引用，一个作为主程序运行。其中module.py文件内容如下: print(
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递归问题的JAVA代码

题目描述：【递归】 有5个人坐在一起，问第五个人多少岁？他说比第4个人大2岁。问第4个人岁数，他说比第3个人大2岁。问第三个人，又说比第2人大两岁。问第2个人，说比第一个人大两岁。最后问第一个人，他说是10岁。请问第五个人多大？

if __name__ == '__main__': sys.setrecursionlimit(10000000)

这段代码是 Python 中用于设置递归深度的限制的语句。在 Python 中，递归深度默认为 1000，当递归深度超过这个限制时，Python 解释器会抛出 RecursionError 异常。 sys.setrecursionlimit(n) 函数用于设置递归深度...

解释代码import multiprocessing as mp if __name__ == '__main__': mp.set_start_method('spawn')

接着，if __name__ == '__main__':语句判断当前程序是否在主模块中运行。这样做的目的是为了避免在子进程中再次运行主程序，从而导致无限递归的问题。 最后，mp.set_start_method('spawn')语句设置了当前程序使用的...

def fun(m): #**********SPACE********** if len(m) == ________________: return m[0] else: #**********SPACE********** return (m[len(m) - 1] + fun(m[:________________])) def main(): s = str(input("请输入一个不多于5位的正整数:")) #**********SPACE********** if ________________: print("输入数字超过限定位数，输入无效") else: #**********SPACE********** print('数位：%s\n输入的数字：%s\n逆序数字：%s' % (len(s), s, ________________)) if __name__ == '__main__': main()

这是一个 Python 的代码段，它的功能是将输入的不多于 5 位的正整数逆序输出，并计算出数位。...if __name__ == '__main__': main() 你可以在代码中的空白处填写相应的变量名或表达式来完成代码。

优化下列python代码中的递归函数：def words_divi(words, n): division_words = words / n print(division_words) if division_words <= words_max: if isinstance(division_words, int): for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: round(division_words) if division_words in words_list: for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: while division_words < words_max: division_words = division_words + 1 if division_words in words_list: for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: n = n + 1 print(n) words_divi(words, n) if __name__ == "__main__": words_list = [] bits_list = [] words_list.append(list(range(32, 1025, 16)) + list(range(1056, 8193, 16))) bits_list.append(list(range(16, 145, 1))) words = 16388 bits = 148 words_max = max(words_list[0]) bits_max = max(bits_list[0]) words_min = min(words_list[0]) bits_min = min(bits_list[0]) sram_list = [] num = 2 words_divi(words, num) print(sram_list)

if __name__ == "__main__": words_list = [] bits_list = [] words_list.append(list(range(32, 1025, 16)) + list(range(1056, 8193, 16))) bits_list.append(list(range(16, 145, 1))) words = 16388 bits ...

cache = {} def fib(number): if number in cache: return cache[number] if number == 0 or number == 1: return 1 else: cache[number] = fib(number - 1) + fib(number - 2) return cache[number] if __name__ == '__main__': print(fib(35))

在主程序中，使用if __name__ == '__main__':来判断是否作为独立程序运行。调用fib(35)来计算斐波那契数列中索引为35的值，并打印结果。 这段代码通过使用缓存来避免重复计算，提高了斐波那契数列函数的效率。

说一说为什么主进程创建子进程的代码块需要写在“if __name__ == '__main__':下

1. 避免无限递归：如果子进程也执行了主进程创建子进程的代码块，那么子进程又会创建新的子进程，从而形成无限递归的情况。 2. 并行执行：在某些操作系统中，通过导入模块时，会执行模块中的顶层代码。如果我们在...

class A: @property def t(self): return self.t @t.setter def t(self,t): self.t=t if __name__=='__main__': a=A() a.t=10 print(a.t) 怎样修改代码使得输出结果为10

代码中的问题在于t属性的getter方法中返回了自身的t属性，而这会导致无限递归调用。应该返回另一个变量作为属性值。...if __name__ == '__main__': a = A() a.t = 10 print(a.t) 这样输出结果就是10了。

if __ name__ == "__main__"的作用

1. **防止循环导入**（Circular Importing）: 如果一个模块A导入了另一个模块B，而模块B又尝试导入模块A，这时如果没有 if __name__ == "__main__"，会进入无限递归。通过这个判断，可以避免这种情况，在模块内部...

def f(n): if n == 0: #**********SPACE********** return ________________ #**********SPACE********** elif ________________: return 7 else: #**********SPACE********** return ________________ def main(): l = [] for i in range(1,9): #**********SPACE********** a = ________________ l.append(a) print("组成%d位数的奇数个数是%d个" %(i,a)) print("一共有%d个奇数" %sum(l)) if __name__ == '__main__': main()

if __name__ == '__main__': main() 这段代码中，我们定义了一个递归函数f(n)，该函数用于计算由奇数组成的n位数的个数。在函数中，我们使用了以下逻辑： - 如果n等于0，那么说明没有奇数位，返回0； -...

def fold_paper(length, width, times): if times == 0: return length, width half_length = length // 2 half_width = width // 2 if length % 2 == 1: half_length += 1 if width % 2 == 1: half_width += 1 return fold_paper(half_length, width, times - 1), fold_paper(length, half_width, times - 1) if __name__ == '__main__': length = int(input("请输入长方形的长度：")) width = int(input("请输入长方形的宽度：")) times = int(input("请输入对折的次数：")) final_length, final_width = fold_paper(length, width, times) print("最终的长和宽分别为：{}, {}".format(final_length, final_width)) if final_length > final_width: print("从大到小输出：{}, {}".format(final_length, final_width)) else: print("从大到小输出：{}, {}".format(final_width, final_length))简化代码

if __name__ == '__main__': length = int(input("请输入长方形的长度：")) width = int(input("请输入长方形的宽度：")) times = int(input("请输入对折的次数：")) final_length, final_width = fold_paper...

def loop(arr, i, count): j = i + arr[i] if j == len(arr) - 1: return count elif j < len(arr) - 1: count += 1 return loop(arr, j, count) else: return -1 if __name__ == "__main__": arr = [] line = sys.stdin.readline().strip() num = 0 for i in range(len(line)): if line[i] != ' ': num = num * 10 + (ord(line[i]) - ord('0')) else: arr.append(num) num = 0 arr.append(num)

这段代码是一个递归函数和读取标准输入的代码。递归函数名为loop，接受三个参数：一个整数列表arr，一个起始索引i和一个计数器count。递归函数的作用是在列表arr上从索引i开始向右跳跃，每次跳跃的距离...

修改二分查找法的递归程序(binarySearch.py），设法从命令行参数中荻 取测试列表的各元素以及所要查找的关键字def _binarySearch(key,a,io,hi): if hi <=io:return (-1) mid=(io+hi)//2 if a[mid]>key: return _binarySearch(key,a,io,mid) elif a[mid]<key: return _binarySearch(key,a,mid+1,hi) else: return mid def binarySearch(key,a): return _binarySearch(key,a,0,len(a)) #测试代码 def main(): a=[1,13,26,33,45,55,68,72,83,99] print("关键字位于列表索引",binarySearch(33,a)) print("关键字位于列表索引",binarySearch(58,a)) if __name__=='__main__':main()

if hi <= io: return -1 mid = (io + hi) // 2 if a[mid] > key: return _binarySearch(key, a, io, mid) elif a[mid] < key: return _binarySearch(key, a, mid + 1, hi) else: return mid def binary...

tree_str = '' def save_data(tree,filename='tree.txt'): with open(filename,'w',encoding='utf-8') as f: f.write(tree) def generate_tree(pathname,n=0): global tree_str if pathname.is_file(): tree_str += ' |' * n + '-' * 4 + pathname.name + '\n' elif pathname.is_dir(): tree_str += ' |' * n + '-' * 4 + \ str(pathname.relative_to(pathname.parent)) + '\\' + '\n' for cp in pathname.iterdir(): generate_tree(cp, n + 1) if __name__ == '__main__': pathname = Path("")#在这里输入目标目录 generate_tree(pathname) print(tree_str)

当传入的pathname表示一个文件夹时，它会在tree_str字符串中添加一个以'|'和'-'组成的标记，并且递归调用generate_tree函数，将子文件夹和子文件全部遍历一遍。 2. save_data(tree,filename='tree.txt')：这个函数...

def Factorial(n): #**********SPACE********** if n 【?】 1: fn=1 else: #**********SPACE********** fn = 【?】 return fn def main(): n = int(input("请输入正整型数值n：")) #**********SPACE********** print("结果为：",【?】) if __name__ == '__main__': main()

if __name__ == '__main__': main() 在这段代码中，我们定义了一个计算阶乘的函数Factorial(n)，它使用了递归的方式来计算n的阶乘。在主函数中，我们通过输入获取一个正整数n，并调用Factorial函数计算它的...

import jsondef transform_name(id): if id < 8000: return "flaw_type_" + str(id) else: return ""def transform_nickName(show, parent_attributes, siblings): siblings_show = "" for sibling in siblings: if sibling != parent_attributes and "show" in sibling: siblings_show += sibling["show"] + "_" return siblings_show + showdef transform_object(obj, attributes): result = {} if "id" in obj and obj["id"] and obj["id"] < 8000: result["name"] = transform_name(obj["id"]) result["nickName"] = transform_nickName(obj["show"], attributes, obj["Attributes"]) if "Properties" in obj: result["Properties"] = [] for property in obj["Properties"]: result["Properties"].append(transform_object(property, obj["Attributes"])) else: return None return resultdef transform_params_to_target(): with open("params.json", "r") as f: params = json.load(f) target = [] for obj in params: transformed_obj = transform_object(obj, params) if transformed_obj: target.append(transformed_obj) with open("target.json", "w") as f: json.dump(target, f, indent=4)if __name__ == "__main__": transform_params_to_target() 这一行代码中，输出的target.json并没有数据里面

转换规则是将"params.json"中的每个对象（object）根据其"id"属性进行转换，如果"id"属性小于8000，则将其转换为"name"属性和"nickName"属性，其中"name"属性的值为"flaw_type_"加上"id"属性的值，"nickName"属性的...

程序无法执行，修改class Processor(): def __init__(self): self._inspect_step = int(cfg.get('PROCESS', 'INSPECT_STEP')) def capture_img(self): global aco aco = aco + 1 self._cam.stream_on() raw_image = self._cam.data_stream[0].get_image() if raw_image is None: print("Getting image failed.\n") return None print("Frame ID: {} Height: {} Width: {} Count: {}\n" .format(raw_image.get_frame_id(), raw_image.get_height(), raw_image.get_width(), aco - 2)) numpy_image = raw_image.get_numpy_array() if numpy_image is None: return None img = Image.fromarray(numpy_image, 'L') if self._issave: picfile = '{}/{}.bmp'.format(self._picpath, self._piccount) self._piccount = self._piccount + 1 img.save(picfile) if self._isshow: w, h = img.size scale = min(1.0 * IMG_RESIZE_W / w, 1.0 * IMG_RESIZE_H / h) self._img = ImageTk.PhotoImage(image=img.resize((int(w * scale), int(h * scale)), Image.ANTIALIAS)) self._show_cb(self._img) self._cam.stream_off() return img def process_img(self, img): return PROC_OK def inspect(self): print("process2") time.sleep(1) def rotate(self): count = 0 aco = 0 self.threadsignal = 0 while self._running: v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: count = count + sum(v) if count > self._inspect_step: aco += 1 img = self.capture_img() count = count - self._inspect_step if __name__ == '__main__': task2 = multiprocessing.Process(target=self.inspect) task2.start() task1 = multiprocessing.Process(target=self.rotate) task1.start()

4. 在多进程环境中，使用 if __name__ == '__main__': 来避免创建子进程时出现递归调用的问题。 以下是修改后的代码示例： python import multiprocessing from queue import Queue import time class ...

import requests import urllib.request import os def quest_find(quest_url, awme_id): params = {"id": awme_id} respon = requests.get(quest_url, params=params).json() return respon["data"], respon["code"] def re_down(url,filename): try: urllib.request.urlretrieve(url,filename) except urllib.error.ContentTooShortError: print ('Network conditions is not good. Reloading...') re_down(url,filename) # 获取视频URL，并下载 if __name__ == '__main__': quest_url = "http://discover-rpc.cmm-crawler-intranet.k8s.limayao.com/play_url" save_path = "/home/algodev/sujunbin/whisper/test_model/video%s" %time if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) awme_ids = ['7119114587735100687'] with open('id_time.txt','r') as file: for line in file.readlines(): line = line.split() id = line[0] time1 = int(line[1]) if time1<10000: time ='<10s' elif 10000<=time1<20000: time='10-20s' elif 20000<=time1<30000: time='20-30s' elif 30000<=time1<40000: time='30-40s' elif 40000<=time1<50000: time='40-50s' elif 50000<=time1<60000: time='50-60s' elif 60000<=time1<90000: time='60-90s' elif 90000<=time1<120000: time='90-120s' elif 120000<=time1<180000: time='120-180s' elif time1>=180000: time='>180s' save_path = "/home/algodev/sujunbin/whisper/test_model/video%s" %time if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) data_json, code = quest_find(quest_url, id) play_url = data_json['play_url'] video_name = id + '.mp4' save_video_path = os.path.join(save_path, video_name) re_down(data_json['play_url'], save_video_path) print(save_video_path) for i in range(len(awme_ids)): data_json, code = quest_find(quest_url, awme_ids[i]) play_url = data_json['play_url'] video_name = awme_ids[i] + '.mp4' save_video_path = os.path.join(save_path, video_name) urllib.request.urlretrieve(data_json['play_url'], save_video_path) print(save_video_path) print("done!")这段代码有什么问题

3. 在 re_down() 函数中，若下载失败会无限递归调用自身，可能导致内存溢出。建议添加一个计数器，若连续下载失败次数超过一定阈值，则放弃下载。 4. 在循环过程中，多次声明 save_path 变量，覆盖了之前的赋值...

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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。