修改best_practices.py文件如下所示：
在此示例代码中 ， 文件的前10行具有与之前相同的内容 。第12行的第二个函数创建并返回一些示例数据，第17行的第三个函数模拟将修改后的数据写入数据库 。
第21行定义了main()函数 。在此示例中，对main()做出修改 ， 它将调用数据读取，数据处理以及数据写入等功能 。
首先，从read_data_from_web()中创建data 。将data作为参数传入process_data()，之后将返回modified_data 。最后，将modified_data传入write_data_to_database() 。
脚本的最后两行是条件语块用于验证__name__ ， 并且如果if语句为True，则执行main() 。
在命令行中运行如下所示：
根据执行结果，Python解释器在执行main()函数时，将依次执行read_data_from_web()，process_data()以及write_data_to_database() 。当然 ， 您也可以导入best_practices.py文件并重用process_data()作为不同的数据输入源，如下所示：
在此示例中，导入了best_practices并且将其简写为bp 。
导入过程会导致Python解释器执行best_practices.py的全部代码，因此输出显示解释文件用途的信息 。
然后，从文件中存储数据而不是从Web中读取数据 。之后，可以重用best_practices.py文件中的process_data()和write_data_to_database()函数 。在此情况下，可以利用代码重写来取代在main()函数中实现全部的代码逻辑 。
实践总结
以下是Python中main()函数的四个关键最佳实践：
结论
恭喜！您现在已经了解如何创建Python main()函数了 。
本文介绍了如下内容：
现在，您可以开始编写一些非常棒的关于Python main()函数代码啦！
彩色折线散点图python怎么指定数据一、导包
二、绘制简单折线
1、在利用pandas模块进行操作前python指定函数数据，可以先引入这个模块python指定函数数据，如下python指定函数数据：
2、读取Excel文件的两种方式：
三、pandas操作Excel的行列
1、读取指定的单行，数据会存在列表里面
2、读取指定的多行，数据会存在嵌套的列表里面
3、读取指定的行列
4、读取指定的多行多列值
5、获取所有行的指定列
6、获取行号并打印输出
7、获取列名并打印输出
8、获取指定行数的值
四、pandas处理Excel数据成为字典
五、绘制简单折线图
六、绘制简单散点图
使用scatter绘制散点图并设置其样式
1、绘制单个点，使用函数scatter，并向它传递x,y坐标，并可使用参数s指定点的大小
2、绘制一系列点，向scatter传递两个分别包含x值和y值的列表
3、设置坐标轴的取值范围：函数axis（）要求提供四个值，x,y坐标轴的最大值和最小值
4、使用参数edgecolor在函数scatter中设置数据点的轮廓
5、向scatter传递参数c,指定要使用的颜色
6、使用颜色映射
7、自动保存图表：使用函数plt.savefig()
8、设置绘图窗口尺寸
9、实例程序
python中怎么设定函数形参的类型直接写个名字就行 。python的一切默认都是对象，参数没使用前，是没有类型的 。甚至函数写不写行参都无所谓 。
python自定义一个函数，如何指定两个参数的类型你是代码写错了
print '总和为:'+ count
这一行中'总和为:' 这个字符串和 count整数相加的，当然会报错
可以改成：
print '总和为:',count
Python自定义函数 ， 用来判断数据类型 ， 求不需要自定义，内置函数isinstance就可以用来判断对象的类型 。
如：
##会输出True
print(isinstance(1,(str,int)))
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