自学教程：Jupyter Notebook运行Python代码实现传参方式

Jupyter Notebook运行Python代码实现传参

在Jupyter Notebook中，运行Python源代码非常方便，但是如何模拟命令行方式运行时的输入参数呢？

如果直接使用sys.argv会出现错误。

例如，使用argv[1]时出现

导致上述错误的原因为：在Jupyter Notebook中运行Python代码时，argv中有三个默认参数，分别是：

argv[0]: ‘路径/test.py' （源代码文件名）argv[1]: ‘-f'argv[2]: '路径/kernel-…json'

而在命令行方式下运行Python代码时，argv[0]与上述argv[0]相同，但argv[1]为命令行中紧随在test.py之后的字符串

例如，在如下命令行中

python test.py test.txtargv[1]为 test.txt

因此，解决方案就是对 list argv 进行修改，如下面的代码所示：

#需要sys模块来使用argvfrom sys import argv#查看当前的argv列表print(len(argv))print(argv)#直接修改argvargv[1] = 'test.txt'#也可以添加新的参数argv.append('test.txt')

这样，在后续代码中， .py 和 .ipynb源代码一致，无需为在Jupyter Notebook中运行而进行修改。

jupyter notebook参数化运行python

Updates

（2019.8.14 19:53）吃饭前用这个方法实战了一下，吃完回来一看好像不太行：跑完一组参数之后，到跑下一组参数时好像没有释放之占用的 GPU，于是 notebook 上的结果，后面好几条都报错说 cuda out of memory。

现在改成：将 notebook 中的代码写在一个 python 文件中，然后用命令行运行这个文件，比如：

# autorun.pyimport os# print(os.getcwd())over = [ 
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