Python中带参数导入模块

Question

在Python中，是否有可能带有一些参数导入模块？

我所指的“参数”是指模块中存在一个未在该模块中初始化的变量，但我仍在该模块中使用该变量。简而言之，我想要类似函数的行为，但与函数不同的是，我希望模块的变量在调用代码中被公开。

例如a.py：

#lists like data, count, prob_distribution are constructed from training_pool (not initialized in this file)
x = pymc.Uniform('x', lower = 0, upper = 1)
rv = [ Multinomial("rv"+str(i), count[i], prob_distribution[i], value = data[i], observed=True) for i in xrange(0, len(count)) ]

b.py:

import a  #I want some way tr pass value of training_pool
m = pymc.MCMC(a)

我希望a.py中的所有随机变量都能暴露给MCMC。对于手头问题，我也愿意接受更好的方法，但我也想知道在Python中是否可以将参数传递给模块。

- turing

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你是在询问 from a import * 吗？ - BrenBarn

我认为他正在询问模块全局变量。 - Jonathon Reinhart

将你的代码放进一个函数中，然后通过传递参数给该函数来运行！ - Oleg Sklyar

@Oleg，我不想这样做，因为在这种情况下，像x、rv这样的变量将成为函数的局部变量，MCMC将无法从中采样。 - turing

这是一个不寻常的模式，但看起来这是在 pymc 中完成任务的方式...建议复制其中一个工作示例，然后进行修改以了解正在发生的事情。 - John Greenall

Answer 1

有多种方法可以这样做，这里只给出一个简单而幼稚的例子：

main.py

"""A silly example - main supplies a parameter
"""

import sys,os

print os.path.basename(__file__)+":Push it by: --myModuleParam "+str(123)
sys.argv.append('--myModuleParam')
sys.argv.append(123)
import module


print os.path.basename(__file__)+":Pushed my  param:"+str(module.displayMyParam)

module.py

"""A silly example - module consumes parameter
"""

import sys,os

displayMyParam = 'NotYetInitialized'

for px in sys.argv:
    if px == '--myModuleParam':
        idx = sys.argv.index(px)
        sys.argv.pop(idx) # remove option
        displayMyParam = sys.argv[idx]
        sys.argv.pop(idx) # remove value
        print os.path.basename(__file__)+":Got my param:"+str(displayMyParam)

#
# That's it...
#

- acue

Answer 2

正如@otus已经回答的那样，没有办法将参数传递给模块。

我认为你正在遵循PyMC2的一些入门示例，这些示例使用模块包装贝叶斯模型中所有节点的代码。这种方法对于入门很有帮助，但正如你所发现的那样，在想要运行多种变体的模型时可能会受到限制。

幸运的是，除了模块之外，PyMC2还可以从列表或字典创建MCMC对象。在这种情况下，我建议像@oleg-s在注释中建议的那样：使用函数。您可以用return locals()结束函数以获得本应该在模块中的一切的字典，并将其作为适当的输入传递给pymc.MCMC构造函数。这是一个例子：

# a.py
from pymc import *

count = [10, 10] # perhaps good to put this stuff in data.py
prob_distribution = [[.5, .5], [.1, .2, .7]]
data = [[2, 8], [2, 3, 5]]

def model(training_pool):
    x = Uniform('x', lower = 0, upper = 1)
    rv = [ Multinomial("rv"+str(i), count[i], prob_distribution[i], value = data[i], observed=True) for i in training_pool ]

    return locals()

---

# b.py
import pymc, a

training_pool = [0]
m = pymc.MCMC(a.model(training_pool))

- Abraham D Flaxman

Answer 3

无法向模块传递参数。但是，您可以在第三个模块中使用全局变量来实现:

# a.py
parameter = None

---

# b.py
import a
a.parameter = 4
import c

---

# c.py
import a
# use a.parameter

当然，这仅适用于没有其他东西导入c的情况，因为模块只被导入一次。

- otus

Answer 4

我发现定义全局变量，并允许通过初始化函数设置这些变量是很有帮助的。

def init(config_filename=CONFIG_FILENAME):
    config = configparser.ConfigParser(interpolation=configparser.ExtendedInterpolation())
    config.read(config_filename)

    global YEARS
    YEARS = config['DEFAULT']['YEARS']
    global FEATURES
    FEATURES = config['DEFAULT']['FEATURES']

然后，用户只需要记得在使用这些方法之前初始化模块即可：

import module
module.init('config.ini')

请注意，我不会在期望公开传播的模块上使用此功能。这更适用于我自己个人使用的单文件模块。

- Josiah Yoder

Answer 5

对于大多数情况而言，模块全局变量确实足够了，但是如果

• 需要在模块初始化期间对参数进行评估，或者
• 需要具有不同参数的多个版本的模块

在Python的最新版本中，可以分两步加载，首先是spec，然后是exec。在中间，您可以设置额外的变量。

import importlib
abstractModuleSpec=importlib.util.find_spec('myModule')
module4=importlib.util.module_from_spec(abstractModuleSpec)
module2=importlib.util.module_from_spec(abstractModuleSpec)
module2.parameter="you are version 2"
module4.parameter="you are version 4"
module4.__spec__.loader.exec_module(module4)
module2.__spec__.loader.exec_module(module2)

在模块中，您可以检查dir()或类似的方法，以查看变量是否已定义。

- arivero

Answer 6

我真的很惊讶没有人提到环境变量。这是我发现的最干净的方法：

a.py

import os
param = os.getenv('MY_PACKAGE_PARAM', None)
print(param)

b.py

import os
os.setenv('MY_PACKAGE_PARAM', 'Hello world!')
import a

- Martin Pecka

Answer 7

目前没有直接传递参数到模块的方法，但是您可以稍加修改代码，并从模块中导入参数作为全局参数。

- Nupur Thakur

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欢迎来到SO！请阅读tour和如何撰写好的答案？。 - Tomer Shetah