Jupyter Notebook运行Python代码实现传参方式揭秘

2023-11-30 02:44:24

在 Jupyter Notebook 中有效传递参数：命令行参数与函数参数的对比

引言

Jupyter Notebook 是一款功能强大的交互式计算环境，广泛应用于数据科学、机器学习和人工智能等领域。在使用 Jupyter Notebook 运行 Python 代码时，经常需要向程序传递参数。参数是指程序运行时需要的数据，用于控制程序的行为、指定处理的数据集，或在程序中传递数据。了解不同类型的参数及其优缺点至关重要，以有效地使用 Jupyter Notebook 进行数据分析和机器学习任务。

命令行参数

命令行参数是在命令行中传递给程序的参数。在 Jupyter Notebook 中使用命令行参数，只需在运行 Python 代码时在命令行中指定参数即可。命令行参数的格式为：

python script.py arg1 arg2 ...

其中，script.py 是 Python 脚本的名称，arg1、arg2 等是传递给脚本的参数。

示例：

import sys

# 获取命令行参数
args = sys.argv

# 打印命令行参数
print(args)

运行此代码，将在控制台中打印出命令行参数。

优点：

简单易用： 命令行参数简单易用，可以在脚本运行时动态指定参数值。

缺点：

只能在脚本运行时指定参数值： 如果需要在脚本中多次使用参数，就需要在脚本中多次指定参数值。
不易调试： 命令行参数可能会导致调试困难，尤其是当参数数量较多时。

函数参数

函数参数是在函数定义时指定的参数。在 Jupyter Notebook 中使用函数参数，需要在函数定义时指定参数，并在调用函数时传递参数值。函数参数的格式为：

def function_name(param1, param2, ...):
    # 函数体

其中，function_name 是函数的名称，param1、param2 等是函数的参数。

示例：

def add_two_numbers(a, b):
    """
    计算两个数字的和。

    Args:
        a: 第一个数字。
        b: 第二个数字。

    Returns:
        两个数字的和。
    """

    return a + b

# 调用函数
result = add_two_numbers(1, 2)

# 打印结果
print(result)

运行此代码，将在控制台中打印出两个数字的和。

优点：