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.txt
argv[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argv
from sys import argv
#查看当前的argv列表
print(len(argv))
print(argv)
#直接修改argv
argv[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.py
import os
# print(os.getcwd())
over = [ # 之前手工改参数跑完的参数组合
[0, 1, 1], [0, 1, 2], [0, 1, 3],
[0, 2, 1],
[1, 0, 1],
[1, 2, 1]
]
for alpha in range(1, 4, 1):
for beta in range(3):
for gamma in range(3):
if [alpha, beta, gamma] in over:
continue
os.system(f'python main.py --alpha {alpha} --beta {beta} --gamma {gamma}')这里的 main.py 是训练用的主文件。改在 py 里用 os.system 跑，希望跑一组参数之后完会自动释放资源再跑下一组（?）
Notes
有多组参数组合需要尝试，不想每组参数都人工修改 python 代码，再在 notebook 中 %run 它。
python 参数通过的 argparse 接收，在 notebook 中写个多重循环遍历参数组合传给 python 程序自动运行。
记录一个简例。
Codes
test_dir
|- test.py
|- test.ipynb
in py file
# test.py
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--number', type=int, default=0, help='number')
parser.add_argument('--string', type=str, default='abc', help='string')
args = parser.parse_args()
print('number:', args.number, type(args.number))
print('string:', args.string, type(args.string))in notebook
注意传参数时 $ 的使用
# test.ipynb
for i in range(3):
for s in ('a', 'b', 'c'):
%run test.py --number $i --string $s总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持aitechtogether.com。
