在 Python 中从文件中加载参数答案

【问题标题】：load parameters from a file in Python在 Python 中从文件中加载参数
【发布时间】：2012-01-21 11:36:49
【问题描述】：

我正在编写一个 Python 类来对流程进行建模，并且我想从文件中初始化参数，例如 'input.dat'。输入文件的格式如下所示。

'input.dat'文件：

Z0: 0 0
k: 0.1
g: 1
Delta: 20
t_end: 300

我写的代码如下。它有效，但显得多余且不灵活。有没有更好的方法来完成这项工作？比如循环做readline()然后匹配关键字？

def load(self,filename="input.dat"):
    FILE = open(filename)
    s = FILE.readline().split()
    if len(s) is 3:
        self.z0 = [float(s[1]),float(s[2])] # initial state
    s = FILE.readline().split()
    if len(s) is 2:
        self.k = float(s[1])    # kappa
    s = FILE.readline().split()
    if len(s) is 2:
        self.g = float(s[1])
    s = FILE.readline().split()
    if len(s) is 2:
        self.D = float(s[1])    #  Delta
    s = FILE.readline().split()
    if len(s) is 2:
        self.T = float(s[1])    # end time

【问题讨论】：

我发现任何一天的初始格式化都比解析要好。在实践中已经改变了格式以更好地与 python 交互。如果你可以改变你的 input.dat，让它看起来更像是一个漂亮的 python 字典，你可以吸进整个 glob 并在它上面运行 eval()。所以在开头和结尾加上括号，在字符串周围加上引号，你会更开心！
@pyInTheSky：是的。不要eval() 配置文件。使用安全的东西，例如 JSON 或 ConfigParser。
@Tim，基于 Python 的配置文件在某些情况下非常很有用，请参阅我的回答，例如：stackoverflow.com/a/8527168/68707
@Tim 当然 json 也可以。而且to nos :: json格式和python dict格式差不多，所以你可以导入json，做json.loads(file.read())，很快就能得到你想要的。

标签： python file serialization input

【解决方案1】：

您可以按如下方式遍历文件中的行：

for line in FILE:
    s = line.split
    var = s[0]
    if var == 'z0:':
        self.z0 = [float(s1), float(s2)]
    elif var == 'k:':
         etc.

等等。

【讨论】：

【解决方案2】：

也许这可能会给你你需要的东西：

def load(self,filename='input.dat'):
    with open(filename) as fh:
        for line in fh:
           s = line.split()
           if len(s) == 2:
               setattr(self,s[1],s[2])
           elif len(s) == 3:
               setattr(self,s[1],s[2:])

我也没有包含任何错误检查，但setattr 非常方便。

【讨论】：

【解决方案3】：

尝试以下方法：

def load(self, filename="input.dat"):
    d = {"Z0": "z0", "k": "k", "g": "g", "Delta": "D", "t_end": "T"}
    FILE = open(filename)
    for line in FILE:
        name, value = line.split(":")
        value = value.strip()
        if " " in value:
            value = map(float, value.split())
        else:
            value = float(value)
        setattr(self, d[name], value)

证明它有效：

>>> class A(object): pass
...
>>> a = A()
>>> load(a)
>>> a.__dict__
{'k': 0.10000000000000001, 'z0': [0.0, 0.0], 'D': 20.0, 'g': 1.0, 'T': 300.0}

【讨论】：

【解决方案4】：

类似这样的：

def load(self,filename="input.dat"):

    # maps names to number of fields they need
    # only necessary for variables with more than 1 field
    argmap = dict(Z0=2)

    # maps config file names to their attribute names on the object
    # if name is the same both places, no need
    namemap = dict(Z0="z0", Delta="D", t_end="T")

    with open(filename) as FILE:
        for line in FILE:
            s = line.split()
            var = s[0].rstrip(":")
            try:
                val = [float(x) for x in s[1:]]
            except ValueError:
                continue
            if len(val) == varmap.get(var, 1):
               if len(val) == 1:
                   val = val[0]
               setattr(self, namemap.get(var, var), val)

【讨论】：

【解决方案5】：

如果您对其他可以保存参数的文件开放，我建议您使用YAML 文件。
python 库是 PyYAML This 是您可以轻松地将它与 Python 一起使用的方式
为了更好的介绍，请看维基文章：http://en.wikipedia.org/wiki/YAML
好处是您可以将参数值读取为列表、地图
你会喜欢的！

【讨论】：

为什么不是 JSON 或 .INI，它们都内置在 Python 的 stdlib 中？或“导入”（见我的回答）。
@benhoyt，我想这更多是为了方便，我相信你的解决方案也可以:)

【解决方案6】：

Python 对象有一个内置的__dict__ 成员。你可以修改它，然后引用属性为obj.key。

class Data(object):
  def __init__(self, path='infile.dat'):
    with open(path, 'r') as fo:
      for line in fo.readlines():
        if len(line) < 2: continue

        parts = [s.strip(' :\n') for s in line.split(' ', 1)]
        numbers = [float(s) for s in parts[1].split()]

        # This is optional... do you want single values to be stored in lists?
        if len(numbers) == 1: numbers = numbers[0]
        self.__dict__[parts[0]] = numbers
        # print parts  -- debug

obj = Data('infile.dat')
print obj.g
print obj.Delta
print obj.Z0

最后，我们打印出一些键。这是这些的输出。

1.0
20.0
[0.0, 0.0]

为了保持一致性，您可以在我的代码中删除标记为“可选”的行，并将所有对象都放在列表中——无论它们有多少元素。这将使使用它们变得相当容易，因为您永远不必担心obj.g[0] 返回错误。

【讨论】：

【解决方案7】：

还有一个

def splitstrip(s):
    return s.split(':')[1].strip()

with open('input.dat','r') as f:
    a.z0 = [float(x) for x in splitstrip(f.readline()).split(' ')]
    a.k, a.g, a.D, a.T = tuple([float(splitstrip(x)) for x in f.read().rstrip().split('\n')])

;)

【讨论】：

【解决方案8】：

假设参数来自安全的地方（由您或用户制作，而不是互联网），只需将参数文件设为 Python 文件，params.py：

Z0 = (0, 0)
k = 0.1
g = 1
Delta = 20
t_end = 300

那么在你的代码中你所需要的就是：

import params
fancy_calculation(10, k=params.k, delta=params.Delta)

这样做的好处有两个：1) 简单，2) 您可以在参数描述中使用 Python 的强大功能——在这里特别有用，例如：

k = 0.1
Delta = 20
g = 3 * k + Delta

或者，您可以使用 Python 的内置 JSON 或 ConfigParser .INI parser 模块。

【讨论】：

【解决方案9】：

正如其他人所提到的，在 Python 中，您可以动态创建对象属性“on the fly”。这意味着您可以执行以下操作来创建Params 对象，因为它们被读入。我试图让代码尽可能地由数据驱动，因此相对灵活。

# maps label to attribute name and types
label_attr_map = {
       "Z0:": ["z0", float, float],
        "k:": [ "k", float],
        "g:": [ "g", float],
    "Delta:": [ "D", float],
    "t_end:": [ "T", float]
}

class Params(object):
    def __init__(self, input_file_name):
        with open(input_file_name, 'r') as input_file:
            for line in input_file:
                row = line.split()
                label = row[0]
                data = row[1:]  # rest of row is data list

                attr = label_attr_map[label][0]
                datatypes = label_attr_map[label][1:]

                values = [(datatypes[i](data[i])) for i in range(len(data))]
                self.__dict__[attr] = values if len(values) > 1 else values[0]


params = Params('input.dat')
print 'params.z0:', params.z0
print 'params.k:', params.k
print 'params.g:', params.g
print 'params.D:', params.D
print 'params.T:', params.T

输出：

params.z0: [0.0, 0.0]
params.k: 0.1
params.g: 1.0
params.D: 20.0
params.T: 300.0

【讨论】：