我想知道是否可以在 jupyter/ipython 笔记本中使用命令行参数填充 sys.argv（或其他结构），类似于通过 python 脚本完成的方式。
例如，如果我要运行如下 python 脚本：
python test.py False
那么sys.argv 将包含参数False。但是如果我以类似的方式运行一个 jupyter 笔记本：
jupyter notebook test.ipynb False
然后命令行参数丢失。有没有办法从笔记本本身访问这个参数？
【问题讨论】：
标签： python jupyter-notebook command-line-arguments papermill
环顾四周后，我发现自定义库非常繁琐，但用几行代码解决了这个问题，我认为这很漂亮。我使用 nbconvert 最终得到一个 html 报告作为输出，其中包含笔记本中的所有图形和降价，但像往常一样通过最小的 python 包装器接受命令行参数：
python 文件 test_args.py（正常使用命令行参数）：
import sys,os
IPYNB_FILENAME = 'test_argv.ipynb'
CONFIG_FILENAME = '.config_ipynb'
def main(argv):
with open(CONFIG_FILENAME,'w') as f:
f.write(' '.join(argv))
os.system('jupyter nbconvert --execute {:s} --to html'.format(IPYNB_FILENAME))
return None
if __name__ == '__main__':
main(sys.argv)
笔记本包含：
import sys,os,argparse
from IPython.display import HTML
CONFIG_FILE = '.config_ipynb'
if os.path.isfile(CONFIG_FILE):
with open(CONFIG_FILE) as f:
sys.argv = f.read().split()
else:
sys.argv = ['test_args.py', 'input_file', '--int_param', '12']
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("input_file",help="Input image, directory, or npy.")
parser.add_argument("--int_param", type=int, default=4, help="an optional integer parameter.")
args = parser.parse_args()
p = args.int_param
print(args.input_file,p)
我可以像往常一样运行带有解析参数的 python 笔记本：
python test_args.py my_input_file --int_param 12
我倾向于将带有 argparse 调用的块粘贴到 python 包装器中，以便 python 脚本捕获命令行错误并且 -h 可以正常工作。
【讨论】：
IPYNB_FILENAME 并接收笔记本的文件名作为第一个命令行参数。这将使 test_args.py 成为适用于任何需要参数的笔记本的通用脚本。否则，您需要为每个笔记本添加一个额外的脚本。
我发现有两个项目可以满足您的要求
parameters 标签）这里有一个很好的资源来讨论这个问题：https://github.com/jupyter/help/issues/218
【讨论】：
我认为这个 Gist 可以帮助你：https://gist.github.com/gbishop/acf40b86a9bca2d571fa
这是一个简单的参数解析器的尝试，主要用于键=值对，可以在命令行和 IPython 笔记本中使用。它支持笔记本 URL 中的查询参数和笔记本的运行命令。
【讨论】：
如果目标是运行带有从命令行传递的可配置参数的笔记本，我认为最简单的方法是使用环境变量，如下所示：
NB_ARGS=some_args jupyter nbconvert --execute --to html --template full some_notebook.ipynb
然后在笔记本中，您可以import os 和使用os.environ['NB_ARGS']。变量值可以是一些包含键值对或 json 的文本。
【讨论】：
set NB_ARGS=some_args，后跟jupyter 命令。
在 Jupyter 单元格的顶部，输入如下一行：
%%python - --option1 value1 --option2 value2 --etc
在你的例子中：
%%python - True
这将像在命令行中一样使用提供的参数运行您的脚本。
例子：
%%python - --option1 value1 --option2 value2 --etc
import sys
if __name__ == '__main__':
print(sys.argv)
将输出：
['-', '--option1', 'value1', '--option2', 'value2', '--etc']
希望对你有帮助。
【讨论】：
使用args = parser.parse_args(args=[]) 会起作用。
或者为了测试，你可以将其声明为类格式。
class Args:
data = './data/penn'
model = 'LSTM'
emsize = 200
nhid = 200
args=Args()
【讨论】：
sys.argv 产生一个list，所以我使用了
sys.argv.append('hello')
在一个 jupyter 笔记本中，它允许我附加额外的成员并假装我正在从命令行传递参数。
【讨论】：
一种解决方法是让 jupyter notebook 从文件中读取参数。 在命令行中，修改文件并运行 notebook。
【讨论】：
我假设您只想解析一些笔记本的参数，但没有必要使用命令行。
如果你想解析类似的命令。
python script.py --a A --b B
您可以在笔记本中使用以下代码：
cmd = '--a A --b B'
args = args = parser.parse_args(cmd)
对于parse_args，您可以找到更多信息here。
【讨论】：
一个简单而幼稚的解决方案是将以下 sn-p 放在程序的第一行：
import sys
sys.argv = "your expected command line arguments here".split()
执行此命令后，argparse 之类的包就可以正常运行了。
因此，您可以在 jupyter 实验室服务器中运行您的脚本，而无需打开终端并输入您的参数。
【讨论】：
我尝试了上面列出的答案，并想出了一个不同的解决方案。
我原来的代码是
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="path to input image")
ap.add_argument("-y", "--yolo", required=True, help="base path to YOLO directory")
ap.add_argument("-c", "--confidence", type=float, default=0.5, help="minimum probability to filter weak detections")
ap.add_argument("-t", "--threshold", type=float, default=0.3, help="threshold when applying non-maxima suppression")
args = vars(ap.parse_args())
我试图将一个类设为
Class Args():
image='photo.jpg'
yolo='yolo-coco'
confidence=0.5
threshold=0.3
args=Args()
但进一步的代码 sn-ps 产生了错误。
于是我在vars(ap.parse_args())之后打印了args，发现是字典。
所以只需为原始参数创建一个字典：
args={"image": 'photo.jpg', "yolo": 'yolo-coco', "confidence": 0.5,"threshold": 0.3}
【讨论】：