我需要从另一个脚本调用一个python脚本,我试图在execfile函数的帮助下完成它。我需要将字典作为参数传递给调用函数。是否有可能这样做?
import subprocess
from subprocess import Popen
-------To read the data from xls-----
ret_lst = T_read("LDW_App05")
for each in ret_lst:
lst.append(each.replace(' ','-'))
lst.append(' ')
result = Popen(['python','LDW_App05.py'] + lst ,stdin = subprocess.PIPE,stdout = subprocess.PIPE).communicate()
print result
在这里,我在上面的代码中以列表的形式从Excel表读取输入数据,我需要将列表作为参数传递给LDW_App05.py文件
答案 0 :(得分:1)
我建议不要将复杂数据作为CL参数传递,而是建议通过STDIN / STDOUT管理数据 - 然后你不必担心转义特殊的,有重要意义的字符并超过最大命令行长度。< / p>
通常,作为基于CL参数的脚本,您可能会使用app.py
:
import sys
if __name__ == "__main__": # ensure the script is run directly
if len(sys.argv) > 1: # if at least one CL argument was provided
print("ARG_DATA: {}".format(sys.argv[1])) # print it out...
else:
print("usage: python {} ARG_DATA".format(__file__))
它显然希望传递一个参数,如果从另一个脚本传递它将打印出来,比如caller.py
:
import subprocess
out = subprocess.check_output(["python", "app.py", "foo bar"]) # pass foo bar to the app
print(out.rstrip()) # print out the response
# ARG_DATA: foo bar
但是,如果你想传递更复杂的内容,那么请说dict
?由于dict
是一个层次结构,我们需要一种方法将它呈现在一行中。有很多格式可以满足要求,但让我们坚持使用基本的JSON,因此您可能将caller.py
设置为这样的内容:
import json
import subprocess
data = { # our complex data
"user": {
"first_name": "foo",
"last_name": "bar",
}
}
serialized = json.dumps(data) # serialize it to JSON
out = subprocess.check_output(["python", "app.py", serialized]) # pass the serialized data
print(out.rstrip()) # print out the response
# ARG_DATA: {"user": {"first_name": "foo", "last_name": "bar"}}
现在,如果您修改app.py
以识别它接收JSON作为参数的事实,您可以将其反序列化回Python dict
以访问其结构:
import json
import sys
if __name__ == "__main__": # ensure the script is run directly
if len(sys.argv) > 1:
data = json.loads(sys.argv[1]) # parse the JSON from the first argument
print("First name: {}".format(data["user"]["first_name"]))
print("Last name: {}".format(data["user"]["last_name"]))
else:
print("usage: python {} JSON".format(__file__))
然后,如果再次运行caller.py
,您将获得:
First name: foo Last name: bar
但是这非常繁琐且JSON对CL不是很友好(幕后Python做了很多工作才能使其工作)更不用说有一个限制(操作系统和shell依赖)你的JSON有多大可以通过这种方式传递。使用STDIN / STDOUT缓冲区在进程之间传递复杂数据要好得多。为此,您必须修改app.py
以等待其STDIN的输入,并caller.py
向其发送序列化数据。因此,app.py
可以简单如下:
import json
if __name__ == "__main__": # ensure the script is run directly
try:
arg = raw_input() # get input from STDIN (Python 2.x)
except NameError:
arg = input() # get input from STDIN (Python 3.x)
data = json.loads(arg) # parse the JSON from the first argument
print("First name: {}".format(data["user"]["first_name"])) # print to STDOUT
print("Last name: {}".format(data["user"]["last_name"])) # print to STDOUT
和caller.py
:
import json
import subprocess
data = { # our complex data
"user": {
"first_name": "foo",
"last_name": "bar",
}
}
# start the process and pipe its STDIN and STDOUT to this process handle:
proc = subprocess.Popen(["python", "app.py"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE)
serialized = json.dumps(data) # serialize data to JSON
out, err = proc.communicate(serialized) # send the serialized data to proc's STDIN
print(out.rstrip()) # print what was returned on STDOUT
如果你调用caller.py
,你又会得到:
First name: foo Last name: bar
但是这次对您传递给app.py
的数据量没有限制,如果在shell转发等过程中某些格式混乱,您也不必担心你也可以保留这个频道&#39;打开并让两个进程以双向方式相互通信 - 查看this answer示例。