在python 2.7中将参数传递给execfile

时间:2017-07-19 08:47:28

标签: python parameter-passing execfile

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

1 个答案:

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

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。