Question

我发现自己需要处理带有大量变量的函数和对象。

对于特定情况，考虑来自分离模块的函数，该函数接受N个不同的变量，然后将它们传递给新的实例化对象：

def Function(Variables): 
    Do something with some of the variables
    object1 = someobject(some of the variables)
    object2 = anotherobject(some of the variables, not necessarily as in object1)

虽然我可以传递一长串变量，但我不时会发现自己对一个函数进行了更改，这需要对其可能调用的其他函数或它可能创建的对象进行更改。有时变量列表可能会稍有变化。

是否有一种很好的方式来传递大量变量并保持灵活性？

我尝试以下列方式使用kwargs：

def Function(**kwargs):

    Rest of the function

并调用Function（** somedict），其中somedict是一个字典，其中包含我需要传递给Function的所有变量的键和值（可能还有一些）。但我得到一个关于未定义的全局变量的错误。

EDIT1：

我将在稍后发布这段代码，因为我现在不在家或实验室。直到那时我会尝试更好地解释这种情况。

我有一个分子动力学模拟，它需要几十个参数。很少需要迭代参数（例如温度）。为了充分利用四核处理器，我并行运行了不同的迭代。因此，代码以不同迭代的循环开始，并且在每次传递时将该迭代的参数发送到工作池（使用多处理模块）。它类似于：

P = mp.pool(number of workers) # If i remember correctly this line 
for iteration in Iterations:
     assign values to parameters
     P.apply_async(run,(list of parameters),callback = some post processing)
P.close()
P.join()

函数run获取参数列表并生成模拟对象，每个参数都将一些参数作为其属性。

EDIT2：

这是有问题的功能的一个版本。 **kwargs包含'sim'，'lattice'和'adatom'所需的所有参数。

def run(**kwargs): 
"""'run' runs a single simulation process.
j is the index number of the simulation run.
The code generates an independent random seed for the initial conditios."""
scipy.random.seed()
sim = MDF.Simulation(tstep, temp, time, writeout, boundaryxy, boundaryz, relax, insert, lat,savetemp)
lattice = MDF.Lattice(tstep, temp, time, writeout, boundaryxy, boundaryz, relax, insert, lat, kb, ks, kbs, a, p, q, massL, randinit, initvel, parangle,scaletemp,savetemp,freeze)
adatom = MDF.Adatom(tstep, temp, time, writeout, boundaryxy, boundaryz, relax, insert, lat, ra, massa, amorse, bmorse, r0, z0, name, lattice, samplerate,savetemp,adatomrelax)                

bad = 1 
print 'Starting simulation run number %g\nrun' % (j+1)    
while bad is 1:
    # If the simulation did not complete successfuly, run it again.
    bad = sim.timeloop(lattice,adatom1,j)
print 'Starting post processing'
# Return the temperature and adatomś trajectory and velocity
List = [j,lattice.temp , adatom1.traj ,adatom1.velocity, lattice.Toptemp,     lattice.Bottomtemp, lattice.middletemp, lattice.latticetop]
return  List

Answer 1

最干净的解决方案是根本不在函数中使用那么多参数。

您可以使用set方法或属性分别设置每个变量，将它们存储为类成员并由该类中的函数使用。

这些函数填充私有变量，get方法可用于检索这些变量。

另一种方法是使用结构（或没有函数的类），这样就可以创建一组命名的变量。

Answer 2

将* args和/或** kwargs作为函数定义参数列表中的最后一项，允许该函数接受任意数量的匿名和/或关键字参数。

当你不确定可以向你的函数传递多少个参数时，你会使用* args。

Answer 3

您还可以将元组中的参数分组以构建结构。

这不如使用结构或获取/设置方法那么优雅，但可以在现有应用程序中轻松应用而无需太多返工。

当然，只应将相关参数分组为元组。

E.g。你可以把一个函数传递给

value = function_call（（car_model，car_type），年龄，（owner.name，owner.address，owner.telephone））

这不会减少参数数量，但会增加更多结构。

处理大型变量并将其传递给python中的函数\对象

3 个答案: