如何處理全局參數在科學Python腳本

我寫在Python一塊科學的軟件的方法，包括兩者的泊松方程求解器（使用牛頓法）上的矩形網格，和一個粒子在細胞代碼。我將牛頓求解器和粒子單元內代碼編寫爲獨立函數，這些函數由我的主腳本調用。如何處理全局參數在科學Python腳本

我原本寫的代碼作爲一個大的腳本，但決定分手的腳本，使其更加模塊化，並且使各個功能可以在自己被調用。我的問題是我有大量的「全局」變量，我認爲這個問題的參數。這主要包括定義問題幾何和網格的問題常量和參數（例如尺寸，某些邊界條件的位置，邊界條件等）。

這些參數對主腳本和各個函數都是必需的。我的問題是：什麼是存儲這些變量的最佳方式（也是最合適的），以便主腳本和函數都可以訪問這些變量。

我目前的解決方案是定義在一個單獨的模塊（parameters.py）一類像這樣：

class Parameters: 
    length = 0.008 
    width = 0.0014 

    nz = 160 
    nr = 28 

    dz = length/nz 
    dr = width/nr 
    ...

在我的主要腳本然後我有：

from parameters import Parameters 

par = Parameters() 

coeff_a = -2 * (1/par.dr**2 + 1/par.dz**2) 
...

這種方法可以讓我然後使用par作爲我的參數的容器，它可以傳遞給我想要的任何函數。它還提供了一種簡單的方法來輕鬆設置問題空間，以便僅運行其中一個功能。我唯一擔心的是每個函數都不需要存儲在par中的所有內容，因此它總是向前傳遞它似乎效率低下。我可能會從par中刪除很多參數，但是每次調用函數時都需要重新計算它們，這似乎更加低效。

是否有人們在這些場景中使用的標準解決方案？我應該提到，我的職能並沒有改變票面的屬性，只是閱讀它們。如果可能的話，我也對獲得高性能感興趣。

來源

2013-07-18 nicholls

一般來說，當你的程序需要在不同的地方很多參數，它是有道理拿出一個整潔的配置系統，通常是提供某種接口來自己的代碼的類。

在實例化該類時，您有一個可以傳遞的配置對象。在某些地方你可能想要使用它，在其他地方你可能想使用它。無論如何，這個配置對象將是全局訪問的。如果你的程序是一個Python包，那麼這個配置機制可能被寫入它自己的模塊中，你可以從你的包中的所有其他模塊導入。

配置類可能提供有用的功能，例如參數註冊（一定代碼段說，它需要一定的參數被設定），缺省值和參數驗證的定義。然後

的參數的實際人口是基於默認值，用戶指定的命令行參數或用戶指定的輸入文件。

來源

2013-07-18 15:04:19

爲了揚菲利普Gehrcke的回答更加形象化，請A global class pattern for python（順便說一句：這只是一個普通的類，沒有什麼特別的‘全局’ - 但你可以圍繞它傳遞‘全球’）。

之前在我自己的程序實際執行此，我有同樣的想法，但想找出別人會怎麼做（比如提問李啓）。對於首先實現這一點我有點懷疑，特別是在模塊本身中實例化一個類看起來很奇怪。但它工作正常。

然而，有一些事情要記住，雖然：

這是不是超級乾淨。例如，某個不知道模塊中的功能的人不會期望需要設置配置類中的參數
如果您必須重新加載模塊/功能但想要維護在您的模塊中設置的值配置類，則不應再次實例化配置類：if "mem" not in locals(): mem = Mem()
建議不要將您的配置類中的參數指定爲函數的默認參數。例如function(a, b=mem.defaultB)。初始化後不能更改此默認值。相反，做function(a, b=None): if b is None: b=mem.defaultB。然後，您還可以在加載模塊/函數後調整配置類。
當然還有更多問題...

來源

2016-03-03 15:32:29 BottleNick

如何處理全局參數在科學Python腳本

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