我在 JupyterLab 中有一段代碼，其中包含分布在多個單元格中的多個函數。第一個函數生成一個數據集，該數據集將在其后的所有其他函數中使用。我要做的就是運行相同的代碼兩次，但修改其中一個函數。所以它看起來像這樣：data_generating_function() # this function should only be ran once so it generates the same dataset for both trials function_1() # this is the function that is to be modified once, so there are two version of this functionfunction_2() # this function and all functions below it stay the same but should be ran twicefunction_3()function_4()function_5()所以我會運行data_generating_function()一次并生成數據集。然后我會運行一個版本function1()及其下面的所有函數，然后我會運行另一個版本function1()及其下面的所有其他函數。實施這個的好方法是什么？顯然，我可以復制代碼并僅更改一些函數名稱，我也可以將其全部放入一個單元格中并創建一個 for 循環。然而，是否有更好的方法可以理想地保存多個細胞呢？謝謝
3 回答
繁花如伊
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您應該盡可能避免修改或直接迭代函數。在這種情況下，最好的辦法是添加一個布爾參數來function1指定要運行的函數版本。它看起來像這樣：
def function1(isFirstTime):
if isFirstTime:
# do stuff the first time
pass
else:
# do stuff the second time
pass
然后您可以迭代這些函數：
data_generating_function()
for b in (True, False):
function1(b)
function2()
function3()
# ...
隔江千里
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只需迭代第一個函數的兩個選擇：
data_generating_function() for func1 in (function1a, function1b): func1() function_2() function_3() function_4() function_5()
哈士奇WWW
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如果我誤解了這個問題，我深表歉意，但你能不能執行以下操作：
單元格 1：
# define all functions
單元 2：
dataset = data_generating_function()
單元 3：
# Run version 1 of function 1 on dataset
result_1_1 = function_1_v1(dataset)
result_2_1 = function_2(result_1_1)
result_3_1 = function_3(result_2_1)
function_4(result_3_1)
單元 4：
# Run version 2 of function 1 on dataset
result_1_2 = function_1_v2(dataset)
result_2_2 = function_2(result_1_2)
result_3_2 = function_3(result_2_2)
function_4(result_3_2)
該解決方案假設：
您定義帶有返回值的函數
傳遞結果并不“昂貴”
如果不是后者，您也可以將結果保留在文件中。
為了減少 function_1 中的代碼重復，您可以添加一個在兩個版本之間切換的參數。
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