__file__在Jupyter Notebook中不存在

Question

我在使用Python 3.4.2 的Jupyter Notebook服务器(v4.2.2)上,我想使用全局名称__file__,因为笔记本将从其他用户克隆,并且我必须运行一个部分:

def __init__(self, trainingSamplesFolder='samples', maskFolder='masks'):
    self.trainingSamplesFolder = self.__getAbsPath(trainingSamplesFolder)
    self.maskFolder = self.__getAbsPath(maskFolder)

def __getAbsPath(self, path):
    if os.path.isabs(path):
        return path
    else:
        return os.path.join(os.path.dirname(__file__), path)

的__getAbsPath(self, path)检查是否一个path参数是相对或绝对路径和返回的绝对版本path.所以我可以path稍后安全地使用.

但是我得到了错误

NameError:'__file__'未定义名称

我在网上搜索了这个错误并找到了我应该更好地使用的"解决方案" sys.argv[0],但是print(sys.argv[0])返回了

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/ipykernel/__main__.py

但正确的笔记本位置应该是/home/ubuntu/notebooks/.

感谢您的参考如何从Martijn Pieters 获取当前的IPython Notebook名称(评论),最后的答案(不接受)非常适合我的需求:

print(os.getcwd())

/家庭/ Ubuntu的电脑/笔记本电脑

Answer 1

如果你想获得运行脚本的目录的路径,我强烈推荐使用,

os.path.abspath('')

好处

• 它适用于Jupyter Notebook
• 它来自REPL
• 它不需要Python 3.4的pathlib

请注意,有一个__file__优势的场景是从目录A调用python但在目录B中运行脚本.在这种情况下,上面以及大多数其他方法将返回A,而不是B.但是对于Jupyter notbook,你总是得到文件夹用于.ipyn文件而不是您启动的目录jupyter notebook.

Answer 2

无法获得笔记本电脑的路径.您可能会找到一种方法来获取它只能在一个环境中工作(例如os.getcwd()),但如果笔记本以不同的方式加载,它将不一定有效.

相反,尝试编写笔记本,以便它不需要知道自己的路径.如果做了类似于获取pwd的事情,那么一定要快速失败/打印错误,如果这不起作用,而不是默默地继续尝试.

另见:https://github.com/ipython/ipython/issues/10123

Answer 3

在现代Python(v3.4 +)中,我们可以使用pathlib来获取笔记本的目录:

from pathlib import Path

cwd = Path().resolve()
# cwd == PosixPath('/path/to/this/jupyter/ipynb/file's/directory/')

# or this way, thanks @NunoAndré:
cwd = Path.cwd()
# cwd == PosixPath('/path/to/this/jupyter/ipynb/file's/directory/')

更新

@ShitalShah我无法重现您报告的错误.Jupyter笔记本似乎工作正常,无论应用程序启动当前的工作目录.

示例:文件~/dir1/dir2/untitled.ipynb和Jupyter笔记本开始于~/dir1:

Jupyter笔记本开始于~/dir1/dir2:

Answer 4

__file__ 可能对您来说不可用，但是实际上您可以通过不同的方式获得笔记本所在的当前文件夹。

全局变量中有痕迹，如果您调用globals()它，将会看到有一个带有键的元素_dh，它可能会对您有所帮助。在这里，我如何设法加载与data.csv笔记本电脑位于同一文件夹中的文件：

import os

current_folder = globals()['_dh'][0]

# Calculating path to the input data
data_location = os.path.join(current_folder,'data.csv')