前言
我们平时在写 python 项目的时候,尤其是深度学习项目,可能会配置很多超参数,管理起来很混乱,这时我们就可以把配置都写入一个 yml 文件,然后使用这个 hb-config 库进行轻松管理。
先上链接,以示尊重:github.com/hb-research… 。看作者一句话对库功能进行总结:
- hb-config is utility for easy to configure your python project especially Deep Learning experiments.
安装
安装步骤很简单,直接调用 pip 命令即可
$ pip install hb-config
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使用
首先必须要有一个名为 myConfig 的文件夹,然后里面假如我们有一个 config.yml 配置文件,不懂写 yml 文件的,自己百度一下,五分钟就可以学会。
project: "hb-config"
example: true
people:
name: "wangda"
sex: "male"
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使用 jupyter ,调用库中的 Config ,将文件名传入:
from hbconfig import Config
Config("myConfig/config.yml")
print(Config)
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结果打印:
Read config file name: myConfig/config
{
"project": "hb-config",
"example": true,
"people": {
"name": "wangda",
"sex": "male"
}
}
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需要注意的是这里可能会因为 PyYAML 库版本过高而报错,降到 5.4.1 就可以了。
取值
-
取 project 值:
print(Config.project) 复制代码
结果打印:
hb-config 复制代码
-
取 example 值:
print(Config. example) 复制代码
结果打印:
True 复制代码
-
取人的名字:
print(Config.people.name) 复制代码
结果打印:
wangda 复制代码
-
取人这个对象:
print(Config.people) 复制代码
结果打印:
{ "name": "wangda", "sex": "male", "get_tag": "people" } 复制代码