如何导入模块/函数以及如何知道哪些关键字可以传递给内置函数

Question

我的第一个问题是如何实际导入函数？ 我有以下声明，但show（）函数不在bokeh.plotting但在另一个文件夹/模块，即bokeh.io.showing然后如何使用bokeh.plotting导入？

from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show 

下一个问题是：下面的函数中使用了一些关键字：

p = figure(width = 400, height = 400)

我怎么知道这里可以使用哪些关键字？ 我知道如果我使用python的帮助功能，它可以给出一些想法，但这里只显示如下

figure(**kwargs)
    Create a new Figure for plotting.

没有提到哪些是关键字，可以在这个功能中使用。

我打开源代码，我得到了以下内容：

def __init__(self, *arg, **kw):

        if 'plot_width' in kw and 'width' in kw:
            raise ValueError("Figure called with both 'plot_width' and 'width' supplied, supply only one")
        if 'plot_height' in kw and 'height' in kw:
            raise ValueError("Figure called with both 'plot_height' and 'height' supplied, supply only one")
        if 'height' in kw:
            kw['plot_height'] = kw.pop('height')
        if 'width' in kw:
            kw['plot_width'] = kw.pop('width')

所以我知道在这个（宽度/高度）可以使用什么，但还有其他方法吗？

Answer 1

它接受** kwargs这一事实意味着您传递给函数的任何关键字参数都是有效参数。

这通常是针对较低级别实现的包装器完成的。 这有一个好处，就是不必更改中间函数（你调用的函数 - 例如.shave.figure，它在内部调用matplotlib函数）。

缺点是，由于它接受任何关键字参数，因此很难维护它的文档，因为在中间函数实现发生更改时以及底层函数的实现发生更改时，您必须更新文档。

这是许多数据科学库中非常常见的做法（尽管你会发现一些非常受欢迎的库经历了维护文档的艰苦过程，例如matplotlib）。

一般来说，这些中间函数通常接受（* args和** kwargs），因为bokeh的图形不接受它，你不能传递类似图（1,2,3）的东西。

如果这是你第一次遇到某些东西（解压缩列表和字典作为参数），这可能是谷歌搜索相同的好时机，因为这是一种非常常见的情况。

至于可接受的论点，这就是我发现的：

关键字Args： 图文档

active_drag（自动，字符串，实例（拖动）））：哪个拖动工具最初应该处于活动状态。 （默认：'自动'）

active_inspect（自动，字符串，实例（检查），Seq（实例（检查）））：哪个拖动工具最初应该处于活动状态。 （默认：'自动'）

active_scroll（自动，字符串，实例（滚动）））：哪个滚动工具最初应该处于活动状态。 （默认：'自动'）

active_tap（自动，字符串，实例（点击）））：哪个点击工具最初应该处于活动状态。 （默认：'自动'）

tools（Either（String，Seq（Either（String，Instance（Tool）））））：绘图应该以工具开头。 （默认：'pan，wheel_zoom，box_zoom，save，reset，help'）

tooltips（Either（String，List（Tuple（String，String））））：一个可选参数，用于配置图的工具提示。 此参数接受与HoverTool.tooltips属性相同的值。 如果在tools参数中指定了悬停工具，则此值将覆盖该悬停工具工具提示值。 如果在tools参数中未指定悬停工具，则在此处传递工具提示将导致创建并添加一个。 （默认：无）

x_axis_label（String）：x轴的标签。 （默认：''）

x_axis_location（Enum（VerticalLocation））：应该定位x轴。 （默认：'下方'）

x_axis_type（自动，枚举（枚举（线性，日志，日期时间，墨卡托））））：x轴的类型。 （默认：'自动'）

x_minor_ticks（Either（Auto，Int））：相邻x轴主刻度之间的次刻度数。 （默认：'自动'）

x_range（Any）：自定义绘图的x范围。 （默认：无）

y_axis_label（String）：y轴的标签。 （默认：''）

y_axis_location（Enum（Horizo​​ntalLocation））：应该定位y轴。 （默认：'左'）

y_axis_type（自动，枚举（枚举（线性，日志，日期时间，墨卡托））））：y轴的类型。 （默认：'自动'）

y_minor_ticks（Either（Auto，Int））：相邻y轴主刻度之间的次刻度数。 （默认：'自动'）

y_range（Any）：自定义绘图的x范围。 （默认：无）

。

Answer 2

我发现获取关键字的唯一方法是给出一些错误的关键字，例如len。 它将为我们提供AttributeError以及期望值。 我跑了这个：

p = figure(width = 400, height = 400, background_fill_color='black',len=1)

它给了我以下内容：

AttributeError: unexpected attribute 'len' to Figure, possible attributes are above, align, aspect_ratio, aspect_scale, background, background_fill_alpha, background_fill_color, below, border_
fill_alpha, border_fill_color, center, css_classes, disabled, extra_x_ranges, extra_y_ranges, frame_height, frame_width, height, height_policy, hidpi, inner_height, inner_width, js_event_callb
acks, js_property_callbacks, left, lod_factor, lod_interval, lod_threshold, lod_timeout, margin, match_aspect, max_height, max_width, min_border, min_border_bottom, min_border_left, min_border
_right, min_border_top, min_height, min_width, name, outer_height, outer_width, outline_line_alpha, outline_line_cap, outline_line_color, outline_line_dash, outline_line_dash_offset, outline_l
ine_join, outline_line_width, output_backend, plot_height, plot_width, renderers, right, sizing_mode, subscribed_events, tags, title, title_location, toolbar, toolbar_location, toolbar_sticky,
 visible, width, width_policy, x_range, x_scale, y_range or y_scale

我不确定我的另一个问题

编辑：我也得到了我的另一个问题的答案。 import语句检查init.py文件，并且该文件中存在的所有对象都可以使用。 在这种情况下，show（）已经导入。

from ..io import show; show