使用-c(命令)参数(假设你的文件名为foo.py):

$ python -c 'import foo; print foo.hello()'

或者，如果你不关心命名空间污染:

$ python -c 'from foo import *; print hello()'

中间立场是:

$ python -c 'from foo import hello; print hello()'

此函数不能从命令行运行，因为它返回的值将不被传递。您可以删除返回并使用print代替

让我们简单一点，使用一个模块。

尝试:pip安装compago

然后写:

import compago
app = compago.Application()

@app.command
def hello():
    print "hi there!"

@app.command
def goodbye():
    print "see ya later."

if __name__ == "__main__":
    app.run()

然后用like so:

$ python test.py hello
hi there!

$ python test.py goodbye
see ya later.

注意:目前在Python 3中有一个bug，但在Python 2中工作得很好。

编辑:一个更好的选择，在我看来是模块fire谷歌，它可以很容易地传递函数参数。它安装有pip安装火。来自他们的GitHub:

这里有一个简单的例子。

import fire

class Calculator(object):
  """A simple calculator class."""

  def double(self, number):
    return 2 * number

if __name__ == '__main__':
  fire.Fire(Calculator)

然后，从命令行，你可以运行:

python calculator.py double 10  # 20
python calculator.py double --number=15  # 30

在命令行上使用python命令输入python始终是一个选项

然后导入您的文件，因此导入example_file

然后使用example_file.hello()运行命令

这避免了每次运行python -c等时突然出现的奇怪的.pyc复制函数。

也许不像单个命令那么方便，但是从命令行文本文件的一个很好的快速修复，并允许您使用python来调用和执行您的文件。

我写了一个快速的小Python脚本，可以从bash命令行调用。它接受你想要调用的模块、类和方法的名称，以及你想要传递的参数。我把它叫做PyRun，并去掉了.py扩展名，让它可以用chmod +x PyRun执行，这样我就可以像下面这样快速地调用它:

./PyRun PyTest.ClassName.Method1 Param1

将其保存在一个名为PyRun的文件中

#!/usr/bin/env python
#make executable in bash chmod +x PyRun

import sys
import inspect
import importlib
import os

if __name__ == "__main__":
    cmd_folder = os.path.realpath(os.path.abspath(os.path.split(inspect.getfile( inspect.currentframe() ))[0]))
    if cmd_folder not in sys.path:
        sys.path.insert(0, cmd_folder)

    # get the second argument from the command line      
    methodname = sys.argv[1]

    # split this into module, class and function name
    modulename, classname, funcname = methodname.split(".")

    # get pointers to the objects based on the string names
    themodule = importlib.import_module(modulename)
    theclass = getattr(themodule, classname)
    thefunc = getattr(theclass, funcname)

    # pass all the parameters from the third until the end of 
    # what the function needs & ignore the rest
    args = inspect.getargspec(thefunc)
    z = len(args[0]) + 2
    params=sys.argv[2:z]
    thefunc(*params)

下面是一个示例模块来展示它是如何工作的。它被保存在一个名为PyTest.py的文件中:

class SomeClass:
 @staticmethod
 def First():
     print "First"

 @staticmethod
 def Second(x):
    print(x)
    # for x1 in x:
    #     print x1

 @staticmethod
 def Third(x, y):
     print x
     print y

class OtherClass:
    @staticmethod
    def Uno():
        print("Uno")

试着运行这些例子:

./PyRun PyTest.SomeClass.First
./PyRun PyTest.SomeClass.Second Hello
./PyRun PyTest.SomeClass.Third Hello World
./PyRun PyTest.OtherClass.Uno
./PyRun PyTest.SomeClass.Second "Hello"
./PyRun PyTest.SomeClass.Second \(Hello, World\)

请注意最后一个转义圆括号的例子，将一个元组作为第二个方法的唯一参数传递给第二个方法。

如果传递的参数少于方法所需的参数，就会报错。如果你传递太多，它会忽略额外的部分。该模块必须在当前工作文件夹中，放置PyRun可以在你路径的任何位置。

我们可以这样写。我在python-3.7.x中使用过

import sys

def print_fn():
    print("Hi")

def sum_fn(a, b):
    print(a + b)

if __name__ == "__main__":
    args = sys.argv
    # args[0] = current file
    # args[1] = function name
    # args[2:] = function args : (*unpacked)
    globals()[args[1]](*args[2:])

python demo.py print_fn
python demo.py sum_fn 5 8