python运行时修改另一个py文件的数据的程序并保存

你可以使用 Python 的内置模块 `importlib` 来动态加载模块，然后使用 `setattr` 函数来修改模块中的变量值，最后使用 `pickle` 模块将修改后的数据保存到文件中。以下是一个示例代码：

import importlib
import pickle

# 加载要修改的模块
module_name = 'module_to_modify'
module = importlib.import_module(module_name)

# 修改模块中的变量值
module.variable_to_modify = new_value

# 将修改后的数据保存到文件中
with open('modified_data.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(module.variable_to_modify, f)

其中，`module_to_modify` 是要修改的模块名，`variable_to_modify` 是要修改的变量名，`new_value` 是新的变量值，`modified_data.pkl` 是保存修改后数据的文件名。

相关问题

如何在Ubuntu系统中将Windows主机上的Python脚本文件（.py）映射到Docker容器的demodirectory目录中？使得只需要修改windows中的python文件，而运行容器中的demo文件中时能运行修改的程序。

在Ubuntu系统中，你可以通过以下步骤将Windows主机上的Python脚本映射到Docker容器的`demodirectory`目录：

1. **创建并启动Docker容器**:
使用以下命令创建一个基于适合你的Python应用的镜像，并指定`demodirectory`作为数据卷：

   docker run -d --name my_container -v /path/to/your/windows/python/script:/demodirectory your_python_image

将`/path/to/your/windows/python/script`替换为你实际的Windows Python脚本文件路径。

2. **挂载共享目录**:
确保在启动时已经指定了数据卷共享，这会保证你在Windows上对脚本所做的任何改动都会实时反映到容器内的`demodirectory`。

3. **在容器内运行脚本**:
在容器内部，你可以在`demodirectory`下直接运行脚本，例如：

   python demodirectory/your_script.py

4. **更新脚本**:
在Windows上编辑脚本文件，保存后无需重启容器，因为它们在数据卷中是同步的。

注意，为了使这个设置正常工作，你需要确保主机和容器的操作系统之间文件系统的兼容性，通常Windows和Linux之间的文件权限可能会有所不同，需要适当处理。

pyqt5修改其他py文件的变量数据，停止运行后不改变的程序

我可以回答这个问题。在 Python 中，如果你想要修改其他 py 文件中的变量数据，可以使用 importlib.reload() 函数重新加载该文件，然后再修改变量数据。但是，如果程序停止运行后，变量数据没有改变，可能是因为你没有将修改后的数据保存到文件中。你可以使用 pickle 模块将数据保存到文件中，以便下次运行程序时可以读取到修改后的数据。