原文：
www.kdnuggets.com/2015/10/integrating-python-r-data-analysis-part1.html/2
从命令行通过类似 Windows/Linux 的终端环境运行脚本在 R 和 Python 中是类似的。要运行的命令被分解为以下部分，
<command_to_run> <path_to_script> <any_additional_arguments>
其中：
-
<command>是要运行的可执行文件（对于 R 代码是Rscript，对于 Python 代码是Python）， -
<path_to_script>是执行脚本的完整或相对文件路径。请注意，如果路径名称中有空格，则整个文件路径必须用双引号括起来。 -
<any_additional_arguments>这是传递给脚本本身的空格分隔参数的列表。请注意，这些参数将作为字符串传递。
例如，通过打开终端环境并运行以下命令来执行 R 脚本：
Rscript path/to/myscript.R arg1 arg2 arg3
一些注意事项
-
要找到
Rscript和Python命令，这些可执行文件必须已经在你的路径中。否则，必须提供其在文件系统中的完整路径。 -
路径名称包含空格会造成问题，特别是在 Windows 上，因此必须用双引号括起来，以便被识别为单个文件路径。
在上面的例子中，arg1、arg2 和 arg3 是传递给正在执行的 R 脚本的参数，可以使用 commandArgs 函数来访问。
## myscript.R
# 获取命令行参数 myArgs <- commandArgs(trailingOnly = TRUE)
# myArgs 是包含所有参数的字符向量 print(myArgs) print(class(myArgs))
通过设置 trailingOnly = TRUE，向量 myArgs 只包含你在命令行上添加的参数。如果保持 FALSE（默认值），向量中将包含其他参数，例如刚刚执行的脚本的路径。
对于通过在命令行运行以下命令执行的 Python 脚本
python path/to/myscript.py arg1 arg2 arg3
参数arg1、arg2 和 arg3 可以通过先导入 sys 模块来在 Python 脚本中访问。这个模块包含了系统特定的参数和函数，但我们这里只关注 argv 属性。这个 argv 属性是一个包含当前执行脚本的所有参数的列表。列表中的第一个元素始终是正在执行脚本的完整文件路径。
# myscript.py import sys
# 获取命令行参数 my_args = sys.argv
# my_args 是一个列表，其中第一个元素是被执行的文件。 print(type(my_args)) print(my_args)
如果你只希望保留解析到脚本中的参数，可以使用列表切片来选择除第一个元素外的所有元素。
# 使用切片，选择除第一个元素之外的所有元素 my_args = sys.argv[1:]
与上述 R 的例子类似，记住所有参数都作为字符串解析，因此需要根据需要转换为预期的类型。
在通过中间文件在 R 和 Python 之间共享数据时，你有几种选择。通常，对于平面文件，CSV 是一种适合表格数据的好格式，而 JSON 或 YAML 则更适合处理结构化较少的数据（或元数据），这些数据可能包含可变数量的字段或更多嵌套的数据结构。
所有这些都是非常常见的 数据序列化格式，并且两种语言中都已有解析器。在 R 中，推荐使用以下包来处理每种格式：
而在 Python 中：
csv 和 json 模块是 Python 标准库的一部分，随 Python 本身分发，而 PyYAML 需要单独安装。所有 R 包也需要以通常的方式安装。
在 R 和 Python 之间（以及反向）传递数据可以通过以下单一管道完成：
-
使用命令行传递参数，以及
-
通过结构化一致的平面文件传输数据。
然而，在某些情况下，使用平面文件作为中间数据存储既麻烦又对性能有害。在下一篇文章中，我们将探讨如何让 R 和 Python 直接调用对方并在内存中返回输出。
原文。
相关：
-
R 与 Python：面对面的数据分析
-
数据科学编程：Python 与 R 的对比
-
R 与 Python 的数据科学：赢家是……
-
R，Python 用户表现出令人惊讶的稳定性，但存在显著的区域差异
1. 谷歌网络安全证书 - 快速通道进入网络安全职业生涯。
2. 谷歌数据分析专业证书 - 提升你的数据分析水平
3. Google IT 支持专业证书 - 支持你的组织 IT