argparse模块使编写用户友好的命令行界面变得很容易。程序定义了它需要什么参数，argparse将找出如何从sys.argv中解析这些参数。argparse模块还自动生成帮助和使用消息，并在用户给程序提供无效参数时发出错误。
在今天互联网技术的发展中，以Python为代表的脚本语言在各个领域都广泛应用。而处理命令行参数是Python编程中常见的需求之一。本文将介绍如何在Python中高效处理命令行参数，帮助更好地利用Python进行开发。
argparse 模块可以让人轻松编写用户友好的命令行接口。程序定义它需要的参数，然后 argparse 将弄清如何从 sys.argv 解析出那些参数。argparse 模块还会自动生成帮助和使用手册，并在用户给程序传入无效参数时报出错误信息。
Python 里的 argparse 大家都不陌生，是用来解析命令行参数的标准库，它的用法大致是这样：
Python是一门非常好用的脚本语言，自然使用它来开发命令行程序也比较方便。而且Python的标准库中有一个名为argparse的库，可以非常方便的让我们把命令行参数转换成所需的数据格式。下面就让我们来看看如何使用argparse标准库吧。
argparse是一个Python模块：命令行选项、参数和子命令解析器。通过使用这种方法，可以在使用
在python程序中，第一步就是获取参数，然后程序才能执行。对于简单的程序脚本，可以直接使用sys.argv[] 来获取命令行参数，但是应用到大的软件项目中，我们需要更加规范，更加方便而功能强大工具来处理命令行参数，本文主要介绍python标准库argparse的简单使用，详细方法及示例请参考python标准库
Python 提供了 getopt 模块来获取命令行参数（指定参数名称） getopt 模块是专门处理命令行参数的模块,用于获取命令行选项和参数,也就是sys.argv,命令行选项使得程序的参数更加灵活,支持短选项模式（-）和长选项模式（–）。
在前面三篇介绍 argparse 的文章中，我们全面了解了 argparse 的能力，相信不少小伙伴们都已经摩拳擦掌，想要打造一个属于自己的命令行工具。
argparse是python中内置的命令行解析模块，内置于python，导入即可使用。
本文参考这篇文章，比较了argparse、click的区别。尽管只用某一个也不是不可以，但我觉得我还是挺有必要进行一下对应的对比。
在编写Python命令行(CLI)应用程序时，使用Click库进行参数解析的深入教程
命令行参数是在运行时给予程序/脚本的标志。它们包含我们程序的附加信息，以便它可以执行。
本文将讲解如何使用带有argparse库的命令行界面运行Python脚本。命令行界面（CLI）允许我们通过在Shell（如果使用的是Windows，则为命令提示符）中键入命令来执行程序。我们可以在命令行上键入不同的参数并将这些参数传递到脚本中，而不是每次运行脚本时都更改.py文件中的代码。因此，使用CLI是非常灵活和方便的，而且，从黑屏启动程序会让你更酷，更像一个真正的程序员。
在前面两篇介绍 docopt 的文章中，我们全面了解了 docopt 的能力。按照惯例，我们要像使用 argparse 一样使用 docopt 来实现 git 命令。
在第一篇“初探 docopt”的文章中，我们初步掌握了使用 docopt 的三个步骤，了解了它不同于 argparse 的设计思路。那么 docopt 的使用模式都有哪些呢？其接口描述中都支持哪些语法规则呢？本文将带你深入了解 docopt。
Click 是 Flask 的开发团队 Pallets 的另一款开源项目，它是用于快速创建命令行的第三方模块。
在上一篇“深入 argparse （一）”的文章中，我们深入了解了 argparse 的包括参数动作和参数类别在内的基本功能，具备了编写一个简单命令行程序的能力。本文将继续深入了解 argparse 的进阶玩法，一窥探其全貌，助力我们拥有实现复杂命令行程序的能力。
在前面三篇介绍 fire 的文章中，我们全面了解了 fire 强大而不失简洁的能力。按照惯例，我们要像使用 argparse、docopt 和 click 一样使用 fire 来实现 git 命令。
argparse 模块主要用于处理 Python 命令行参数和选项，程序定义好所需参数后，该模块会通过 sys.argv 解析出那些参数；除此之外，argparse 模块还会自动生成帮助和使用手册，并在用户给程序传入无效参数时报出错误信息。使用 argparse 模块，我们可以轻松的编写出用户友好的命令行接口。
argparse是python用于解析命令行参数和选项的标准模块，用于代替已经过时的optparse模块
通过创建命令行界面(CLI)，可以使程序功能强大并具有交互性。CLI允许您接受命令行参数(操作系统命令行中程序名称后面的信息)，以便向程序添加其他特性，使代码易于使用和灵活。根据程序的不同，这些参数可用于添加其他特性，如查看帮助文档、指定输出文件或启用测试特性，这些特性在正常使用时可能会出现问题。
在前面五篇介绍 click 的文章中，我们全面了解了 click 的强大能力。按照惯例，我们要像使用 argparse 和 docopt 一样使用 click 来实现 git 命令。
在argparse中，最常用的就是上述三部分了：创建一个ArgumentParser对象；使用add_argument()方法来为创建的ArgumentParser对象添加argument的解析规则；最后调用parse_args()来解析传入的内容，依据的是第二步制定的规则，生成的是一个Namespace对象，若未传参数给parse_args()，那么默认从sys.argv来获取命令行入参。
让我们将这些规则应用于一个具体的案例：一个使用Caesar cipher加密和解密消息的脚本。
parser.add_argument("--port", help="database port", type=int, default=3306)
在本书的第一部分中，将向您介绍 OpenCV 库。 您将学习如何安装开始使用 Python 和 OpenCV 进行编程所需的一切。 另外，您还将熟悉通用的术语和概念，以根据您所学的内容进行语境化，并为掌握本书的主要概念奠定基础。 此外，您将开始编写第一个脚本以掌握 OpenCV 库，并且还将学习如何处理文件和图像，这是构建计算机视觉应用所必需的。 最后，您将看到如何使用 OpenCV 库绘制基本和高级形状。
今天的内容主要包括如何用TensorFlow解析命令行参数和利用Python自带的argparse模块解析命令行参数。我会分别写一个例子，通过这个例子彻底学会如何在程序中解析命令行参数。 首先什么是命令行？简单理解一下就是在Windows里面命令行就是我们常说的cmd（Command Processor），而在Linux中就是shell。命令行参数就是可以写在命令行中的参数，而怎么让程序知道你在命令行中写了哪些参数，就是命令行参数解析。在Python中，或者说在机器学习中，程序中经常会涉及一些参数的设置，
在本系列前面所有文章中，我们分别介绍了 argparse、docopt 和 click 的主要功能和用法。它们各具特色，都能出色地完成命令行任务。argparse 是面向过程的，需要先设置解析器，再定义参数，再解析命令行，最后实现业务逻辑。docopt 先用声明式的语法定义出参数，再过程式地解析命令行和实现业务逻辑。click 则是用装饰器的方式进一步简化显式的命令调用逻辑，但仍然不够面向对象。
接口测试时，经常需要对接口发送不同的请求数据，有些接口所需要的参数是灵活多变的，而同一服务可能存在多个不同的接口。按照正常思路，我们需要为每个接口准备一系列的测试集，比如对于http接口的post请求，我们可能要准备不同的json。在json中，如果测试时只需要字段值（value）的变化，可以结合像jmeter这种测试工具的参数化功能来完成，实现起来还比较简单方便。而很多时候，不只是value，连key也要根据需求来改变，有时要传，有时不要传。这种情况下，再通过参数化方法来解决就会变得很不方便，即使可以实现，但准备测试集也要花费不少时间。
看过这篇《2000字谏言，给那些想学Python的人，建议收藏后细看！》的读者应该都对一个命令有点印象吧？没错，就是 linux 中经常会用到的 ls 命令。
在日常编写 Python 脚本的过程中，我们经常需要结合命令行参数传入一些变量参数，使项目使用更加的灵活方便
使用argparse 模块定义解析命令行参数，命令 行参数其实也是应用在程序中的参数，只是为了更方便他人使用程序而设置。
前段时间准备情人节礼物，想到了能不能用过去所有的照片作为像素点，合成为一张合照。但是，我也没有处理这方面问题的经验，于是上网查找，果然找到了一个相关的代码（原网址实在找不到了，就不贴了）。花了一晚上的时间研究学习，最终实现了合成照片的功能，并学习了很多以前没有接触过的Python库，加以记录。
看过这篇《2000字谏言，给那些想学Python的人，建议收藏后细看！》（http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4ODE1MjU4Ng==&mid=2247486937
这一个条目的意思是，我们可以使用python3 -m这样的指令，在终端的命令行内运行python的一些仓库。比如我们常用的pip，就可以通过python3 -m pip install numpy这样的操作指令来运行。还有一个比较常见的上传python编译安装包到pypi网站上面的工具twine，可以通过python3 -m twine的方法来使用。本文我们主要探讨一下如何在代码中，实现python3 -m 这种命令行运行的模式。
argparse是python内置模块，用于快速创建命令行。有一个第三方模块Click也可以实现这个功能，两者各有优缺点，看个人需求吧。
实际上 Python 标准库提供了一个默认的命令行工具 Argparse，但是对于 Click 来说 Argparse 使用起来非常的繁琐和麻烦，大多数人都很少使用它。Argparse 对比与 Click 就像网页解析中使用的 re 和 BeautifulSoup。
在使用python开发脚本的时候，作为一个运维工具，或者是其他工具需要在接受用户参数运行时，这里就可以用到命令行传参的方式，可以给使用者一个比较友好的交互体验。
补充知识：Python ConfigParser & argparse模块超粗略小结
花下猫语：上篇文章提到了 invoke 也可以作为命令行工具库使用，但此用法有点像主功能的副产品，实际上，开发命令行程序最好是用主流的几个库。今天分享的文章，对 argparse、docopt、click 和 fire 这几个库做了横向对比，梳理了它们的异同与利弊，值得一读。
在接下来的几篇博文中，作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是，要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型，我们首先得收集人脸图像的数据集。
在尖端语音处理领域，Riva 是一款由 NVIDIA 开发的强大平台，使开发人员能够创建强大的语音应用。该平台提供了一系列复杂的语音处理能力，包括自动语音识别（ASR）、文本转语音（TTS）、自然语言处理（NLP）、神经机器翻译（NMT）和语音合成。Riva 的一个关键优势在于其利用了 NVIDIA 的 GPU 加速技术，确保在处理高负载时仍能保持最佳性能。通过用户友好的 API 接口和 SDK 工具，Riva 简化了开发人员构建语音应用的过程。此外，Riva 还在 NVIDIA NGC™ 存储库中提供了预训练的语音模型，这些模型可以在自定义数据集上使用 NVIDIA NeMo 进行进一步优化，从而将专业模型的开发加速了 10 倍。
Python传递命令行参数 Python的命令行参数传递和C语言类似，都会把命令行参数保存到argv的变量中。对于python而言，argv是sys模块中定义的一个list。与C语言不同的是，python中并没有定义argc，要获得参数的个数，需要使用len(sys.argv) 当用户使用'python -c "command" '来运行一条python语句时，argv中保存的是['-c']及"command"后面的参数，例如： $ python -c 'import sys print sys.argv'
本章是前面某些知识点的延续。特别的，本章以实例详细的探讨了异步编程和分布式计算。本章关注Celery，一个复杂的用于构建分布应用的Python框架。最后，对比了Celery的对手：Pyro和Python-RQ。 此时，你应该已经明白了并行、分布和异步编程的基本含义。如果没有的话，最好再学习下前面几章。 搭建多机环境 学习Celery和其它Python包之前，先来搭建测试环境。我们开发的是分布应用，因此需要多机环境。 可以使用至少两台联网机器的读者可以跳过这部分。其余读者，请继续阅读。对于后者，仍然有免费或便
今天我们分享的主要目的就是通过在 Python 中使用命令行和配置文件来提高代码的效率
在上一篇文章中，我们初步掌握了 click 的简单用法，并了解到它与 argparse 和 docopt 的不同。接下来，将深入介绍 click 的各类用法，以让你能轻松打造复杂的命令行程序。
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