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
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。
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。
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
在编程中，我们往往会遇到需要通过外部参数来控制脚本运行模式的情况，在通用的框架类代码中，这种情况尤为明显，因此，这里，我们来考察一下如何将参数传入到脚本文件中，而不是作为固定参数写死在脚本当中。
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。
python的内置模块sys，提供了系统相关的一些变量和函数，在实际开发中，常见的有以下几种用法
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'
我们将使用Python 中的argparse模块来配置命令行参数和选项。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。
在命令行程序中，经常需要获取命令行参数。Python内置的sys.argv保存了完整的参数列表，我们可以从中解析出需要的参数：
我们都知道，Pandas 擅长处理大量数据并以多种文本和视觉表示形式对其进行总结，它支持将结构输出到 CSV、Excel、HTML、json 等。但是如果我们想将多条数据合并到一个文档中，就有些复杂了。例如，如果要将两个 DataFrames 放在一张 Excel 工作表上，则需要使用 Excel 库手动构建输出。虽然可行，但并不简单。本文将介绍一种将多条信息组合成 HTML 模板，然后使用 Jinja 模板和 WeasyPrint 将其转换为独立 PDF 文档的方法，一起来看看吧~
端口扫描是非常实用的，不止用在信息安全方面，日常的运维也用得到。这方面的工具也不要太多，搞过 CTF 的朋友会告诉你有多少端口扫描工具，那为什么还要用 Python 再自己实现一遍？这个问题就像饭店里的菜已经很好吃了，为什么还要自己烧菜一样，主要还是为了适合自己的口味，添加自己需要的个性功能。
几乎所有的 Flink 应用程序（包括批处理与流处理程序）都需要依赖外部配置参数。例如，可以用来指定输入和输出源(如路径或者地址)，系统参数(并发数，运行时配置)以及应用程序特定参数（通常用在自定义函数中）。
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。
大家好，今天让我们来了解一个非常有用的模块，我很久以前就没有意识到这一点，这个模块允许我们简单而有效地使用命令行参数，它不仅会为我们处理这些争论，而且如果事情不对，它会产生一个帮助页面。 这篇文章将会一步一步地讲如何使用argparse，所以，让我们开始吧！ 第1步：导入Argparse并设置解析器 为了解决问题，我们需要像其他任何模块一样导入argparse： #!/usr/bin/env python import argparse 请注意，我们同样的把Python解释器的路径设置在了顶部。 现在
应用可以通过manage.py注册它们自己的动作。例如，你可能想为你正在发布的Django应用添加一个manage.py动作。在本页文档中，我们将为教程中的 polls应用构建一个自定义的 closepoll命令。
FinDOM-XSS是一款针对DOM型XSS漏洞的快速扫描工具，广大安全研究人员可以利用FinDOM-XSS快速地发现/扫描出目标应用中潜在的DOM型XSS漏洞。
在不同环境部署项目时，由于不同的配置，部署时难免会改变部署的方式，而且基本使用版本管理工具，比如git或svn进行下拉代码部署项目时，尽可能的不变动代码（如果变动代码，下次下拉代码前必须要使用git reset --hard命令恢复代码，较为麻烦）而达到成功部署的目的。
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。
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
项目地址：https://github.com/Kaixhin/grokking-pytorch
这份代码是大家实际中经常使用的，通过循环来实现从多个wrfout文件中提取变量T2并单独保存输出为nc文件。
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（–）。
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。
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
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
import argparse parse = argparse.ArgumentParser() parse.add_argument("a", help="params means") parse.add_argument("-C", "--gc", default="count") parse.add_argument("--ga", help="params means ga",dest='simple_value',choices=['A', 'B', 'C', 0]) parse.add_argument("--gb", help="params means gb",action="store_const",const='value-to-store') args = parse.parse_args() print args.simple_value,args.gb,args.gc ### add_argument 说明 不带'--'的参数 调用脚本时必须输入值 参数输入的顺序与程序中定义的顺序一致 '-'的参数 可不输入 add_argument("-a") 类似有'--'的shortname，但程序中的变量名为定义的参数名 '--'参数 参数别名: 只能是1个字符，区分大小写 add_argument("-shortname","--name", help="params means")，但代码中不能使用shortname dest: 参数在程序中对应的变量名称 add_argument("a",dest='code_name') default: 参数默认值 help: 参数作用解释 add_argument("a", help="params means") type : 默认string add_argument("c", type=int) action:
argparse是python中内置的命令行解析模块，内置于python，导入即可使用。
在使用python写脚本的时候，我们经常会用到命令行解析包argparse，我们引入这个包之后，就可以对传入python的参数进行解析，得到我们想要的结果。
最近在看一个源代码：milo_analysis_2020/make_bm_data_clusters.R at 6a689681a577bf4585da94ac7389739a19ee2f39 · MarioniLab/milo_analysis_2020[1]
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
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通过命令行的形式来传递参数，使得配置参数容易起来。这里介绍python包argparse
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。
argparse 是 python 自带的命令行参数解析包，可以用来方便的服务命令行参数，使用之前需要先导入包 import argparse
对于脚本编程而言，经常需要从命令行传递参数到脚本中。对于命令行参数的定义和使用，有一套完整的规则，以linux上的ls命令为例
python经常是作为脚本在使用，在大部分的时候我们写的脚本都要给其他人使用，参数的调用常规的情况下需要提供说明文档，说明每个参数是怎么使用的，但是如果是给同组内的程序同学使用，大都不愿意写文档，对于我们程序同学来说写代码更简单，再说源码都给你了要什么文档。
在 Java 中，方法调用时只有值传递（pass by value）一种参数传递方式。这意味着当我们将一个变量作为参数传递给方法时，实际上是将该变量的值复制一份传递给了方法。
本期我们将一起实现基于K-Means聚类算法的主色提取。在深入研究代码之前，让我们先了解一下K-Means算法的背景知识。
引用传递（pass by reference）是一种参数传递方式，它与值传递（pass by value）不同。在引用传递中，当我们将一个变量作为参数传递给方法时，实际上是将该变量的引用地址传递给了方法。
通常情况下，我们都会使用sys.argv[n]这样的手段来获取python脚本的输入参数。这样做的缺点如下： 1 参数输入和获取必须严格按照顺序 2 在获取参数的同时需要写一点额外的代码对输入参数进行简单的合法性检查 3 在输入参数过多（通常情况下项目构建时入参很多，尤其是当各个脚本解耦充分的情况下）导致向其他函数传递的参数过多，而通常一个函数的参数最好不要超过7个 4 如果该python脚本是对外发布给别人用的，则用户不清楚该脚本如何使用，必须在readme文档说明，而每次查看readme文档对用户来说过于繁琐。
从本章开始，终于开始写代码了！本书中所有的代码都适用于Python 3.5及以上版本。当模块、语句或语法结构不适用于以前的版本时（比如Python 2.7），会在本章中指出。进行一些修改，本书代码也可以运行在Python 2.x版本上。 先回顾下上一章的知识。我们已经学到，改变算法的结构可以让其运行在本地计算机，或运行在集群上。即使是在一台计算机上运行，我们也可以使用多线程或多进程，让子程序运行在多个CPU上。 现在暂时不考虑多CPU，先看一下单线程/进程。与传统的同步编程相比，异步编程或非阻塞编程，可以使
本文目录： 1.创建存储过程、函数 1.1 存储过程的IN、OUT和INOUT 2.修改和删除存储过程、函数 3.查看存储过程、函数信息
当一个对象被当作参数传递到一个方法后，在此方法内可以改变这个对象的属性，那么这里到底是值传递还是引用传递? 答：是按值传递。Java 语言的参数传递只有按值传递。当一个实例对象作为参数被传递到方
This is a classic question of Java. Many similar questions have been asked on stackoverflow, and there are a lot of incorrect/incomplete answers. The question is simple if you don’t think too much. But it could be very confusing, if you give more thought to it.
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。
The sp_executesql stored procedure is used to execute dynamic SQL queries in SQL Server. A dynamic SQL query is a query in string format. There are several scenarios where you have an SQL query in the form of a string.
在使用argparse时发现无法传递bool型变量，无论命令行输入True还是False，解析出来之后都是True，代码如下
关于这个问题应该是存在争议的。根据测试出来的结果和我们自己的经验，以及口口相传或是上学时老师讲的，我们认为是第一种。但第二种说法的呼声也很高，渐渐地我们也认为第2中才是对的。那么下面我们就来分析一下这个问题。
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