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
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
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
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。
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。
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:
argsparse是python的命令行解析的标准模块,内置于python,不需要安装。这个库可以让我们直接在命令行中就可以向程序中传入参数并让程序运行。
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(–)。
刚开始在GitHub找别人源码的时候,经常遇到一个开源项目有好多star,但却不知道怎么用,因为我不懂入口在哪,现在不一样了,我膨胀了。。。不,我学会了这个,而且还发现了一个超叼的东西,准备下周整理一下发出来,超叼的分类器集合,我调试好之后会说明如何使用,敬请期待哈哈哈~~~~
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。
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。
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 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。
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。
一般我们在运行 Python 项目或者脚本的时候都是直接执行启动脚本即可,但是 Python 作为一个脚本语言,在 Linux 中经常会跟 Shell 脚本结合使用,这个时候执行的 Python 脚本多半都需要使用命令行参数传入一些变量,下面就分享一下我在工作中常见和自己会使用的3种命令行参数传入方式。
如:[root@openstack_1 /]# ls root/ #其中root/是位置参数
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。
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
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。
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
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
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。
位置参数就是程序根据该参数出现的位置来确定的 如:[root@openstack_1 /]# ls root/ #其中root/是位置参数
在模型训练程序中,我们经常要配置命令参数,这里可用到 argparse 模块,它是 Python 内置的一个用于命令选项与参数解析的模块,通过在程序中定义好我们需要的参数,argparse 将会从 sys.argv 中解析出这些参数,并自动生成帮助和使用信息。 使用 argparse 模块解析命令行参数,主要分三个步骤:创建解析器、添加参数、解析参数,步骤如下:
在这篇文章中,你将学会如何使用OpenCV、Python和深度学习在图像和视频流中执行人脸识别。我们今天将在这里使用的基于深度学习的面部嵌入,既高度准确又能够实时执行。
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。
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。
你是否好奇过在命令行中敲入一段命令后,它是如何被解析执行的?是否考虑过由自己实现一个命令行工具,帮你执行和处理任务?是否了解过陪伴在你身边的 Python 有着丰富的库,来帮你轻松打造命令行工具?
在本系列前面四篇文章中,我们介绍了 argparse 的方方面面。它无疑是强大的,但使用方式上略显麻烦。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。
花下猫语:国庆期间,公众号停更了几天,那是因为我去江西参加婚礼了,如今正在写“观感”呢(写完后会发在文艺号“豌豆花”上)。所以,原创文章要再拖一下了。
API ArgumentParser.add_argument(name or flags…[, action][, nargs][, const][, default][, type][, choices][, required][, help][, metavar][, dest]) name or flags - 选项字符串的名字或者列表,例如 foo 或者 -f, –foo。 action - 命令行遇到参数时的动作,默认值是 store。 store_const,表示赋值为con
这篇文章首先将简单介绍下基于深度学习的面部识别的工作原理,以及“深度度量学习”(deep metric learning)的概念。接下来我会帮你安装好面部识别需要的库。最后我们会发现,这个面部识别的实现能够实时运行。
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。
ipython notebook经常被我用作debug的工具。今天调试一段代码,里面用到了argparse这个包来解析命令行参数。但是在ipython notebook里,命令行参数与实际执行的时候是完全不同的,因此代码没办法直接跑起来。
平常写 python 脚本时会有一些从命令行获取参数的需求,这篇文章记录下常见的参数获取和处理方式。
我们知道MySQL所有的运行状态统计信息都能从“show global status”语句的结果集中查看,该结果集保存的是从MySQL启动到当前时间之间各状态值的“总数”,对我们的分析不友好。在我们日常维护和优化中,我们需要持续的跟踪某些状态值的的变化(增量或者是平均值);或者是在调整某些参数后,观察某些状态值的变化是否符合我们预期等等。
命令行参数解析在编程语言中基本都会碰到,Python中内置了一个用于命令项选项与参数解析的模块argparse。下面主要介绍两种解析Python命令行参数的方式。 1. sys.argv 解析Pyth
我们定义了一个 Python 的方法,方法接收一些参数,但是调用的时候想将这些参数用命令行暴露出来。
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。
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'
补充知识:Python ConfigParser & argparse模块超粗略小结
argparse是python中内置的命令行解析模块,内置于python,导入即可使用。
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。
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。
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