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
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。
SVG(Scalable Vector Graphics)是一种基于XML的矢量图像格式,它可以在不失真的情况下无限放大。然而,不是所有的设备和应用都支持SVG格式,而PNG(Portable Network Graphics)格式在互联网上得到了广泛的支持,它支持透明度并且无损压缩。因此,有时我们需要将SVG文件转换为PNG文件,以便在更多的环境中使用。
有时候,我们写了一些简单、有用的小代码。此时,如果能够有一个可视化GUI界面,是不是显得很舒服。今天介绍的一个Python库,超级牛逼,几行代码就可以实现一个可视化界面!
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
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:
将任意一个 json 字符串,转换为 python 的 object 对象,转换后支持使用属性访问。
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
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。
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
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。
利用python脚本分析nginx日志内容,默认统计ip、访问url、状态,可以通过修改脚本统计分析其他字段。
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~~~~
如:[root@openstack_1 /]# ls root/ #其中root/是位置参数
在多个文件或者不同语言协同的项目中,python脚本经常需要从命令行直接读取参数。万能的python就自带了argprase包使得这一工作变得简单而规范。PS:optparse包是类似的功能,只不过写起来更麻烦一些。
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。
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。
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。
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:
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。
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,
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
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。
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。
1、使用argparse组件,获取命令行参数;使用re组件,获取需要查找的字符串所在行
也看了网上若干用python实现的将图片转换为彩色ascii码表示的图案的代码实现。
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。
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
linux文件到windows中出现编译错误,不一定提示conflicting types for错误,可以通过转码的方式修改错误
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
argparse 是 Python 标准库中用来解析命令行参数和选项的模块,其是为替代已经过时的 optparse 模块而生的,该模块在 Python2.7 中被引入。argparse模块的作用是用于解析命令行参数。
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。
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
编写一个密码生成工具,这里我们使用弱密码与个性化数组组合形成一个定制字典,例如收集用户的姓名,昵称,QQ号手机号等资源,然后通过Python对搜集到的数据与弱密码进行结合,从而定制出属于某个人的专属密码集,从而提高破解的成功率,一般而言使用Python可以很容易的生成专属字典。
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。
首先你想象一下,给你一张图片,然后用字符串表示出来,将图片隐藏在字符之中,再经过字符的某种规律才能显示出这副图片,是不是很激动,我们来看:
usage example: python video2jpg.py --video 1574393815.avi --out_dir 1574393815
这一次要讲的是套接字名和DNS,并且还会涉及到网络数据的发送接受和网络错误的发生和处理。下面说套接字名,在创建和部署每个套接字对象时总共需要做5个主要的决定,主机名和IP地址是其中的最后两个。 一般创建和部署套接字的步骤如下: import socket s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DREAM) s.bind(('localhost', 1088)) 可以看到我们指定了4个值,两个用来做对套接字做配置,另外两个提供bind()调用所需要的地
参考:https://www.shiyanlou.com/courses/370/labs/1191/document
JSON(JavaScript Object Notation)是系统之间数据交换的流行格式。它是一种轻量级、基于文本且易于解析的格式,已成为互联网上数据交换的标准。但是,JSON 不会为数据结构中的元素提供任何顺序。虽然这在大多数情况下可能不是问题,但在某些情况下,元素的顺序很重要。
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。
可以把数据提出来后,交给IP地址解析库处理 正则的验证只是一个初步的筛选,把明显的错误过滤掉
概述 来源:pyimagesearch 编译:AI算法与图像处理 我想应该很多人都玩过腾讯的这款游戏《大家来找茬》,想当年不知道多少人用鼠标对着美女图一顿输出,就是找不到哪里不一样。 今天我们要用到图像技术可以应用到这个上面。
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