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'
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
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。
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~~~~
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。
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。
如:[root@openstack_1 /]# ls root/ #其中root/是位置参数
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。
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。
进入掘金个人主页,打开开发者工具,点击“专栏” tab ,在开发者工具”Network->XHR->Name->get_entry_by_self->Headers->Request URL” 复制 url。
在项目中通常我们把超参,魔数等需要配置项写入一个配置文件中,方便配置项调整。python项目中通用的配置文件格式有py.ini,json,yml。本文对这些常用形式的配置进行详细讲解。
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:
提到编写命令行工具,你可能会想到用 sys.argv 或者标准库 argparse,没错,这两个很常用,不过情况复杂时没有那么方便和高效,因此今天分享两个工具,让你编写命令行工具不费吹灰之力。
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。
之前有用过Linux自带的mail工具来定时发送邮件,但是要装mailx还有配mail.rc,这还比较正常,关键是到了ubantu下这工具用起来真是操蛋,如果哪天其他的unix like操作系统也有需求,那就太麻烦了,所以我用自带的python2.6.6和自带的邮件相关的库写了个小工具,使用步骤如下:
之前部署了Zabbix(3.4.4版本)监控环境,由于主机比较多,分的主机组也比较多,添加聚合图形比较麻烦,故采用python脚本进行批量添加聚合图形。脚本下载地址:https://pan.baidu.com/s/1bpApIPp (密码:wpts)脚本操作如下: [root@zabbix01 ~]# cd /opt/ [root@zabbix01 opt]# ls create_Disk_space_usage_screen.py create_screen.py ================
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。
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。
从实用角度出发,并未付诸于解释(有时间后期补充)。程序内容直接复制到文件,即可使用。
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(–)。
最近在GitHub上欣赏别人写的代码,发现一个常用的模块–argparse,居然我到现在才知道,简直是罪过,于是马上开始了这个模块用法的学习,这样后面我在写的时候就可以摈弃input()函数来交互了。这个模块是python内置所有是不需要安装的,我们直接import即可。
常见的列式数据库有: Vertica、 Paraccel (Actian Matrix,Amazon Redshift)、 Sybase IQ、 Exasol、 Infobright、 InfiniDB、 MonetDB (VectorWise, Actian Vector)、 LucidDB、 SAP HANA、 Google Dremel、 Google PowerDrill、 Druid、 kdb+。下面是clickhouse命令的帮助文档,当前CK的版本为:ClickHouse server /client version 22.3.1.1,其他版本酌情参考。
arg_1 #!/usr/bin/python #coding=utf-8 import argparse def parse_args(): description = "usage: % prog[options]" parser = argparse.ArgumentParser(description=description) parser.add_argument('addresses', nargs='*', help='help') parser.add_arg
在本文中,我将分享4个鲜为人知的Python库,我觉得它们没有得到应有的关注度,这些库可以帮助你将Data Science项目提高到一个新的水平。让我们开始吧,介绍顺序是:
varian是我们基于Python3编写的一套部署程序,处在整个部署系统的中心,与CMDB、Jenkins、SVN/Git、镜像仓库Harbor、Kubernetes API、通知系统等都有交互,负责将源代码经过一系列的处理后打包成Docker镜像,并发布到各个环境,然后通知相关人员。简化后的varian架构如下:
zabbix之所以能成为比较优秀的监控工具,个人觉得是因为两个特点:一个是数据的存放方式,方便做数据处理,容量规划,归档等,这个之前说过。另一个是其强大的api,利用其api可以方便的和其他的组件进行整合,比如cmdb可以通过zabbix api来实现监控的添加,更新和禁用等,zabbix的官方文档提供了比较详细的api列表。
通过上一篇关于asyncio的整体介绍,看过之后基本对asyncio就有一个基本认识,如果是感兴趣的小伙伴相信也会尝试写一些小代码尝试用了,那么这篇文章会通过一个简单的爬虫程序,从简单到复杂,一点一点的改进程序以达到我们想要的效果.
在写一些很小的机器学习项目的时候,我们往往希望training, testing和inference能共用一个入口main,但是不同的功能使用不同的input参数.当然如果三个功能对应三个.py脚本问题也不大,但是毕竟觉得不太优雅.这个时候就需要考虑如何让代码更加简单有条理.
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
背景:使用jmeter的插件PerfMon生成的结果数据,需要获取到cpu的TOP 10.
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。
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
对于日常文件和目录管理任务, shutil 模块提供了更易于使用的更高级别的接口:
VMware是一家云基础架构和移动商务解决方案厂商,提供基于VMware的虚拟化解决方案。2021年9月22日,VMware 官方发布安全公告,披露了包括 CVE-2021-22005 VMware vCenter Server 任意文件上传漏洞在内的多个中高危严重漏洞。在CVE-2021-22005中,攻击者可构造恶意请求,通过vCenter中的Analytics服务,可上传恶意文件,从而造成远程代码执行漏洞。
mysql -uuser_name -ppasswd -hlocalhost -Pport -D database -e "sql"
对别名的修改会影响原变量,(浅)复制中的元素是原列表中元素的别名,而深层复制是递归的进行复制,对深层复制的修改不影响原变量。
来源:极市平台本文约9600字,建议阅读10+分钟本文作者与你分享使用Pytorch-Lightning心得。 写在前面 Pytorch-Lightning这个库我“发现”过两次。第一次发现时,感觉它很重很难学,而且似乎自己也用不上。但是后面随着做的项目开始出现了一些稍微高阶的要求,我发现我总是不断地在相似工程代码上花费大量时间,Debug也是这些代码花的时间最多,而且渐渐产生了一个矛盾之处:如果想要更多更好的功能,如TensorBoard支持,Early Stop,LR Scheduler,分布式训练,
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
1. 易混淆操作 本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。 1.1 有放回随机采样和无放回随机采样 import random random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list,有放回采样 random.sample(seq, k) # 长度为k的list,无放回采样 1.2 lambda 函数的参数 func = lambda y: x + y # x的值在函数运行时被绑定 func = lambda y, x=x: x + y # x的
在实际生产中,各种业务逻辑,model不能很好的满足需求,所以就可以使用原生的sql。当然,如果你对sql比较熟悉,你会发现orm有时候没有原生sql来的灵活,下面介绍beego的原生sql。
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
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
长假大家在家干嘛呢? 是宅在家煲电视剧看跨年的晚会;还是去逛街吃吃火锅唱唱歌;或者是三五好友下馆子一起聚聚聊聊;还是在图书馆充电学习。 大家不要忘记学习Python哦,下面是老司机总结的一些干货技巧,
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
前言 利用python直接操作wordpress数据库,批量添加用户,评论等。 📷 主要模块 模块 说明 flask web框架 faker 随机账号信息生成 pymysql 数据库操作 主函数 main.py # -*- coding: utf-8 -*- """主函数""" import argparse import sys from utils import * from server import * #程序入口 if __name__ == "__main__": parse
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