argparse 还包含一个内置的--help(简写-h)选项,它提供了有关如何使用命令的提示。这是从你的代码派生的,因此生成此帮助系统不需要额外的工作: $ ./example.py --help usage: example.py [-h] [-i INPUT] [-o OUTPUT] [-n NUMBER] [-v] Parses command. optional arg
argparse模块易于集成到您的Python程序中,并具有一些便利功能。 例如,如果您的用户更改了选项的顺序或使用了一个不带任何参数的选项(称为Boolean ,这意味着该选项将设置切换为开或关),然后又需要一个带参数的选项(例如--color red ,例如),argparse可以处理各种变化。 如果您的用户忘记了所需的选项,则argparse模块可...
BooleanOptionalAction就是一个可以使用的action,它增加了布尔action特性,支持--foo和--no-foo的形式。 >>> import argparse >>> parser = argparse.ArgumentParser() >>> parser.add_argument('--foo', action=argparse.BooleanOptionalAction) >>> parser.parse_args(['--no-foo']) Namespace(foo=False) ...
如果我们想要指定一个boolean类型的argument作为某种flag使用呢? 虽然argparse用起来非常方便,然而遗憾的是其在处理boolean类型的参数的时候并不能自动转换参数类型。也就是说,对于如下这种参数: parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument( '--bool-arg', help='this is a True or False we want', ...
$ python3 argparse_short.py Namespace(a=True, b='val', c=3) 长参数argparse_long.py importargparse parser = argparse.ArgumentParser( description='Example with long option names', ) parser.add_argument('--noarg', action="store_true", ...
argparse模块可被用来解析命令行选项 常用来定义一个脚本的说明文档,一般我们写python脚本会通过if..else的方式来提供一个脚本说明文档,python不支持switch。所有很麻烦,其实,我们可以通过argparse来编写说明文档。 我们来看看执行一个python脚本 对于熟悉Linux的小伙伴下面的文档在熟悉不过了,这个一个标准Linxu软件包的说明...
# python argparse_action.py --version argparse_action.py 1.0 # python argparse_action.py -s value simple_value ='value' constant_value = None boolean_switch = False collection = [] const_collection = [] # python argparse_action.py -c simple_value = None constant_value ='value-to-store...
>>>importargparse>>>parser = argparse.ArgumentParser()>>>parser.add_argument('--foo', action=argparse.BooleanOptionalAction)>>>parser.parse_args(['--no-foo'])Namespace(foo=False) 小结 '--foo', action='store_true',可以很方便地实现布尔类型的参数。
The python command and most stdlib scripts (as well as argparse) now output --version information to stdout instead of stderr (for issue list see 其他改进 above). Python API 的变化 The ABCs defined in importlib.abc now either raise the appropriate exception or return a default value instead...
使用pandas可以很方便地重塑Python中的CSV文件。Pandas是一个功能强大的数据分析工具,它提供了灵活的数据结构和数据分析功能,特别适合处理和操作结构化数据。 重塑CSV文件的步骤如下: 导入pandas库: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd 读取CSV文件: