2.1.3 示例:使用argparse构建简单命令行工具 为了进一步说明,下面展示一个完整的简单命令行工具,它使用argparse处理多种参数和子命令: import os import argparse def search_files(search_dir, keyword, verbose=False): # 实现文件搜索逻辑... def list_directories(dir_path): # 实现目录列表逻辑... parser =...
在Python中,argparse模块是一个非常有用的模块,它可以帮助开发者轻松地编写用户友好的命令行接口。argparse模块可以自动生成帮助信息、解析命令行参数、检查参数的有效性等,从而简化了命令行程序的开发过程。 以下是一个简单的argparse模块的使用示例: 代码语言:python 复制 import argparse parser = argparse.ArgumentParser...
readable, writable, exceptional = select.select(inputs, outputs, inputs) select 函数的参数其实很好理解, 前提是我们对unix 网络编程有了解. select 模型是unix 系统中的网络模型, python 将其封装了,因此我们使用起来就比较方便, 但是面试官就不会这么觉得了(最近被面试逼疯了, 考虑问题都从面试官的角度考虑...
import argparse import os import pandas as pd def table_sum(excel_folder, column): file_list = os.listdir(excel_folder) total = 0 for file in file_list: if not file.endswith('.xlsx') and not file.endswith('.xls'): continue excel_path = os.path.join(excel_folder, file) df = p...
from__future__importprint_functionimportargparsefromdatetimeimportdatetimeasdtimportosimportpytzfrompywintypesimportTimeimportshutilfromwin32fileimportSetFileTime, CreateFile, CloseHandlefromwin32fileimportGENERIC_WRITE, FILE_SHARE_WRITEfromwin32fileimportOPEN_EXISTING, FILE_ATTRIBUTE_NORMAL ...
我们导入argparse,datetime,os和struct内置库来帮助运行脚本并解释这些文件中的二进制数据。我们还引入了我们的 Sleuth Kit 实用程序来处理证据文件,读取内容,并遍历文件夹和文件。最后,我们导入unicodecsv库来帮助编写 CSV 报告。 from__future__importprint_functionfromargparseimportArgumentParserimportdatetimeimportosimpor...
'argparse', 'imp', 'select', 'UbuntuDrivers', 'array', 'importlib', 'selectors', 'UbuntuSystemService', 'asn1crypto', 'inspect', 'shelve', 'UpdateManager', 'ast', 'io', 'shlex', '__future__', 'asynchat', 'ipaddress', 'shutil', '_ast', 'asyncio', 'itertools', 'signal',...
argparse:用于命令行选项,参数和子命令的解析器 getopt:用于命令行选项的C风格解析器 logging:Python的日志记录工具 getpass:便携式密码输入 curses:字符单元格显示的终端处理 platform:访问底层平台的标识数据 errno:标准errno系统符号 ctypes:Python的外部函数库 ...
%%writefile {train_src_dir}/train.py import argparse from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from sklearn.metrics import classification_report import os import pandas as pd import mlflow def select_first_file(path): """Selects first file in folder, use under assumption there is ...
import argparseimport timefrom pathlib import Pathimport cv2import torchimport torch.backends.cudnn as cudnnfrom numpy import randomfrom models.experimental import attempt_loadfrom utils.datasets import LoadStreams, LoadImagesfrom utils.general import check_img_size, check_requirements, check_imshow, non...