) elif choice == "4": # (4) 查看某一个客户 query_customer_id = int(input("请输入查看客户的ID:")) if query_customer_id in customers: customerD = customers[query_customer_id] print(f"姓名:{customerD.get('name')},年龄:{customerD.
1、input:输入 2、prompt:提示 3、ID:身份证 4、format:格式化 5、args(argument):参数 6、kwargs:关键字参数 7、year:年 8、month:月 9、day:日 六、元组 1、tuple:元组 2、max:最大 3、min:最小 4、iterable:可迭代 5、key:关键字 6、function:方法/函数 7、stop:停止 8、object:对象 七、列表...
创建进程的类:Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]),target表示调用对象,args表示调用对象的位置参数元组。kwargs表示调用对象的字典。name为别名。group实质上不使用。 方法:is_alive() 、join([timeout])、run()、start()、terminate()。其中,Process以start()启动某个进程。 is_ali...
args = parser.parse_args() parse_args()方法会解析命令行参数并返回一个args对象,其中包含了我们定义的参数的值。 1.5 获取参数值 通过args对象,我们可以获取用户提供的命令行参数的值,并在程序中进行相应的处理: arg1_value = args.arg1 arg2_value = args.arg2 在上面的示例中,我们通过args.arg1和args.a...
*args (arguments)表示任何多个无名参数, 它本质上是一个 tuple ** kwargs (keyword arguments)表示关键字参数, 它本质上是一个 dict 注意:使用时必须要求 *args 参数列要在** kwargs 前面 【因为位置参数在关键字参数的前面。】 二args 和 ** kwargs的用法实例 ...
subprocess.run(args,*,stdin=None,input=None,stdout=None,stderr=None,shell=False,timeout=None,check=False,universal_newlines=False)subprocess.call(args,*,stdin=None,stdout=None,stderr=None,shell=False,timeout=None)subprocess.check_call(args,*,stdin=None,stdout=None,stderr=None,shell=False,time...
# 从第一个不符合合法opts格式的参数开始,都会变成args的内容 # 总是opts在前,args在后,顺序不能颠倒 # 命令行调用的时候,"="是可有可无的。 def get_opts_files(opts): for opt,arg in opts: if opt=="--out_file": out_file = arg
argv[1:],"i:ho:",["help","input=","output="]) # 打印选项列表 print(opts) # 打印参数值列表 print(args) # 解析参数对应的值 for opts,arg in opts: print(opts) if opts=="optName": print("optName is value is:", arg) 再或者,我们使用 argparse 模块,如 import argparse parser = ...
("$ ") $ 1+2+3 '1+2+3' Python 3 已经将 raw_input 重命名为 input. ⽤用标准库 getpass 输⼊入密码. >>> from getpass import getpass, getuser >>> pwd = getpass("%s password: " % getuser()) yuhen password: >>> pwd '123456' exit exit([status]) 调⽤用所有退出函数后...
() imbalanced_table = get_max_compute_table(args.input1, o) df = DataFrame(imbalanced_table).to_pandas() sm = SMOTE(random_state=2) X_train_res, y_train_res = sm.fit_resample(df, df['ifhealth'].ravel()) new_table = o.create_table(get_max_compute_table(args.output3, o)....