add_option("-p","--password", dest="password", help="password info") fakeArgs=['-f',"file.txt",'-v','good luck to you','arg2','arg']#用一个数组模拟命令参数 options,args=optParser.parse_args(fakeArgs)#使用parse_args()来解析命令行。 add_option函数的参数: dest:用于保存输入的...
opt.add_option("-s", "--server", dest="server",type='string',help='target host') # 添加一个命令行参数 opt.add_option("-P", "--port", dest="port",type='string',help='target ports',default="23") # 添加第二个命令行参数 options, args = opt.parse_args() # 接收命令行参数 ...
ooptParser.add_option("-v","--vison", action="store_false", dest="verbose",default='None', help="make lots of noise [default]") fakeArgs = ['-f','file.txt','-v','good luck to you', 'arg2', 'arge'] options, args = optParser.parse_args(fakeArgs) print options.fileNa...
以上就是实现Python中opt函数的完整代码。下面是完整的示例代码: importargparse parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('-f','--file',help='File path')parser.add_argument('-n','--name',help='Name')args=parser.parse_args()ifargs.file:print('File path:',args.file)else:print('No...
你可以创建包含字母表中所有字母，数字0~9或所有家庭成员姓名的列表；也可以将任何东西加入列表中，其中...
(options,args) = parser.parse_args() print"options:%s"% options print"args:%s"% args print"from_step:%s"% options.from_step 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 运行python opt.py -F 2 bob,输出选项和参数的值如下 options:{'from_step': 2} ...
parse_args() 返回的两个值: options,它是一个对象(optpars.Values),保存有命令行参数值。只要知道命令行参数名,如 file,就可以访问其对应的值: options.file 。 args,它是一个由 positional arguments 组成的列表。 Actions action 是 parse_args() 方法的参数之一,它指示 optparse 当解析到一个命令行参数时...
很多初学者可能会使用getopt,上手简单功能也简单。比如说optget无法解析一个参数多个值的情况,如 --file file1 file2 file3,而 optparse 实际上我没有用过,但是考虑到它在Python2.7后已经不再维护,我们通常也不会使用它。 接下来只剩下argparse 这一神器,它几乎能满足我对命令解析器的所有需求。它支持解析一参数...
args = parser.parse_args() print(args.name) 不指定name参数运行一下:python mytest.py [root@localhost ~]# python mytest.py usage: mytest.py [-h] name mytest.py: error: too few arguments [root@localhost ~]# 如预期一样,报错了,说缺少参数。那我们指定一下:python mytest.py name wangbm...
from pypfopt import expected_returns from pypfopt import risk_models from pypfopt import EfficientFrontier import pandas as pd # load historical stock prices df = pd.read_csv("stock_prices.csv", parse_dates=True, index_col="date") # calculate expected returns and covariance matrix mu = ex...