这篇文章主要介绍“Python argparse参数模块之命令行参数实例分析”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“Python argparse参数模块之命令行参数实例分析”文章能帮助大家解决问题。
help(argparse)查看说明文档,“argparse - Command-line parsing library”我们可以知道是一个命令行解析库,是关于参数解析相关的一个模块。
先来一段简单的代码,快速熟知下这个参数是个啥。
保存为t.py这样一个文件
import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='最简单的测试') parser.add_argument('--test', type=str, default='China') args = parser.parse_args() print(args.test)
然后我们在命令行中运行这个文件
C:\Users\Tony>python t.py --test "I love China"
I love China
我们来分析下这段代码,首先就是创建一个参数解析对象赋给parser,然后在parser对象中使用add_argument方法添加参数以及各种选项,其中--test就是参数,这个参数的名称依其作用自定义,type=str指定输入值类型为字符串,default='China'是默认值,就是说如果不指定参数,就显示China这个默认值
对于parser.parse_args()解析参数之后的调用,需要说明下,如果没有指定dest,那就是直接调用去掉短横线的名称,如果指定了,比如dest='showstr',那么就调用args.showstr属性,如果还是调用test就会报错,需要修改为print(args.showstr)
AttributeError: 'Namespace' object has no attribute 'test'
若没有指定参数就取这些整数当中的最大值:
#p.py import argparse #创建ArgumentParser对象,用来解析 parser = argparse.ArgumentParser(description='处理一些整数') #向对象添加参数 parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+',help='累加的整数') parser.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const',const=sum, default=max,help='求和(默认求最大值)') #解析参数 args = parser.parse_args() print(args.accumulate(args.integers))
其中调用parse_args()方法时,将返回两个参数属性(integers和accumulate),integers属性是一个或多个的整数,accumulate属性是sum()求和函数,如果没有--sum参数的话就是默认max()最大值函数,default=max
另外N可以指定个数,nargs='+',表示一个或多个,对正则表达式熟悉的那就很简单了,是一个通配符,另外还有'?'表示一个,'*'表示0个或多个。
print(parser.parse_args(['--sum','1','33','5','6'])) ''' Namespace(accumulate=<built-in function sum>, integers=[1, 33, 5, 6]) '''
我们可以看到出现一个命名空间,其中accumulate属性是一个sum方法, integers属性是一系列的整数。
可以查看使用帮助说明:
C:\Users\Tony>python p.py -h
usage: p.py [-h] [--sum] N [N ...]
处理一些整数
positional arguments:
N 累加的整数optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
--sum 求和(默认求最大值)
带参与不带参的操作:
C:\Users\Tony>python p.py 1 33 5 6
33C:\Users\Tony>python p.py -sum 1 33 5 6
或
C:\Users\Tony>python p.py 1 33 5 6 --sum
45
当然如果是没有按照参数设定的情况,会报错:
C:\Users\Tony>python p.py
#需要输入值N
usage: p.py [-h] [--sum] N [N ...]
p.py: error: the following arguments are required: NC:\Users\Tony>python p.py 1 33 5.1 6
#需要输入整数,浮点数就报错
usage: p.py [-h] [--sum] N [N ...]
p.py: error: argument N: invalid int value: '5.1'
可以看出这个参数对象除了可以在命令行界面方便使用之外,还可以对其做一些严格的限定。比如类型的限定,示例二的类型指定为int,那就不能是浮点数,如果可以是浮点数就指定成type=float
我们来看下,test目录下面(放了三个文本文件),生成每个文件的md5值,如果和官网提供的md5一样就说明内容没有被篡改,执行完之后将显示每个文件生成的MD5值以及生成一个名为"目录后缀.txt"文档(内容一样)
#m.py import os from hashlib import md5 import argparse def parse_args(): parser =argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--file_dir', type=str) return parser.parse_args() def generate_md5(file_path): m =md5() file = open(file_path, 'rb') f = file.read() m.update(f) file.close() return m.hexdigest() if __name__ == '__main__': args = parse_args() file_dir = args.file_dir log_path = args.file_dir + '.txt' log = open(log_path, 'w+') for root, _, files in os.walk(file_dir): for file in files: file_path = os.path.join(root, file) md5_value = generate_md5(file_path) print(file + " : " + md5_value) log.write(file + " : " + md5_value + '\n')
命令行执行:
C:\Users\Tony>python m.py --file_dir "C:/Users/Tony/test"
1.txt : 81dc9bdb52d04dc20036dbd8313ed055
2.txt : d84b0391f5ce6b011e4086ed73d9dd9b
3.txt : 2b3b15ac34d69fa01e851d483e61f029
这段代码可以看出,只需指定一个文件目录的参数即可求出目录下面所有文件的md5值。当然也可以跟示例二那样做一些说明:parser.add_argument('--file_dir', type=str,help='指定文件所在目录') 加一个help参数的说明文字。
C:\Users\Tony>python m.py -h
usage: m.py [-h] [--file_dir FILE_DIR]optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
--file_dir FILE_DIR 指定文件所在目录
parser = argparse.ArgumentParser('对文件批量生成MD5值') parser.add_argument('--file_dir',dest='fdir',type=str,help='指定文件所在目录') print(parser.print_help()) ''' usage: 对文件批量生成MD5值 [-h] [--file_dir FDIR] optional arguments: -h, --help show this help message and exit --file_dir FDIR 指定文件所在目录 None '''
除了基本类型之外,还可以自定义类型,如下定义一个类型只能是完全平方数的值
#d.py import argparse import math def perfect_square(s): v=int(s) vs=math.sqrt(v) if vs!=int(vs): msg="%r 不是一个完全平方数" %s raise argparse.ArgumentTypeError(msg) return v parser=argparse.ArgumentParser(description='自定义类型') parser.add_argument('hi',type=perfect_square,help='只能是完全平方数') args = parser.parse_args() print(args.hi)
命令行运行:
C:\Users\Tony>python d.py 3
usage: d.py [-h] hi
d.py: error: argument hi: '3' 不是一个完全平方数
C:\Users\Tony>python d.py -h
usage: d.py [-h] hi自定义类型:
positional arguments:
hi 只能是完全平方数optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
可以看到hi参数是一个positional arguments(位置参数),也就是说是必须的,不像前面有短横线的optional arguments(可选参数)
除了上述类型限定和可以自定义类型之外,还可以限定在一些自定义的范围内
#c.py parser=argparse.ArgumentParser(description='自定义选项') parser.add_argument('sel',type=int,choices=range(1,9),help='请输入[1-9)范围的整数') args = parser.parse_args() print(args.sel)
命令行执行:
C:\Users\Tony>python c.py 10
usage: c.py [-h] {1,2,3,4,5,6,7,8}
c.py: error: argument sel: invalid choice: 10 (choose from 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
我们也可以对可选参数指定为必选,不指定的情况:
parser=argparse.ArgumentParser(description='自定义选项') parser.add_argument('--sel',type=int,choices=range(1,9),help='请输入[1-9)范围的整数') print(parser.parse_args([]))
这个例子,我们知道sel参数是可选的,这样不会出错,结果:Namespace(sel=None)
如果加一个required=True
parser.add_argument('--sel',required=True,type=int,choices=range(1,9),help='请输入[1-9)范围的整数') #执行就会报错: usage: ipykernel_launcher.py [-h] --sel {1,2,3,4,5,6,7,8} ipykernel_launcher.py: error: the following arguments are required: --sel An exception has occurred, use %tb to see the full traceback. #这个时候的参数sel就是必选参数了 print(parser.parse_args(['--sel','2'])) Namespace(sel=2)
主要是set_defaults方法的用途,在多个解析器的时候显得很重要。 #s.py def f(v): r=v.x + v.y + v.z print('x+y+z=',r) parser = argparse.ArgumentParser(description='求三个输入值的和') subparsers = parser.add_subparsers(help='子命令的用法') parser_a = subparsers.add_parser('add', help='加法运算') parser_a.add_argument('--x', type=int) parser_a.add_argument('--y', type=int) parser_a.add_argument('--z', type=int) parser_a.set_defaults(func=f)#parser_a设置默认函数为f args = parser.parse_args() args.func(args)#运行函数
命令行执行:
C:\Users\Tony>python s.py add --x 11 --y 2 --z 9
x+y+z= 22
关于“Python argparse参数模块之命令行参数实例分析”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识,可以关注亿速云行业资讯频道,小编每天都会为大家更新不同的知识点。
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