


Wie behandelt man Listen als Befehlszeilenargumente mit argparse in Python?
Verarbeiten von Listen als Befehlszeilenargumente mit argparse
In Python erleichtert das argparse-Modul das Parsen von Befehlszeilenargumenten. Bei der Arbeit mit Listen als Argumenten ist es wichtig, die entsprechenden Optionen zu verstehen.
Nargs
Eine Methode ist die Verwendung von Nargs, die die Anzahl der für eine akzeptierten Argumente angeben Option. Standardmäßig akzeptiert nargs=1 ein einzelnes Argument. Die Verwendung von nargs='' oder nargs='*' lässt jedoch mehrere Argumente zu.
<code class="python">parser.add_argument('-l', '--list', nargs='+', help='Set flag')</code>
action='append'
Eine weitere Alternative ist action='append '. Dieser Ansatz hängt jedes gefundene Argument an eine Liste an, anstatt sie in einem einzelnen Argument zu sammeln.
<code class="python">parser.add_argument('-l', '--list', action='append', help='Set flag')</code>
Vermeiden Sie type=list
Im Gegensatz dazu verwenden Sie type=list ist bei argparse generell nicht zu empfehlen. Es interpretiert jedes Argument als Liste, was zu einer Liste von Listen führt.
Demonstration
Der bereitgestellte Code demonstriert die Verwendung dieser Optionen:
<code class="python">import argparse parser = argparse.ArgumentParser() # Demonstration with nargs parser.add_argument('--nargs', nargs='+') # Demonstration with action='append' parser.add_argument('--append-action', action='append') for _, value in parser.parse_args()._get_kwargs(): if value is not None: print(value)</code>
Ausgabe:
Angenommen, das Skript wird mit python arg.py --nargs 1234 2345 3456 4567 aufgerufen, lautet die Ausgabe mit nargs:
['1234', '2345', '3456', '4567']
Alternativ führt der Aufruf des Skripts mit python arg.py --append-action 1234 --append-action 2345 --append-action 3456 --append-action 4567 zu Folgendem:
['1234', '2345', '3456', '4567']
Richtlinien
- Berücksichtigen Sie für einfache Benutzerinteraktionen Nargs.
- Action='append' wird bevorzugt, wenn Argumente mit Positionsargumenten gemischt werden können oder wenn die genaue Anzahl von Argumenten vorliegt ist nicht vorbestimmt.
- Vermeiden Sie die Verwendung von type=list, da dies zu unerwünschten Listenstrukturen führt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behandelt man Listen als Befehlszeilenargumente mit argparse in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
