百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术资源 > 正文

Python命令行参数解析模块argparse

off999 2024-10-26 12:02 51 浏览 0 评论

前言

以前 optparse 比较火,但是在python2.7版本后,官方不再维护这个模块,转而大力支持 argparse

argparse 模块可以让人轻松编写用户友好的命令行接口。她可以从 sys.argv 中解析出参数,并自动生成帮助和使用手册,还能在传入无效参数时报出错误信息。

基础用法

由于是标准库,所以不需要安装,直接使用:

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
# parser.add_argument("-i", "--info", action = "store", type = "string", dest = "sample_info", help = "the sample information")
args = parser.parse_args()
# print(args.sample_info)

运行以上代码,如下:

  • 不输入参数,也没有输出结果:
$ python3 test.py
  • 输入默认参数 --help (也可缩写为 -h ),会输出自动生成的帮助信息:
$ python3 test.py --help

# 输出:
usage: test.py [-h]

optional arguments:
  -h, --help  show this help message and exit
  • 输入错误参数,会输出报错信息:
$ python3 test.py -verbose

# 输出:
usage: test.py [-h]
test.py: error: unrecognized arguments: --verbose

创建解析器

使用 argparse 的第一步是创建一个 ArgumentParser 对象,如下:

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(prog=None, usage=None,description=None, 
epilog=None, parents=[], formatter_class=argparse.HelpFormatter, prefix_chars='-', fromfile_prefix_chars=None, 
argument_default=None, conflict_handler='error', add_help=True, allow_abbrev=True)
  • 创建一个新的 ArgumentParser 对象。所有的参数都应当作为关键字参数传入。部分参数在下面都有它更详细的描述,但简而言之,它们是:
  • prog - 程序的名称(默认:sys.argv[0])
  • usage - 描述程序用途的字符串(默认值:从添加到解析器的参数生成)
  • description - 在参数帮助文档之前显示的文本(默认值:无)
  • epilog - 在参数帮助文档之后显示的文本(默认值:无)
  • parents - 一个 ArgumentParser 对象的列表,它们的参数也应包含在内
  • formatter_class - 用于自定义帮助文档输出格式的类
  • prefix_chars - 可选参数的前缀字符集合(默认值:’-‘)
  • fromfile_prefix_chars - 当需要从文件中读取其他参数时,用于标识文件名的前缀字符集合(默认值:None)
  • argument_default - 参数的全局默认值(默认值: None)
  • conflict_handler - 解决冲突选项的策略(通常是不必要的)
  • add_help - 为解析器添加一个 -h/–help 选项(默认值: True)
  • allow_abbrev - 如果缩写是无歧义的,则允许缩写长选项 (默认值:True)

prog

默认情况下, ArgumentParser 对象在帮助消息中显示的程序名称是 sys.argv[0] 。若要自定义程序名,则使用 prog ,如下:

>>> parser = argparse.ArgumentParser(prog='myprogram')
>>> parser.print_help()
usage: myprogram [-h]

optional arguments:
 -h, --help  show this help message and exit

无论是从 sys.argv[0] 或是从 prog= 参数确定的程序名称,都可以在帮助消息里通过 %(prog)s格式串来引用,如下:

>>> parser = argparse.ArgumentParser(prog='myprogram')
>>> parser.add_argument('--foo', help='foo of the %(prog)s program')
>>> parser.print_help()
usage: myprogram [-h] [--foo FOO]

optional arguments:
 -h, --help  show this help message and exit
 --foo FOO   foo of the myprogram program

usage

构建用法消息,如下:

>>> parser = argparse.ArgumentParser(prog='PROG', usage='%(prog)s [options]')
>>> parser.add_argument('--foo', nargs='?', help='foo help')
>>> parser.add_argument('bar', nargs='+', help='bar help')
>>> parser.print_help()
usage: PROG [options]

positional arguments:
 bar          bar help

optional arguments:
 -h, --help   show this help message and exit
 --foo [FOO]  foo help

description

简要描述这个程度做什么以及怎么做。在帮助消息中,这个描述会显示在命令行用法字符串和各种参数的帮助消息之间,如下:

>>> parser = argparse.ArgumentParser(description='A foo that bars')
>>> parser.print_help()
usage: argparse.py [-h]

A foo that bars

optional arguments:
 -h, --help  show this help message and exit

epilog

一些程序喜欢在 description 参数后显示额外的对程序的描述,如下:

>>> parser = argparse.ArgumentParser(
...     description='A foo that bars',
...     epilog="And that's how you'd foo a bar")
>>> parser.print_help()
usage: argparse.py [-h]

A foo that bars

optional arguments:
 -h, --help  show this help message and exit

And that's how you'd foo a bar

add_help

是否关闭自动生成的帮助信息,如下:

>>> parser = argparse.ArgumentParser(prog='PROG', add_help=False)
>>> parser.add_argument('--foo', help='foo help')
>>> parser.print_help()
usage: PROG [--foo FOO]

optional arguments:
 --foo FOO  foo help

添加参数

使用 add_argument() 方法添加参数。其中,部分参数在下面都有它更详细的描述,但简而言之,它们是:

  • name or flags - 一个命名或者一个选项字符串的列表,例如 foo 或 -f, –foo。
  • action - 当参数在命令行中出现时使用的动作基本类型。
  • nargs - 命令行参数应当消耗的数目。
  • const - 被一些 action 和 nargs 选择所需求的常数。
  • default - 当参数未在命令行中出现时使用的值。
  • type - 命令行参数应当被转换成的类型。
  • choices - 可用的参数的容器。
  • required - 此命令行选项是否可省略 (仅选项可用)。
  • help - 一个此选项作用的简单描述。
  • metavar - 在使用方法消息中使用的参数值示例。
  • dest - 被添加到 parse_args() 所返回对象上的属性名。

name or flags

第一个传递给 add_argument() 的参数必须是一系列 flags 或者是一个简单的参数名,如下:

>>> parser.add_argument('-f', '--foo')

or

>>> parser.add_argument('bar')

action

  • store - 存储参数的值。这是默认的动作。如下:
>>> parser = argparse.ArgumentParser()
>>> parser.add_argument('--foo')
>>> parser.parse_args('--foo 1'.split())
Namespace(foo='1')
  • store_const - 存储被 const 命名参数指定的值。 store_const 动作通常用在选项中来指定一些标志。如下:
>>> parser = argparse.ArgumentParser()
>>> parser.add_argument('--foo', action='store_const', const=42)
>>> parser.parse_args(['--foo'])
Namespace(foo=42)
  • store_truestore_false - 这些是 store_const 分别用作存储 TrueFalse 值的特殊用例。另外,它们的默认值分别为 FalseTrue。如下:
>>> parser = argparse.ArgumentParser()
>>> parser.add_argument('--foo', action='store_true')
>>> parser.add_argument('--bar', action='store_false')
>>> parser.add_argument('--baz', action='store_false')
>>> parser.parse_args('--foo --bar'.split())
Namespace(foo=True, bar=False, baz=True)
  • append - 存储一个列表,并且将每个参数值追加到列表中。在允许多次使用选项时很有用。如下:
>>> parser = argparse.ArgumentParser()
>>> parser.add_argument('--foo', action='append')
>>> parser.parse_args('--foo 1 --foo 2'.split())
Namespace(foo=['1', '2'])
  • count - 计算一个关键字参数出现的数目或次数。例如,对于一个增长的详情等级来说有用。如下:
>>> parser = argparse.ArgumentParser()
>>> parser.add_argument('--verbose', '-v', action='count')
>>> parser.parse_args(['-vvv'])
Namespace(verbose=3)
  • version - 期望有一个 version= 命名参数在 add_argument() 调用中,并打印版本信息并在调用后退出。如下:
>>> import argparse
>>> parser = argparse.ArgumentParser(prog='PROG')
>>> parser.add_argument('--version', action='version', version='%(prog)s 2.0')
>>> parser.parse_args(['--version'])
PROG 2.0

相关推荐

面试官:来,讲一下枚举类型在开发时中实际应用场景!

一.基本介绍枚举是JDK1.5新增的数据类型,使用枚举我们可以很好的描述一些特定的业务场景,比如一年中的春、夏、秋、冬,还有每周的周一到周天,还有各种颜色,以及可以用它来描述一些状态信息,比如错...

一日一技:11个基本Python技巧和窍门

1.两个数字的交换.x,y=10,20print(x,y)x,y=y,xprint(x,y)输出:102020102.Python字符串取反a="Ge...

Python Enum 技巧,让代码更简洁、更安全、更易维护

如果你是一名Python开发人员,你很可能使用过enum.Enum来创建可读性和可维护性代码。今天发现一个强大的技巧,可以让Enum的境界更进一层,这个技巧不仅能提高可读性,还能以最小的代价增...

Python元组编程指导教程(python元组的概念)

1.元组基础概念1.1什么是元组元组(Tuple)是Python中一种不可变的序列类型,用于存储多个有序的元素。元组与列表(list)类似,但元组一旦创建就不能修改(不可变),这使得元组在某些场景...

你可能不知道的实用 Python 功能(python有哪些用)

1.超越文件处理的内容管理器大多数开发人员都熟悉使用with语句进行文件操作:withopen('file.txt','r')asfile:co...

Python 2至3.13新特性总结(python 3.10新特性)

以下是Python2到Python3.13的主要新特性总结,按版本分类整理:Python2到Python3的重大变化Python3是一个不向后兼容的版本,主要改进包括:pri...

Python中for循环访问索引值的方法

技术背景在Python编程中,我们经常需要在循环中访问元素的索引值。例如,在处理列表、元组等可迭代对象时,除了要获取元素本身,还需要知道元素的位置。Python提供了多种方式来实现这一需求,下面将详细...

Python enumerate核心应用解析:索引遍历的高效实践方案

喜欢的条友记得关注、点赞、转发、收藏,你们的支持就是我最大的动力源泉。根据GitHub代码分析统计,使用enumerate替代range(len())写法可减少38%的索引错误概率。本文通过12个生产...

Python入门到脱坑经典案例—列表去重

列表去重是Python编程中常见的操作,下面我将介绍多种实现列表去重的方法,从基础到进阶,帮助初学者全面掌握这一技能。方法一:使用集合(set)去重(最简单)pythondefremove_dupl...

Python枚举类工程实践:常量管理的标准化解决方案

本文通过7个生产案例,系统解析枚举类在工程实践中的应用,覆盖状态管理、配置选项、错误代码等场景,适用于Web服务开发、自动化测试及系统集成领域。一、基础概念与语法演进1.1传统常量与枚举类对比#传...

让Python枚举更强大!教你玩转Enum扩展

为什么你需要关注Enum?在日常开发中,你是否经常遇到这样的代码?ifstatus==1:print("开始处理")elifstatus==2:pri...

Python枚举(Enum)技巧,你值得了解

枚举(Enum)提供了更清晰、结构化的方式来定义常量。通过为枚举添加行为、自动分配值和存储额外数据,可以提升代码的可读性、可维护性,并与数据库结合使用时,使用字符串代替数字能简化调试和查询。Pytho...

78行Python代码帮你复现微信撤回消息!

来源:悟空智能科技本文约700字,建议阅读5分钟。本文基于python的微信开源库itchat,教你如何收集私聊撤回的信息。[导读]Python曾经对我说:"时日不多,赶紧用Python"。于是看...

登录人人都是产品经理即可获得以下权益

文章介绍如何利用Cursor自动开发Playwright网页自动化脚本,实现从选题、写文、生图的全流程自动化,并将其打包成API供工作流调用,提高工作效率。虽然我前面文章介绍了很多AI工作流,但它们...

Python常用小知识-第二弹(python常用方法总结)

一、Python中使用JsonPath提取字典中的值JsonPath是解析Json字符串用的,如果有一个多层嵌套的复杂字典,想要根据key和下标来批量提取value,这是比较困难的,使用jsonpat...

取消回复欢迎 发表评论: