python_getopt解析命令行输入参数的使用

简介:

[cpp] view plaincopyprint?

  1. import getopt  

  2. import sys  

  3.   

  4. config = {  

  5.     "input":"",  

  6.     "output":".",  

  7.       

  8. }  

  9.   

  10. #getopt三个选项,第一个一般为sys.argv[1:],第二个参数为短参数,如果参数后面必须跟值,须加:,第三个参数为长参数  

  11. #是一个列表,  

  12. opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], 'hi:o:d',   

  13.       [  

  14.         'input=',   

  15.         'output=',   

  16.         'help'  

  17.         ]  

  18.       )  

  19.   

  20. #参数的解析过程,长参数为--,短参数为-  

  21. for option, value in opts:  

  22.     if  option in ["-h","--help"]:  

  23.         print """  

  24.         usage:%s --input=[value] --output=[value]  

  25.         usage:%s -input value -o value  

  26.         """  

  27.     elif option in ['--input''-i']:  

  28.         config["input"] = value  

  29.     elif option in ['--output''-o']:  

  30.         config["output"] = value  

  31.     elif option == "-d":  

  32.         print "usage -d"  

  33.   

  34. print config   


输入的参数:--input=c:\temp\aa -o c:\temp\output -d


打印的结果:

usage -d
{'input': 'c:\\temp\\aa', 'output': 'c:\\temp\\output'}











本文转自 chengxuyonghu 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/6226001001/1547368,如需转载请自行联系原作者
目录
相关文章
|
1月前
|
存储 安全 测试技术
Python面试题精选及解析
本文详解Python面试中的六大道经典问题,涵盖列表与元组区别、深浅拷贝、`__new__`与`__init__`、GIL影响、协程原理及可变与不可变类型,助你提升逻辑思维与问题解决能力,全面备战Python技术面试。
|
1月前
|
数据采集 数据挖掘 测试技术
Go与Python爬虫实战对比:从开发效率到性能瓶颈的深度解析
本文对比了Python与Go在爬虫开发中的特点。Python凭借Scrapy等框架在开发效率和易用性上占优,适合快速开发与中小型项目;而Go凭借高并发和高性能优势,适用于大规模、长期运行的爬虫服务。文章通过代码示例和性能测试,分析了两者在并发能力、错误处理、部署维护等方面的差异,并探讨了未来融合发展的趋势。
125 0
|
2月前
|
JSON API 开发者
天猫商品详情API接口技术解析与Python实现
天猫商品详情API(tmall.item_get)通过商品ID获取商品标题、价格、库存、图片、SKU及评价等详细信息,支持HTTP请求与JSON格式返回,适用于电商数据分析与运营。本文提供Python调用示例,实现快速接入与数据解析。
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 搜索推荐
Python数据分析全流程指南:从数据采集到可视化呈现的实战解析
在数字化转型中,数据分析成为企业决策核心,而Python凭借其强大生态和简洁语法成为首选工具。本文通过实战案例详解数据分析全流程,涵盖数据采集、清洗、探索、建模、可视化及自动化部署,帮助读者掌握从数据到业务价值的完整技能链。
319 0
|
29天前
|
安全 JavaScript Java
Python中None与NoneType的真相:从单例对象到类型系统的深度解析
本文通过10个真实场景,深入解析Python中表示“空值”的None与NoneType。从单例模式、函数返回值,到类型注解、性能优化,全面揭示None在语言设计与实际编程中的核心作用,帮助开发者正确高效地处理“无值”状态,写出更健壮、清晰的Python代码。
129 3
|
1月前
|
数据采集 存储 Web App开发
Python爬虫库性能与选型实战指南:从需求到落地的全链路解析
本文深入解析Python爬虫库的性能与选型策略,涵盖需求分析、技术评估与实战案例,助你构建高效稳定的数据采集系统。
230 0
|
1月前
|
存储 程序员 数据处理
Python列表基础操作全解析:从创建到灵活应用
本文深入浅出地讲解了Python列表的各类操作,从创建、增删改查到遍历与性能优化,内容详实且贴近实战,适合初学者快速掌握这一核心数据结构。
141 0
|
1月前
|
存储 小程序 索引
Python变量与基础数据类型:整型、浮点型和字符串操作全解析
在Python编程中,变量和数据类型是构建程序的基础。本文介绍了三种基本数据类型:整型(int)、浮点型(float)和字符串(str),以及它们在变量中的使用方式和常见操作。通过理解变量的动态特性、数据类型的转换与运算规则,初学者可以更高效地编写清晰、简洁的Python代码,为后续学习打下坚实基础。
251 0
|
2月前
|
算法 数据可视化 数据挖掘
基于EM期望最大化算法的GMM参数估计与三维数据分类系统python源码
本内容展示了基于EM算法的高斯混合模型(GMM)聚类实现,包含完整Python代码、运行效果图及理论解析。程序使用三维数据进行演示,涵盖误差计算、模型参数更新、结果可视化等关键步骤,并附有详细注释与操作视频,适合学习EM算法与GMM模型的原理及应用。
|
1月前
|
并行计算 算法 Java
Python3解释器深度解析与实战教程:从源码到性能优化的全路径探索
Python解释器不止CPython,还包括PyPy、MicroPython、GraalVM等,各具特色,适用于不同场景。本文深入解析Python解释器的工作原理、内存管理机制、GIL限制及其优化策略,并介绍性能调优工具链及未来发展方向,助力开发者提升Python应用性能。
119 0

推荐镜像

更多