Python笔记:命令行参数解析

Python011

Python笔记:命令行参数解析,第1张

有些时候我们需要通过命令行将参数传递给脚本,C语言中有个getopt()方法,python中也有个类似的命令行参数解析方法getopt()。python也提供了比getopt()更简洁的argparse方法。另外,sys模块也可以实现简单的参数解析,本文将对这3种命令行参数解析方法简要介绍。

sys.argv是传入的参数列表,sys.argv[0]是当前python脚本的名称,sys.argv[1]表示第一个参数,以此类推。

命令行运行:

可以看到传入的参数通过sys.argv来获取,它就是一个参数列表。

python的getopt与C语言的的getopt()函数类似。相比于sys模块,支持长参数和短参数,并对参数解析赋值。但它需要结合sys模块进行参数解析,语法格式如下:

短参数为单个英文字母,如果必须赋值需要在后面加英文冒号( : ),长参数一般为字符串(相比短参数,更能说明参数含义),如果必须赋值需要在后面加等号( = )。

命令行运行:

注意:短参数(options)和长参数(long_options)不需要一一对应,可以任意顺序,也可以只有短参数或者只有长参数。

argparse模块提供了很多可以设置的参数,例如参数的默认值,帮助消息,参数的数据类型等。argparse类主要包括ArgumentParser、add_argument和parse_args三个方法。

下面介绍这三个函数的使用方法。

argparse默认提供了 -h | --help 参数:

命令行运行:

下面列出部分参数:

下面来添加参数:

命令行运行:

parse_args() 方法用于解析参数,在前面的示例代码中使用parse_args方法来提取参数值,对于无效或者错误的参数会打印错误信息和帮助信息:

命令行运行:

本文介绍了Python的三种命令行参数解析方法sys.argv、getopt和argparse,可以根据自己的需要进行选择,getopt和argparse两种方法相比来说,建议选择argparse,代码量更少更简洁。更详细的使用方法参考官方文档:

--THE END--

元组是一种固定长度、不可变的Python对象序列。创建元组最简单的办法是用逗号分隔序列值:

tuple 函数将任意序列或迭代器转换为元组:

中括号 [] 可以获取元组的元素, Python中序列索引从0开始

元组一旦创建,各个位置上的对象是无法被修改的,如果元组的一个对象是可变的,例如列表,你可以在它内部进行修改:

可以使用 + 号连接元组来生成更长的元组:

元组乘以整数,则会和列表一样,生成含有多份拷贝的元组:

将元组型的表达式赋值给变量,Python会对等号右边的值进行拆包:

拆包的一个常用场景就是遍历元组或列表组成的序列:

*rest 用于在函数调用时获取任意长度的位置参数列表:

count 用于计量某个数值在元组中出现的次数:

列表的长度可变,内容可以修改。可以使用 [] 或者 list 类型函数来定义列表:

append 方法将元素添加到列表尾部:

insert 方法可以将元素插入到指定列表位置:

( 插入位置范围在0到列表长度之间 )

pop 是 insert 的反操作,将特定位置的元素移除并返回:

remove 方法会定位第一个符合要求的值并移除它:

in 关键字可以检查一个值是否在列表中;

not in 表示不在:

+ 号可以连接两个列表:

extend 方法可以向该列表添加多个元素:

使用 extend 将元素添加到已经存在的列表是更好的方式,比 + 快。

sort 方法可以对列表进行排序:

key 可以传递一个用于生成排序值的函数,例如通过字符串的长度进行排序:

bisect.bisect 找到元素应当被插入的位置,返回位置信息

bisect.insort 将元素插入到已排序列表的相应位置保持序列排序

bisect 模块的函数并不会检查列表是否已经排序,因此对未排序列表使用bisect不会报错,但是可能导致不正确结果

切片符号可以对大多数序列类型选取子集,基本形式是 [start:stop]

起始位置start索引包含,结束位置stop索引不包含

切片还可以将序列赋值给变量:

start和stop可以省略,默认传入起始位置或结束位置,负索引可以从序列尾部进行索引:

步进值 step 可以在第二个冒号后面使用, 意思是每隔多少个数取一个值:

对列表或元组进行翻转时,一种很聪明的用法时向步进值传值-1:

dict(字典)可能是Python内建数据结构中最重要的,它更为常用的名字是 哈希表 或者 关联数组

字典是键值对集合,其中键和值都是Python对象。

{} 是创建字典的一种方式,字典中用逗号将键值对分隔:

你可以访问、插入或设置字典中的元素,:

in 检查字典是否含有一个键:

del 或 pop 方法删除值, pop 方法会在删除的同时返回被删的值,并删除键:

update 方法将两个字典合并:

update方法改变了字典元素位置,对于字典中已经存在的键,如果传给update方法的数据也含有相同的键,则它的值将会被覆盖。

字典的值可以是任何Python对象,但键必须是不可变的对象,比如标量类型(整数、浮点数、字符串)或元组(且元组内对象也必须是不可变对象)。

通过 hash 函数可以检查一个对象是否可以哈希化(即是否可以用作字典的键):

集合是一种无序且元素唯一的容器。

set 函数或者是用字面值集与大括号,创建集合:

union 方法或 | 二元操作符获得两个集合的联合即两个集合中不同元素的并集:

intersection 方法或 &操作符获得交集即两个集合中同时包含的元素:

常用的集合方法列表:

和字典类似,集合的元素必须是不可变的。如果想要包含列表型的元素,必须先转换为元组:

「目录」

数据规整:聚合、合并和重塑

Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape

-------->数据库风格的DataFrame合并

--------> 索引上的合并

上一篇笔记讲的是如何根据DataFrame的列名来链接两个DataFrame对象。

有时候我们要根据DataFrame中的index索引来合并数据。这种情况下,我们可以传入 left_index=True或right_index=True 或两个都传入来说明索引被用作链接键。

我们先创建两个DataFrame,指明根据第一个DataFrame的'key'列和第二个DataFrame的index索引来合并数据:

默认的merge方法是求取链接键的交集,通过传入how='outer'可以得到它们的并集:

层次化索引数据的合并

对于层次化索引的数据的合并,我们要以 列表的形式指明用作合并键的多个列 。

比如下面我们就指定根据第一个DataFrame的'key1'列和'key2'列以及第二个DataFrame的index索引来合并:

同时使用双方的索引来合并也没问题:

join方法

DataFrame还有便捷的实例方法join,它能更方便的实现按索引合并,但要求没有重叠的列。

我们还可以向join传入一组DataFrame,类似于concat函数,实现多个DataFrame的合并拼接:

-END-