使用docopt

自2012年以来，有一个非常简单、强大且非常酷的参数解析模块叫做docopt。以下是它文档中的一个例子:

"""Naval Fate.

Usage:
  naval_fate.py ship new <name>...
  naval_fate.py ship <name> move <x> <y> [--speed=<kn>]
  naval_fate.py ship shoot <x> <y>
  naval_fate.py mine (set|remove) <x> <y> [--moored | --drifting]
  naval_fate.py (-h | --help)
  naval_fate.py --version

Options:
  -h --help     Show this screen.
  --version     Show version.
  --speed=<kn>  Speed in knots [default: 10].
  --moored      Moored (anchored) mine.
  --drifting    Drifting mine.

"""
from docopt import docopt


if __name__ == '__main__':
    arguments = docopt(__doc__, version='Naval Fate 2.0')
    print(arguments)

这就是:2行代码加上你的doc字符串，这是必要的，你可以解析你的参数，并在arguments对象中可用。

使用python-fire

自2017年以来，有另一个很酷的模块叫做蟒火。它可以为您的代码生成一个CLI界面，您可以进行零参数解析。下面是文档中的一个简单示例(这个小程序将函数double暴露给命令行):

import fire

class Calculator(object):

  def double(self, number):
    return 2 * number

if __name__ == '__main__':
  fire.Fire(Calculator)

从命令行，你可以运行:

> calculator.py double 10
20
> calculator.py double --number=15
30

Argparse代码可能比实际实现代码还要长!

这是我在大多数流行参数解析选项中发现的一个问题，如果您的参数只是适度的，那么用于记录它们的代码就会变得与它们所提供的好处不成比例地大。

对参数解析场景来说(我认为)一个相对的新来者是plac。

它与argparse做了一些公认的权衡，但使用内联文档并简单地包装main()类型函数:

def main(excel_file_path: "Path to input training file.",
     excel_sheet_name:"Name of the excel sheet containing training data including columns 'Label' and 'Description'.",
     existing_model_path: "Path to an existing model to refine."=None,
     batch_size_start: "The smallest size of any minibatch."=10.,
     batch_size_stop:  "The largest size of any minibatch."=250.,
     batch_size_step:  "The step for increase in minibatch size."=1.002,
     batch_test_steps: "Flag.  If True, show minibatch steps."=False):
"Train a Spacy (http://spacy.io/) text classification model with gold document and label data until the model nears convergence (LOSS < 0.5)."

    pass # Implementation code goes here!

if __name__ == '__main__':
    import plac; plac.call(main)

由于这些原因，新的流行方法是argparse。Argparse > optparse > getopt

更新:从py2.7开始，argparse是标准库的一部分，optparse已弃用。

使用标准库附带的optparse。例如:

#!/usr/bin/env python
import optparse

def main():
  p = optparse.OptionParser()
  p.add_option('--person', '-p', default="world")
  options, arguments = p.parse_args()
  print 'Hello %s' % options.person

if __name__ == '__main__':
  main()

来源:使用Python创建UNIX命令行工具

然而，从Python 2.7开始，optparse已弃用，请参阅:为什么使用argparse而不是optparse?

我更喜欢点击。它抽象了管理选项，并允许“(…)以一种可组合的方式，用尽可能少的代码创建漂亮的命令行界面”。

下面是用法示例:

import click

@click.command()
@click.option('--count', default=1, help='Number of greetings.')
@click.option('--name', prompt='Your name',
              help='The person to greet.')
def hello(count, name):
    """Simple program that greets NAME for a total of COUNT times."""
    for x in range(count):
        click.echo('Hello %s!' % name)

if __name__ == '__main__':
    hello()

它还会自动生成格式良好的帮助页面:

$ python hello.py --help
Usage: hello.py [OPTIONS]

  Simple program that greets NAME for a total of COUNT times.

Options:
  --count INTEGER  Number of greetings.
  --name TEXT      The person to greet.
  --help           Show this message and exit.

几乎每个人都在使用getopt

下面是文档的示例代码:

import getopt, sys

def main():
    try:
        opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "ho:v", ["help", "output="])
    except getopt.GetoptError:
        # print help information and exit:
        usage()
        sys.exit(2)
    output = None
    verbose = False
    for o, a in opts:
        if o == "-v":
            verbose = True
        if o in ("-h", "--help"):
            usage()
            sys.exit()
        if o in ("-o", "--output"):
            output = a

总之，这就是它的工作原理。

你有两种选择。一种是接受辩论的，另一种是接受辩论的 就像开关一样。

sys。argv基本上就是你C语言中的char** argv。就像在C语言中，你跳过第一个元素，也就是你程序的名字，只解析参数:

Getopt。Getopt将根据参数中给出的规则解析它。

这里的"ho:v"描述了短参数:- onletter。:表示-o接受一个参数。

最后["help"， "output="]描述长参数(——morethanonletter)。 输出后的=再次表示输出接受一个参数。

结果是一对(选项，参数)的列表

如果一个选项不接受任何参数(比如help)， arg部分就是一个空字符串。 然后，您通常希望在此列表上进行循环，并像示例中那样测试选项名称。

我希望这对你有所帮助。