在Scala中解析命令行参数的最佳方法是什么? 我个人更喜欢一些不需要外部罐子的轻量级的东西。
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当前回答
如何在没有外部依赖的情况下解析参数。好问题!你可能会对picocli感兴趣。
Picocli是专门为解决问题而设计的:它是一个文件中的命令行解析框架,因此可以以源代码形式包含它。这允许用户运行基于picocli的应用程序,而不需要将picocli作为外部依赖项。
它通过注释字段来工作,因此您只需编写很少的代码。快速总结:
强类型的一切-命令行选项以及位置参数 支持POSIX集群短选项(因此它处理<命令> -xvfInputFile以及<命令> -x -v -f InputFile) 一个允许最小、最大和可变数量参数的arity模型,例如,“1..3 . . *”、“5” 流畅和紧凑的API,以尽量减少样板客户端代码 子命令 使用ANSI颜色的帮助
使用帮助消息很容易使用注释进行定制(无需编程)。例如:
(源)
我忍不住又加了一张截图来展示使用帮助信息的类型。使用帮助是应用程序的门面,所以要有创意,玩得开心!
声明:我创建了picocli。欢迎反馈或提问。它是用java编写的,但如果在scala中使用它有任何问题,请告诉我,我会尝试解决它。
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如何在没有外部依赖的情况下解析参数。好问题!你可能会对picocli感兴趣。
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它通过注释字段来工作,因此您只需编写很少的代码。快速总结:
强类型的一切-命令行选项以及位置参数 支持POSIX集群短选项(因此它处理<命令> -xvfInputFile以及<命令> -x -v -f InputFile) 一个允许最小、最大和可变数量参数的arity模型,例如,“1..3 . . *”、“5” 流畅和紧凑的API,以尽量减少样板客户端代码 子命令 使用ANSI颜色的帮助
使用帮助消息很容易使用注释进行定制(无需编程)。例如:
(源)
我忍不住又加了一张截图来展示使用帮助信息的类型。使用帮助是应用程序的门面,所以要有创意,玩得开心!
声明:我创建了picocli。欢迎反馈或提问。它是用java编写的,但如果在scala中使用它有任何问题,请告诉我,我会尝试解决它。
我再多说一点。我用一行简单的代码解决了这个问题。我的命令行参数是这样的:
input--hdfs:/path/to/myData/part-00199.avro output--hdfs:/path/toWrite/Data fileFormat--avro option1--5
这将通过Scala的本机命令行功能(从App或main方法)创建一个数组:
Array("input--hdfs:/path/to/myData/part-00199.avro", "output--hdfs:/path/toWrite/Data","fileFormat--avro","option1--5")
然后我可以使用这一行来解析出默认的args数组:
val nArgs = args.map(x=>x.split("--")).map(y=>(y(0),y(1))).toMap
它创建了一个与命令行值关联的名称映射:
Map(input -> hdfs:/path/to/myData/part-00199.avro, output -> hdfs:/path/toWrite/Data, fileFormat -> avro, option1 -> 5)
然后,我可以在代码中访问命名参数的值,它们在命令行上出现的顺序不再相关。我意识到这相当简单,没有上面提到的所有高级功能,但在大多数情况下似乎足够了,只需要一行代码,并且不涉及外部依赖关系。
这在很大程度上是我对同一主题的Java问题的答案的无耻克隆。事实证明,JewelCLI是scala友好的,因为它不需要JavaBean样式的方法来获得自动参数命名。
JewelCLI是一个scala友好的Java库,用于命令行解析,生成干净的代码。它使用带有注解的代理接口来动态地为命令行参数构建类型安全的API。
一个参数接口Person.scala的例子:
import uk.co.flamingpenguin.jewel.cli.Option
trait Person {
@Option def name: String
@Option def times: Int
}
参数接口Hello.scala的用法示例:
import uk.co.flamingpenguin.jewel.cli.CliFactory.parseArguments
import uk.co.flamingpenguin.jewel.cli.ArgumentValidationException
object Hello {
def main(args: Array[String]) {
try {
val person = parseArguments(classOf[Person], args:_*)
for (i <- 1 to (person times))
println("Hello " + (person name))
} catch {
case e: ArgumentValidationException => println(e getMessage)
}
}
}
将上述文件的副本保存到一个目录中,并将JewelCLI 0.6 JAR下载到该目录中。
在Linux/Mac OS X/etc / Bash中编译并运行示例:
scalac -cp jewelcli-0.6.jar:. Person.scala Hello.scala
scala -cp jewelcli-0.6.jar:. Hello --name="John Doe" --times=3
在Windows命令提示符中编译并运行示例:
scalac -cp jewelcli-0.6.jar;. Person.scala Hello.scala
scala -cp jewelcli-0.6.jar;. Hello --name="John Doe" --times=3
运行该示例应该产生以下输出:
Hello John Doe
Hello John Doe
Hello John Doe
穷人用来解析键=值对的快速而肮脏的一行代码:
def main(args: Array[String]) {
val cli = args.map(_.split("=") match { case Array(k, v) => k->v } ).toMap
val saveAs = cli("saveAs")
println(saveAs)
}
scala-optparse-applicative
我认为Scala -optparse-applicative是Scala中功能最强大的命令行解析器库。
https://github.com/bmjames/scala-optparse-applicative