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)
}

还有JCommander(免责声明:我创建了它):

object Main {
  object Args {
    @Parameter(
      names = Array("-f", "--file"),
      description = "File to load. Can be specified multiple times.")
    var file: java.util.List[String] = null
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    new JCommander(Args, args.toArray: _*)
    for (filename <- Args.file) {
      val f = new File(filename)
      printf("file: %s\n", f.getName)
    }
  }
}

我只是创建了简单的枚举

val args: Array[String] = "-silent -samples 100 -silent".split(" +").toArray
                                              //> args  : Array[String] = Array(-silent, -samples, 100, -silent)
object Opts extends Enumeration {

    class OptVal extends Val {
        override def toString = "-" + super.toString
    }

    val nopar, silent = new OptVal() { // boolean options
        def apply(): Boolean = args.contains(toString)
    }

    val samples, maxgen = new OptVal() { // integer options
        def apply(default: Int) = { val i = args.indexOf(toString) ;  if (i == -1) default else args(i+1).toInt}
        def apply(): Int = apply(-1)
    }
}

Opts.nopar()                              //> res0: Boolean = false
Opts.silent()                             //> res1: Boolean = true
Opts.samples()                            //> res2: Int = 100
Opts.maxgen()                             //> res3: Int = -1

我知道这个解决方案有两个主要的缺陷可能会让你分心:它消除了自由(即对其他库的依赖，你非常重视)和冗余(DRY原则，你只输入一次选项名称，作为Scala程序变量，并在第二次输入命令行文本时消除它)。

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

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

命令行接口Scala Toolkit (CLIST)

这也是我的!(虽然有点晚了)

https://github.com/backuity/clist

与scopt相反，它是完全可变的…但是等等!这给了我们一个很好的语法:

class Cat extends Command(description = "concatenate files and print on the standard output") {

  // type-safety: members are typed! so showAll is a Boolean
  var showAll        = opt[Boolean](abbrev = "A", description = "equivalent to -vET")
  var numberNonblank = opt[Boolean](abbrev = "b", description = "number nonempty output lines, overrides -n")

  // files is a Seq[File]
  var files          = args[Seq[File]](description = "files to concat")
}

还有一个简单的运行方法:

Cli.parse(args).withCommand(new Cat) { case cat =>
    println(cat.files)
}

当然，您可以做更多的事情(多命令，许多配置选项，……)，并且没有依赖性。

我将以一种独特的特性来结束，默认用法(对于多个命令经常被忽略):