对于大多数情况，您不需要外部解析器。Scala的模式匹配允许以函数式风格使用参数。例如:

object MmlAlnApp {
  val usage = """
    Usage: mmlaln [--min-size num] [--max-size num] filename
  """
  def main(args: Array[String]) {
    if (args.length == 0) println(usage)
    val arglist = args.toList
    type OptionMap = Map[Symbol, Any]

    def nextOption(map : OptionMap, list: List[String]) : OptionMap = {
      def isSwitch(s : String) = (s(0) == '-')
      list match {
        case Nil => map
        case "--max-size" :: value :: tail =>
                               nextOption(map ++ Map('maxsize -> value.toInt), tail)
        case "--min-size" :: value :: tail =>
                               nextOption(map ++ Map('minsize -> value.toInt), tail)
        case string :: opt2 :: tail if isSwitch(opt2) => 
                               nextOption(map ++ Map('infile -> string), list.tail)
        case string :: Nil =>  nextOption(map ++ Map('infile -> string), list.tail)
        case option :: tail => println("Unknown option "+option) 
                               exit(1) 
      }
    }
    val options = nextOption(Map(),arglist)
    println(options)
  }
}

将打印，例如:

Map('infile -> test/data/paml-aln1.phy, 'maxsize -> 4, 'minsize -> 2)

这个版本只需要一个文件。很容易改进(通过使用列表)。

还要注意，这种方法允许连接多个命令行参数——甚至超过两个!

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。

freecli

package freecli
package examples
package command

import java.io.File

import freecli.core.all._
import freecli.config.all._
import freecli.command.all._

object Git extends App {

  case class CommitConfig(all: Boolean, message: String)
  val commitCommand =
    cmd("commit") {
      takesG[CommitConfig] {
        O.help --"help" ::
        flag --"all" -'a' -~ des("Add changes from all known files") ::
        O.string -'m' -~ req -~ des("Commit message")
      } ::
      runs[CommitConfig] { config =>
        if (config.all) {
          println(s"Commited all ${config.message}!")
        } else {
          println(s"Commited ${config.message}!")
        }
      }
    }

  val rmCommand =
    cmd("rm") {
      takesG[File] {
        O.help --"help" ::
        file -~ des("File to remove from git")
      } ::
      runs[File] { f =>
        println(s"Removed file ${f.getAbsolutePath} from git")
      }
    }

  val remoteCommand =
   cmd("remote") {
     takes(O.help --"help") ::
     cmd("add") {
       takesT {
         O.help --"help" ::
         string -~ des("Remote name") ::
         string -~ des("Remote url")
       } ::
       runs[(String, String)] {
         case (s, u) => println(s"Remote $s $u added")
       }
     } ::
     cmd("rm") {
       takesG[String] {
         O.help --"help" ::
         string -~ des("Remote name")
       } ::
       runs[String] { s =>
         println(s"Remote $s removed")
       }
     }
   }

  val git =
    cmd("git", des("Version control system")) {
      takes(help --"help" :: version --"version" -~ value("v1.0")) ::
      commitCommand ::
      rmCommand ::
      remoteCommand
    }

  val res = runCommandOrFail(git)(args).run
}

这将产生以下用法:

使用

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

因为每个人都发布了自己的解决方案，这里是我的，因为我想为用户写一些更简单的东西:https://gist.github.com/gwenzek/78355526e476e08bb34d

要点包含一个代码文件，一个测试文件和一个简短的示例复制在这里:

import ***.ArgsOps._


object Example {
    val parser = ArgsOpsParser("--someInt|-i" -> 4, "--someFlag|-f", "--someWord" -> "hello")

    def main(args: Array[String]){
        val argsOps = parser <<| args
        val someInt : Int = argsOps("--someInt")
        val someFlag : Boolean = argsOps("--someFlag")
        val someWord : String = argsOps("--someWord")
        val otherArgs = argsOps.args

        foo(someWord, someInt, someFlag)
    }
}

没有什么特别的选项可以强制变量在某些边界内，因为我觉得解析器不是这样做的最佳场所。

注意:对于一个给定的变量，你可以有任意多的别名。

我来自Java世界，我喜欢args4j，因为它简单，规范更可读(多亏了注释)，并产生了格式化良好的输出。

下面是我的例子片段:

规范

import org.kohsuke.args4j.{CmdLineException, CmdLineParser, Option}

object CliArgs {

  @Option(name = "-list", required = true,
    usage = "List of Nutch Segment(s) Part(s)")
  var pathsList: String = null

  @Option(name = "-workdir", required = true,
    usage = "Work directory.")
  var workDir: String = null

  @Option(name = "-master",
    usage = "Spark master url")
  var masterUrl: String = "local[2]"

}

解析

//var args = "-listt in.txt -workdir out-2".split(" ")
val parser = new CmdLineParser(CliArgs)
try {
  parser.parseArgument(args.toList.asJava)
} catch {
  case e: CmdLineException =>
    print(s"Error:${e.getMessage}\n Usage:\n")
    parser.printUsage(System.out)
    System.exit(1)
}
println("workDir  :" + CliArgs.workDir)
println("listFile :" + CliArgs.pathsList)
println("master   :" + CliArgs.masterUrl)

关于无效论证

Error:Option "-list" is required
 Usage:
 -list VAL    : List of Nutch Segment(s) Part(s)
 -master VAL  : Spark master url (default: local[2])
 -workdir VAL : Work directory.