


Wie kann ich eine Liste als Befehlszeilenargument mit argparse übergeben?
Im argparse-Modul von Python können Sie übergeben eine Liste als Befehlszeilenargument mit den Optionen nargs oder append.
nargs
Verwenden Sie nargs, um die Anzahl der zu erwartenden Argumente anzugeben. Beispielsweise gibt nargs=' ein oder mehrere Argumente an und nargs='*' gibt null oder mehr Argumente an. So verwenden Sie es:
<code class="python">parser.add_argument('-l', '--list', nargs='+', help='<required> Set flag', required=True) # Use like: # python test.py -l 1234 2345 3456 4567</required></code>
append
Verwenden Sie append, um eine Liste zu erstellen, indem Sie jedes Argument als Element hinzufügen. So verwenden Sie es:
<code class="python">parser.add_argument('-l', '--list', action='append', help='<required> Set flag', required=True) # Use like: # python test.py -l 1234 -l 2345 -l 3456 -l 4567</required></code>
WICHTIG:
- Verwenden Sie type=list nicht mit argparse. Es wird eine Liste von Listen erstellt, was nicht das gewünschte Verhalten darstellt.
- Wenn Sie eine Liste als Argument übergeben, vermeiden Sie die Verwendung von Anführungszeichen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mit dem argparse-Modul von Python eine Werteliste als Befehlszeilenargument übergeben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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