argparse を使用したコマンドライン引数としてのリストの処理
Python では、argparse モジュールによりコマンドライン引数の解析が容易になります。引数としてリストを扱う場合、適切なオプションを理解することが重要です。
nargs
1 つの方法は、args を利用することです。これは、オブジェクトに対して受け入れられる引数の数を指定します。オプション。デフォルトでは、nargs=1 は単一の引数を受け入れます。ただし、nargs=' ' または nargs='*' を使用すると、複数の引数を使用できます。
<code class="python">parser.add_argument('-l', '--list', nargs='+', help='Set flag')</code>
action='append'
別の代替方法は、action='append '。このアプローチでは、検出された各引数を 1 つの引数にまとめるのではなく、リストに追加します。
<code class="python">parser.add_argument('-l', '--list', action='append', help='Set flag')</code>
type=list を避ける
対照的に、type=list を使用します。一般に、argparse を使用することはお勧めできません。各引数をリストとして解釈し、リストのリストを作成します。
デモ
提供されたコードは、次のオプションの使用法を示しています。
<code class="python">import argparse parser = argparse.ArgumentParser() # Demonstration with nargs parser.add_argument('--nargs', nargs='+') # Demonstration with action='append' parser.add_argument('--append-action', action='append') for _, value in parser.parse_args()._get_kwargs(): if value is not None: print(value)</code>
出力:
スクリプトが python arg.py --nargs 1234 2345 3456 4567 で呼び出されると仮定すると、nargs を使用した出力は次のようになります:
['1234', '2345', '3456', '4567']
あるいは、python arg.py --append-action 1234 --append-action 2345 --append-action 3456 --append-action 4567 を使用してスクリプトを呼び出すと、次の結果が生成されます:
['1234', '2345', '3456', '4567']
ガイドライン
- 簡単なユーザー操作の場合は、nargs を検討してください。
- Action='append' は、引数が位置引数と混合できる場合、または引数の正確な数が必要な場合に推奨されます。
- 望ましくないリストのリスト構造が生成されるため、type=list の使用は避けてください。
以上がPython で argparse を使用してリストをコマンドライン引数として処理するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

はい、youcanconcatenateListsusingingaloopinpython.1)useSeparateloopsforeachlisttoeditemstoaresultlist.2)useanestededLooptoAverMultiplElistsForomerConciseapproach.3)applylogingduringConcateNation for forteringEnlumbers

CONCATENATINGLISSTINPYTHONARE:1)theExtend()MethodForin-PlaceModification、2)itertools.chain()formeMoryeficiency withlaredatasets.theextend()MethodModifiestheoriginallist、MakingMemory-efficitientButReisifRecurityifpRESPRESRINVINING

Pythonloopsは、forloopsealforsecences andwhilelcondition basedrepetition.bestPracticesInvolveを使用して、Pythonloopsincludeを使用します

pythonisbothcompiledinterted.whenyourunapythonscript、itisfirstcompiledintobytecode、これはdenepythonvirtualmachine(pvm).thishybridapproaChallowsforplatform-platform-denodent-codebutcututicut。

Pythonは厳密に行ごとの実行ではありませんが、最適化され、インタープレーターメカニズムに基づいて条件付き実行です。インタープリターは、コードをPVMによって実行されるBytecodeに変換し、定数式または最適化ループを事前促進する場合があります。これらのメカニズムを理解することで、コードを最適化し、効率を向上させることができます。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)


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