Python에서 명령줄 인수 처리
Python에서 명령줄 인수는 sys.argv라는 목록에서 사용할 수 있습니다. 이러한 인수에 액세스하려면 다음 구문을 사용하십시오.
import sys # Print all command line arguments print("\n".join(sys.argv)) # Print all arguments except the script name print(sys.argv[1:])
설명:
- sys.argv는 스크립트에 전달된 모든 인수를 포함하는 목록입니다. 명령줄에서.
- sys.argv[0]은 스크립트입니다. name.
- sys.argv[1:]에는 스크립트 이름을 제외한 모든 인수가 포함됩니다. 이는 스크립트가 처리할 것으로 예상되는 인수를 처리하는 데 유용합니다.
예:
my_script.py라는 스크립트가 있다고 가정해 보겠습니다. 파일 이름을 인수로 사용합니다. 다음 코드를 사용하여 이 인수를 처리할 수 있습니다.
import sys if len(sys.argv) ") exit() filename = sys.argv[1] # Do something with the filename
이 코드는 사용자가 파일 이름을 제공했는지 확인하고 그렇지 않은 경우 정상적으로 종료됩니다. 그렇지 않으면 추가 처리를 위해 파일 이름을 변수에 할당합니다.
위 내용은 Python에서 명령줄 인수에 어떻게 액세스하고 처리합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

inpython, youappendElementStoalistUsingTheAppend () 메소드 1) useappend () forsinglelements : my_list.append (4) .2) useextend () 또는 = formultiplementements : my_list.extend (other_list) 또는 my_list = [4,5,6] .3) useinsert () forspecificpositions : my_list.insert (1,5) .Bearware

Shebang 문제를 디버깅하는 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. Shebang 라인을 확인하여 스크립트의 첫 번째 줄인지 확인하고 접두사 공간이 없는지 확인하십시오. 2. 통역 경로가 올바른지 확인하십시오. 3. 통역사에게 직접 전화하여 스크립트를 실행하여 Shebang 문제를 분리하십시오. 4. Strace 또는 Trusts를 사용하여 시스템 호출을 추적합니다. 5. Shebang에 대한 환경 변수의 영향을 확인하십시오.

pythonlistscanbemanipatedusingseveralmethodstoremoveElements : 1) geremove () methodremove () methodeMovestHefirstoccurrence.2) thePop () methodRemovesAndReTurnSanElementatAgivenIndex.3) THEDELSTATEMENTCANREMORENDEX.4) LESTCORHENSCREC

PythonlistscanstoreAnydatataTATY, 문자열, 부유물, 부울, 기타 목록 및 디터 시어

pythonlistssupportnumouseOperations : 1) addingElementSwitHappend (), extend (), andinsert ()

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro


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