在argparse 中將列表作為參數傳遞
嘗試使用argparse 將列表作為參數傳遞給命令列程式時,這是必不可少的了解解析器中表示清單的可用選項。
不建議:使用 type=list
避免將 type=list 與 argparse 一起使用,因為它可能會導致不正確的結果。它將傳回一個列表列表,而不是包含所需元素的單一列表。
使用 nargs 作為必要參數
nargs 參數可讓您指定的數量選項所接受的參數。要將列表作為必需參數傳遞,請使用:
<code class="python">parser.add_argument('-l', '--list', nargs='+', help='Set flag', required=True)</code>
對可選參數使用action='append'
對於可選參數,使用action= 'append ' 以允許提供參數的多個實例。
<code class="python">parser.add_argument('-l', '--list', action='append', help='Set flag')</code>
呼叫這些選項的語法
對於nargs,參數應該一起提供,不帶空格,例如:
<code class="bash">python test.py -l 12345678</code>
對於action='append',應多次提供參數,例如:
<code class="bash">python test.py -l 1234 -l 5678</code>
其他注意事項
- 在命令列上將參數傳遞給argparse時不要使用引號。
- 如果您希望清單元素進行類型轉換(例如,轉換為整數),請在 nargs 中使用 type=int設定。
- 帶有 或 * 的 nargs 分別允許 1 個或多個參數,而 ?允許 0 或 1 個參數。對於特定數量的參數,請向 nargs 提供一個整數。
以上是如何使用 argparse 將列表作為參數傳遞給命令列程式?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

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