想用python处理一下文件,发现有argv这个用法,搜来学习一下。
如果想对python脚步传参数,那么就需要命令行参数的支持了,这样可以省的每次去改脚步了。
用法是:python xx.py xxx
举例如下:
#-*- coding:utf- -*- from sys import argv script,first = argv print "the script is called:", script print "the first variable is:", first
结果如下
这里argv接收到的是一个列表变量
#-*- coding:utf- -*- from sys import argv f = open(argv[], 'r') print f.read() f.close()
比方说这里我读取文件名,开始写成了 open(argv, 'r'),会提示类型错误,改成argv[1]就好了
下面再来详细介绍下sys.argv[]用法
Sys.argv[]是用来获取命令行参数的,sys.argv[0]表示代码本身文件路径,所以参数从1开始,以下两个例子说明:
1、使用sys.argv[]的一简单实例,
import sys,os os.system(sys.argv[1])
这个例子os.system接收命令行参数,运行参数指令,保存为sample1.py,命令行带参数运行sample1.py notepad,将打开记事本程序。
2、这个例子是简明python教程上的,明白它之后你就明白sys.argv[]了。
import sys def readfile(filename): #从文件中读出文件内容 '''''Print a file to the standard output.''' f = file(filename) while True: line = f.readline() if len(line) == 0: break print line, # notice comma 分别输出每行内容 f.close() # Script starts from here if len(sys.argv) < 2: print 'No action specified.' sys.exit() if sys.argv[1].startswith('--'): option = sys.argv[1][2:] # fetch sys.argv[1] but without the first two characters if option == 'version': #当命令行参数为-- version,显示版本号 print 'Version 1.2' elif option == 'help': #当命令行参数为--help时,显示相关帮助内容 print '''''/ This program prints files to the standard output. Any number of files can be specified. Options include: --version : Prints the version number --help : Display this help''' else: print 'Unknown option.' sys.exit() else: for filename in sys.argv[1:]: #当参数为文件名时,传入readfile,读出其内容 readfile(filename)
保存程序为sample.py.我们验证一下:
1) 命令行带参数运行:sample.py –version 输出结果为:version 1.2
2) 命令行带参数运行:sample.py –help 输出结果为:This program prints files……
3) 在与sample.py同一目录下,新建a.txt的记事本文件,内容为:test argv;命令行带参数运行:sample.py a.txt,输出结果为a.txt文件内容:test argv,这里也可以多带几个参数,程序会先后输出参数文件内容。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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