python 执行文件时额外参数获取的实例

yipeiwu_com6年前Python基础

如下所示:

def usage():
  print(' * usage:')
  print(' *  -c [val] : exporter_conf filepath, default importer_conf.')
  print(' *  -h : print this.')
  print(' *  -z : 不需要确认参数,直接执行')


do_not_confirm = False

conf = ''
#c: [c+冒号表示-c 后面有参数,hz表示-h,-z后面没参数,如果此时在-h 100加上参数,那么这个100的值是获取不到的] 
opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], 'c:hz') 
for op, value in opts:
  value = value.replace('\'', '').replace('\"', '')
  if op == '-c':
    conf = value
  elif op == '-h':
    usage()
    sys.exit()
  elif op == '-z':
    do_not_confirm = True

以上这篇python 执行文件时额外参数获取的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python3.7 新特性之dataclass装饰器

Python 3.7中一个令人兴奋的新特性是 data classes 。 数据类通常是一个主要包含数据的类,尽管实际上没有任何限制。 它是使用新的 @dataclass 装饰器创建的,...

用Python进行TCP网络编程的教程

用Python进行TCP网络编程的教程

Socket是网络编程的一个抽象概念。通常我们用一个Socket表示“打开了一个网络链接”,而打开一个Socket需要知道目标计算机的IP地址和端口号,再指定协议类型即可。 客户端 大多...

Python_LDA实现方法详解

LDA(Latent Dirichlet allocation)模型是一种常用而用途广泛地概率主题模型。其实现一般通过Variational inference和Gibbs Sampin...

将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法

最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考 环境:Ubuntu 16.04.3 Python版本:3.5.2 Pytorch版本:0.4.0 0. 序言 大家知道,在深度学...

使用anaconda的pip安装第三方python包的操作步骤

相比于原生的python开发核心包,Anaconda已经集成了许多的第三方库,但是这在实际应用中是远远不够的,因此我们需要手动安装第三方库 使用pip可以快速的安装这些库 启动anaco...