argparse是一个Python模块:命令行选项、参数和子命令解析器。通过命令行运行Python脚本时,可以通过ArgumentParser来高效地接受并解析命令行参数。流程新建一个ArgumentParser类对象,然后来添加若干个参数选项,最后通过parse_args()方法解析并获得命令行传来的参数。即主要有三个步骤:创建 ArgumentParser() 对象调用 add_argumen
1. 介绍Parser在Python程序中经常使用,使用前需要import argparse,简单来说argparse模块就是对参数进行设置。专业说法如下:argparse 模块提供轻松编写用户友好的命令行接口。程序定义它需要的参数,然后 argparse 将弄清如何从 sys.argv 解析出那些参数。argparse 模块会自动生成帮助和使用手册,并在用户给程序传入无效参数时报出错误信息。2.
python 数据解析 - 正则表达式、 bs4、 xpath... ...
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一、解包,英文名字叫UNPACKING,就是讲容器中所有的元素逐个取出来。python中解包是自动完成的,例如:a,b,c = ['1','2','3'] print(a,b,c) 1 2 3 除列表对象可以解包外PYTHON中的任何可迭代对象都可以进行解包,元组,字典,字符串。a,b,c = {'1':'A','2':'B','3':'C'} print(a, b, c) 1 2 3&nb
转载 2023-07-31 09:41:30
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一些命令行工具的使用能够大大简化代码脚本的维护成本,提升复用性,今天主要是借助于python提供的几种主流的参数解析工具来实现简单的功能,主要是学习实践为主,这是新年伊始开工的第一篇,还是花了一番功夫来完成写作的和实验的,希望能够帮到需要的朋友们,新的一年里,祝大家心想事成!好了,废话不多说,下面进入正文。Python中有三个内建的模块用于处理命令行参数:第一个:sys,最简单,只能够提供简单的参
python提供了两种方法进行命令行的参数解析,分别是getopt和optparse类中的模块OptionParser,下面分别详细了解这两个模块:1.getopt模块首先复习C语言的命令行解析:在C语言里,main函数的原型为int main(int argc, char *argv[]),argc指的是命令行传入的参数个数(程序的name为第一个参数),而argv(*argv[]也可以为**a
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使用Python库导入import sys import getopt获取运行Python传入的参数# 使用sys.argv获取到的参数第一个为脚本的名字,如果不是,执行就会报错 # 我们使用getopt解析是一般都会使用sys.argv[1:]过滤掉第一个参数, 即过滤掉脚本的名字 argv = sys.argv解析前说明getopt定义def getopt(args, shortopts, l
今天我们分享的主要目的就是通过在 Python 中使用命令行和配置文件来提高代码的效率Let’s go!我们以机器学习当中的调参过程来进行实践,有三种方式可供选择。第一个选项是使用 argparse,它是一个流行的 Python 模块,专门用于命令行解析;另一种方法是读取 JSON 文件,我们可以在其中放置所有超参数;第三种也是鲜为人知的方法是使用 YAML 文件!好奇吗,让我们开始吧!&nbsp
1 argparse模块 官方文档 argparse是一个Python模块:命令行选项、参数和子命令解析器argparse 模块可以让人轻松编写用户友好的命令行接口。程序定义它需要的参数,然后 argparse 将弄清如何从 sys.argv 解析出那些参数。 argparse 模块还会自动生成帮助和使用手册,并在用户给程序传入无效参数时报出错误信息2 创建流程2.1 创建解析器parser =
1. 介绍列表解析是最常应用迭代协议的环境之一,与for循环一起使用。先看一个简单的例子:#for循环 L=[1,2,3,4,5] for i in range(len(L)): L[i]+=10 #result:L=[11,12,13,14,15] #等效于 #列表解析 L=[1,2,3,4,5] L=[x+10 for x in L] #result:[11
    在了解爬虫基础、请求库和正则匹配库以及一个具体豆瓣电影爬虫实例之后,可能大家还对超长的正则表达式记忆犹新,设想如果想要匹配的条目更加多那表达式长度将会更加恐怖,这显然不是我们想要的,因此本文介绍的解析库可以帮助我们更加轻松地提取到特定信息。目录    一、Xpath库      &
转载 2024-08-22 08:40:56
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今天我们分享的主要目的就是通过在 Python 中使用命令行和配置文件来提高代码的效率Let’s go!我们以机器学习当中的调参过程来进行实践,有三种方式可供选择。第一个选项是使用 argparse,它是一个流行的 Python 模块,专门用于命令行解析;另一种方法是读取 JSON 文件,我们可以在其中放置所有超参数;第三种也是鲜为人知的方法是使用 YAML 文件!好奇吗,让我们开始吧!先决条件在
引入回顾requests实现数据爬取的流程指定url基于requests模块发起请求获取响应对象中的数据进行持久化存储其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析。因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据。因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式。至此,我们
Python数据分析(一):读取数据读取数据文件保存总结 作为一个刚刚踏入职场的数据分析师,对业务的洞察能力还远远不行,因此只能整理些数据分析工具的使用方法分享出来,数据分析的能力还远远不足。Python只是一个帮助做分析的工具,我认为数据分析师的不应该局限于追求工具的使用熟练度,基于经验和知识,对业务做出有价值的判断才是数据分析师的价值。读取数据因为很多大公司都会有自己hive类的提取数据的工
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我总结了以下一篇干货,来帮助大家理清思路,提高学习效率。总共分为两大部分:做Python数据分析必知的语法,如何实现爬虫。1.*必须知道的两组Python基础术语*A.变量和赋值Python可以直接定义变量名字并进行赋值的,例如我们写出a = 4时,Python解释器干了两件事情:在内存中创建了一个值为4的整型数据在内存中创建了一个名为a的变量,并把它指向4用一张示意图表示Python变量和赋值的
目录相关模块详解shutil 模块基本概念shutil 模块的主要方法复制和移动shutil.copyfileobj(fsrc, fdst)shutil.copyfile(src, dst)shutil.copy(src, dst)shutil.move(src, dst)目录操作shutil.copytree(src, dst)shutil.rmtree(path)权限管理shutil.cop
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pyquery是一个类似jquery的python库,它实现能够在xml文档中进行jQuery查询,pyquery使用lxml解析器进行快速在xml和html文档上操作,它提供了和jQuery类似的语法来解析HTML文档,支持CSS选择器,使用非常方便1、pyquery安装pip方式安装: $pip install pyquery#它依赖cssselect和lxml包pyquery==1.4.0
目录1.解压序列赋值给多个变量2.解压可迭代对象赋值给多个变量3.保留最后N个元素4.查找最大或最小的N个元素5.实现一个优先级队列六、结束语python提供了大量的内置数据结构,包括列表、字典、元组、集合等。大多数情况下使用这些数据结构是很简单的。但是,我们经常会碰到诸如查询、排序、过滤等等这些普遍的问题。因此,本片博客主要分享比较常见的问题和算法,理解吃透这些问题,将会提升代码的健壮性和优化性
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一.引入二.回顾requests实现数据爬取的流程指定url基于requests模块发起请求获取响应对象中的数据进行持久化存储其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析。因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据。因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式。至此,我们的数据
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解释型语言和编译型语言有编译无解析: 编译型语言在程序执行之前,先会通过编译器对程序执行一个编译的过程,把程序转变成机器语言。运行时就不需要解析,而直接执行就可以了。最典型的例子就是C语言。无编译有解析: 解释型语言就没有这个编译的过程,而是在程序运行的时候,通过解释器对程序逐行作出解释,然后直接运行,最典型的例子是Ruby。先编译后解析: 随着Java等基于虚拟机的语言的兴起,我们又不能把语言纯
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