python经常使用模块

时间  2019-12-04
标签 python 经常 使用 模块 栏目 Python 繁體版
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1、zip函数

zip() 函数用于将可迭代的对象做为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，而后返回由这些元组组成的对象，这样作的好处是节约了很多的内存。python

咱们可使用 list() 转换来输出列表。git

若是各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操做符，能够将元组解压为列表。github

语法

zip 语法：web

zip([iterable, ...])

参数说明：正则表达式

  • iterabl -- 一个或多个迭代器;

返回值

返回元组列表算法

>>>a = [1,2,3] 
>>> b = [4,5,6] 
>>> c = [4,5,6,7,8] 
>>> zipped = zip(a,b) # 返回一个对象 
>>> zipped <zip object at 0x103abc288> 
>>> list(zipped) # list() 转换为列表 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] 
>>> list(zip(a,c)) # 元素个数与最短的列表一致 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] 
>>> a1, a2 = zip(*zip(a,b)) # 与 zip 相反，zip(*) 可理解为解压，返回二维矩阵式 
>>> list(a1) [1, 2, 3] 
>>> list(a2) [4, 5, 6] >>>

  2、struct打包模块                                                

 struct模块中最主要的三个函数式pack()、unpack()、calcsize()。sql

  •  pack(fmt, v1, v2, ...)  ------ 根据所给的fmt描述的格式将值v1，v2，...转换为一个字符串。
  •  unpack(fmt, bytes)    ------ 根据所给的fmt描述的格式将bytes反向解析出来，返回一个元组。
  •  calcsize(fmt)             ------ 根据所给的fmt描述的格式返回该结构的大小。
import struct

pack_num = struct.pack('i', 126)
print('pack_string',pack_num,len(pack_num))
unpack_num = struct.unpack('i', pack_num)
print('unpack_string',unpack_num)

# pack_string b'~\x00\x00\x00' 4
# unpack_string (126,)

print("len: ", struct.calcsize('i'))  # len:  4
print("len: ", struct.calcsize('ii'))   # len:  8
print("len: ", struct.calcsize('f'))    # len:  4
print("len: ", struct.calcsize('ff'))     # len:  8
print("len: ", struct.calcsize('s'))      # len:  1
print("len: ", struct.calcsize('ss'))      # len:  2
print("len: ", struct.calcsize('d'))     # len:  8
print("len: ", struct.calcsize('dd'))     # len:  16
print("len: ", struct.calcsize('B'))     # len:  1
print("len: ", struct.calcsize('!BH'))     # len:  3
print("len: ", struct.calcsize('!BQ'))     # len:  9

3、enumerate函数

enumerate()说明
enumerate()是python的内置函数。enumerate在字典上是枚举、列举的意思
对于一个可迭代的（iterable）/可遍历的对象（如列表、字符串），enumerate将其组成一个索引序列，利用它能够同时得到索引和值
enumerate多用于在for循环中获得计数
1.for循环
list = ["我","是","张亚飞"]
i = 0
for a in list:
    print(i,a)
    i += 1

for i,a in enumerate(list):
    print(i,a)
    
for i,a in enumerate(list,1):
    print(i,a)

2.读取文件

法一：
count = len(open('1.txt', 'rb').readlines())
法二：
count = 0
for index, line in enumerate(open('1.txt','rb')):
    count += 1

4、tqdm模块（打印进度条）

from tqdm import tqdm
import time
a=0
for i in tqdm(range(1,10)):
#    print(i)
#    print('哈哈')
    a += i
    time.sleep(0.1)
print(a)

5、jieba                                                                           

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import print_function, unicode_literals
"""
Created on Wed Aug 15 18:41:28 2018

@author: Zhang Yafei
"""
"""
jieba
“结巴”中文分词：作最好的 Python 中文分词组件
主要功能
1.分词
jieba.cut 方法接受三个输入参数: 须要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型
jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：须要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
待分词的字符串能够是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能没法预料地错误解码成 UTF-8
jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可使用 for 循环来得到分词后获得的每个词语(unicode)，或者用
jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list
jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不一样词典。jieba.dt 为默认分词器，全部全局分词相关函数都是该分词器的映射。
"""
import sys
sys.path.insert(0,'D:/pytho3.6/Lib/site-packages')
import jieba

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)#全模式
print('全模式：',list(seg_list))
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print('精确模式:',list(seg_list))  # 精确模式
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
print('默认:',list(seg_list)) #(此处，“杭研”并无在词典中，可是也被Viterbi算法识别出来了)
seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
print('搜索引擎:',list(seg_list))
"""
2.添加自定义词典
载入词典
开发者能够指定本身自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，可是自行添加新词能够保证更高的正确率
用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径
词典格式和 dict.txt 同样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。
词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。
"""
jieba.load_userdict("userdict.txt")
import jieba.posseg as pseg

jieba.add_word('石墨烯')
jieba.add_word('凱特琳')
jieba.del_word('自定义词')

test_sent = (
"李小福是创新办主任也是云计算方面的专家; 什么是八一双鹿\n"
"例如我输入一个带“韩玉赏鉴”的标题，在自定义词库中也增长了此词为N类\n"
"「台中」正確應該不會被切開。mac上可分出「石墨烯」；此時又能够分出來凱特琳了。"
)
words = jieba.cut(test_sent)
print('/'.join(words))

print("="*40)

result = pseg.cut(test_sent)

for w in result:
    print(w.word, "/", w.flag, ", ", end=' ')

print("\n" + "="*40)

terms = jieba.cut('easy_install is great')
print('/'.join(terms))
terms = jieba.cut('python 的正则表达式是好用的')
print('/'.join(terms))

print("="*40)
# test frequency tune
testlist = [
('今每天气不错', ('今天', '天气')),
('若是放到post中将出错。', ('中', '将')),
('咱们中出了一个叛徒', ('中', '出')),
]

for sent, seg in testlist:
    print('/'.join(jieba.cut(sent, HMM=False)))
    word = ''.join(seg)
    print('%s Before: %s, After: %s' % (word, jieba.get_FREQ(word), jieba.suggest_freq(seg, True)))
    print('/'.join(jieba.cut(sent, HMM=False)))
    print("-"*40)
"""
调整词典
使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。
使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。
注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。
"""
print('/'.join(jieba.cut('若是放到post中将出错。', HMM=False)))
jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)
print('/'.join(jieba.cut('若是放到post中将出错。', HMM=False)))
print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
jieba.suggest_freq('台中', True)
print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))
"""
3.关键词提取
    3.1基于 TF-IDF 算法的关键词抽取
import jieba.analyse
jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
sentence 为待提取的文本
topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选
jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件
代码示例 （关键词提取）
https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py
"""
"""
关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库能够切换成自定义语料库的路径
用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big
用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py
"""
"""
关键词提取所使用中止词（Stop Words）文本语料库能够切换成自定义语料库的路径
用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt
用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py
"""
"""
关键词一并返回关键词权重值示例
用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py
"""
"""
    3.2 基于 TextRank 算法的关键词抽取
jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。
jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例
算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts

基本思想:
将待抽取关键词的文本进行分词
以固定窗口大小(默认为5，经过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图
计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图
"""
"""
词性标注
jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。
标注句子分词后每一个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。
"""
用法示例
import jieba.posseg as pseg
words = pseg.cut("我爱北京天安门")
for word, flag in words:
    print('%s %s' % (word, flag))
原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，而后归并结果，从而得到分词速度的可观提高
"""
5.并行分词
基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows
用法：
jieba.enable_parallel(4) # 开启并行分词模式，参数为并行进程数
jieba.disable_parallel() # 关闭并行分词模式
例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py
实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，得到了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。
注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。
"""
6.Tokenize：返回词语在原文的起止位置
注意，输入参数只接受 unicode
默认模式
result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))
word 永和                start: 0                end:2
word 服装                start: 2                end:4
word 饰品                start: 4                end:6
word 有限公司            start: 6                end:10

搜索模式
result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')
for tk in result:
    print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))
word 永和                start: 0                end:2
word 服装                start: 2                end:4
word 饰品                start: 4                end:6
word 有限                start: 6                end:8
word 公司                start: 8                end:10
word 有限公司            start: 6                end:10
7.ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎
引用： from jieba.analyse import ChineseAnalyzer
用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py
8.命令行分词
使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt

命令行选项（翻译）：

使用: python -m jieba [options] filename

结巴命令行界面。

固定参数:
  filename              输入文件

可选参数:
  -h, --help            显示此帮助信息并退出
  -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
                        使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。
                        若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。
  -p [DELIM], --pos [DELIM]
                        启用词性标注；若是指定 DELIM，词语和词性之间
                        用它分隔，不然用 _ 分隔
  -D DICT, --dict DICT  使用 DICT 代替默认词典
  -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
                        使用 USER_DICT 做为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用
  -a, --cut-all         全模式分词（不支持词性标注）
  -n, --no-hmm          不使用隐含马尔可夫模型
  -q, --quiet           不输出载入信息到 STDERR
  -V, --version         显示版本信息并退出

若是没有指定文件名，则使用标准输入。
--help 选项输出：

$> python -m jieba --help
Jieba command line interface.

positional arguments:
  filename              input file

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -d [DELIM], --delimiter [DELIM]
                        use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or a
                        space if it is used without DELIM
  -p [DELIM], --pos [DELIM]
                        enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIM
                        instead of '_' for POS delimiter
  -D DICT, --dict DICT  use DICT as dictionary
  -u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
                        use USER_DICT together with the default dictionary or
                        DICT (if specified)
  -a, --cut-all         full pattern cutting (ignored with POS tagging)
  -n, --no-hmm          don't use the Hidden Markov Model
  -q, --quiet           don't print loading messages to stderr
  -V, --version         show program's version number and exit

If no filename specified, use STDIN instead.
延迟加载机制
jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会当即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。若是你想手工初始 jieba，也能够手动初始化。

import jieba
jieba.initialize()  # 手动初始化（可选）
在 0.28 以前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你能够改变主词典的路径:

jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big')
jieba

　　详情请见githup地址 结巴中文分词shell

6、you-get                                                                     

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Aug 13 19:32:18 2018

@author: Zhang Yafei
"""
https://github.com/soimort/you-get
入门
下载视频
当您得到感兴趣的视频时，您可能但愿使用--info/ -i选项查看全部可用的质量和格式：

$ you-get -i 'https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw'
$ you-get 'https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw'
$ you-get --itag=18 'https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw'
$ you-get https://stallman.org/rms.jpg
$ you-get http://kopasas.tumblr.com/post/69361932517
$ you-get "Richard Stallman eats"
暂停并恢复下载
您可使用Ctrl+ C来中断下载。
临时.download文件保存在输出目录中。下次you-get使用相同的参数运行时，下载进度将从上一个会话恢复。若是文件被彻底下载（临时.download扩展已经消失），you-get将跳过下载。
要强制从新下载，请使用--force/ -f选项。（警告：这样作会覆盖任何具备相同名称的现有文件或临时文件！）
设置下载文件的路径和名称
$ you-get -o ~/Videos -O zoo.webm 'https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw'
提示：
若是您遇到默认视频节目的问题，这些选项颇有用，这些视频节目可能包含与您当前的shell /操做系统/文件系统不兼容的特殊字符。
若是您编写脚本以批量下载文件并将其放入具备指定名称的指定文件夹中，这些选项也颇有用。
代理设置
$ you-get -x 127.0.0.1:8087 'https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw'
可是，http_proxy默认状况下应用系统代理设置（即环境变量）。要禁用任何代理，请使用该--no-proxy选项。
提示：
若是你须要使用代理了不少（若是您的网络阻止某些网站），你可能但愿使用you-get与proxychains和设置alias you-get="proxychains -q you-get"（Bash中）。
对于某些网站（例如优酷网），若是您须要访问仅在中国大陆可用的视频，能够选择使用特定代理从网站提取视频信息：--extractor-proxy/ -y。
观看视频
使用--player/ -p选项将视频输入您选择的媒体播放器，例如mplayer或vlc，而不是下载它：
$ you-get -p vlc 'https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw'
或者，若是您但愿在浏览器中观看视频，则无需广告或评论部分：
$ you-get -p chromium 'https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw'
提示：
可使用该-p选项来启动另外一个下载管理器，例如you-get -p uget-gtk 'https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw'，尽管它们可能不能很好地一块儿播放。
加载cookie
并不是全部视频均可供全部人公开使用。若是您须要登陆您的账户以访问某些内容（例如，私人视频），则没法you-get经过--cookies/ -c选项提供浏览器Cookie 。

注意：

截至目前，咱们支持两种格式的浏览器cookie：Mozilla cookies.sqlite和Netscape cookies.txt。
重用提取的数据
使用--url/ -u获取从页面中提取的可下载资源URL列表。使用--json获得提取的数据的抽象JSON格式。

警告：

从目前来看，这一功能已不被稳定和JSON模式可能会在将来的重大更改。
支持的网站
现场    网址    影片？    图片？    特刊？
YouTube的    https://www.youtube.com/    ✓        
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藤蔓    https://vine.co/    ✓        
Vimeo的    https://vimeo.com/    ✓        
Vidto    http://vidto.me/    ✓        
Videomega    http://videomega.tv/    ✓        
优酷    http://www.veoh.com/    ✓        
tumblr    https://www.tumblr.com/    ✓    ✓    ✓
TED    http://www.ted.com/    ✓        
的SoundCloud    https://soundcloud.com/            ✓
展厅    https://www.showroom-live.com/    ✓        
Pinterest的    https://www.pinterest.com/        ✓    
MusicPlayOn    http://en.musicplayon.com/    ✓        
MTV81    http://www.mtv81.com/    ✓        
Mixcloud    https://www.mixcloud.com/            ✓
优酷    http://www.metacafe.com/    ✓        
Magisto    http://www.magisto.com/    ✓        
可汗学院    https://www.khanacademy.org/    ✓        
互联网档案    https://archive.org/    ✓        
Instagram的    https://instagram.com/    ✓    ✓    
InfoQ中文站    http://www.infoq.com/presentations/    ✓        
Imgur    http://imgur.com/        ✓    
重音乐档案    http://www.heavy-music.ru/            ✓
Google+的    https://plus.google.com/    ✓    ✓    
Freesound上    http://www.freesound.org/            ✓
Flickr的    https://www.flickr.com/    ✓    ✓    
FC2视频    http://video.fc2.com/    ✓        
Facebook的    https://www.facebook.com/    ✓        
eHow    http://www.ehow.com/    ✓        
位DailyMotion    http://www.dailymotion.com/    ✓        
Coub    http://coub.com/    ✓        
CBS    http://www.cbs.com/    ✓        
乐队夏令营    http://bandcamp.com/            ✓
AliveThai    http://alive.in.th/    ✓        
interest.me    http://ch.interest.me/tvn    ✓        
755 
ナナゴーゴー    http://7gogo.jp/    ✓    ✓    
NICONICO 
ニコニコ动画    http://www.nicovideo.jp/    ✓        
163 
网易视频
网易云音乐    http://v.163.com/ 
http://music.163.com/    ✓        ✓
56网    http://www.56.com/    ✓        
ACFUN    http://www.acfun.tv/    ✓        
百度
百度贴吧    http://tieba.baidu.com/    ✓    ✓    
爆米花网    http://www.baomihua.com/    ✓        
bilibili 
哔哩哔哩    http://www.bilibili.com/    ✓        
Dilidili    http://www.dilidili.com/    ✓        
豆瓣    http://www.douban.com/    ✓        ✓
斗鱼    http://www.douyutv.com/    ✓        
熊猫
熊猫    http://www.panda.tv/    ✓        
凤凰视频    http://v.ifeng.com/    ✓        
风行网    http://www.fun.tv/    ✓        
爱奇艺
爱奇艺    http://www.iqiyi.com/    ✓        
激动网    http://www.joy.cn/    ✓        
酷6网    http://www.ku6.com/    ✓        
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荔枝FM    http://www.lizhi.fm/            ✓
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MioMio弹幕网    http://www.miomio.tv/    ✓        
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战旗电视    http://www.zhanqi.tv/lives    ✓        
央视网    http://www.cntv.cn/    ✓        
花瓣    http://huaban.com/        ✓    
Naver 
네이버    http://tvcast.naver.com/    ✓        
芒果TV    http://www.mgtv.com/    ✓        
火猫电视    http://www.huomao.com/    ✓        
全民直播    http://www.quanmin.tv/    ✓        
阳光宽频网    http://www.365yg.com/    ✓        
西瓜视频    https://www.ixigua.com/    ✓        
快手    https://www.kuaishou.com/    ✓    ✓    
抖音    https://www.douyin.com/    ✓        
中国体育（TV）    http://v.zhibo.tv/ 
http://video.zhibo.tv/    ✓        
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　　详情请见githup地址 you-getjson

7、wget网络文件下载神器                                             

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
@Datetime: 2018/12/13
@Author: Zhang Yafei
"""
import wget

DATA_URL = 'https://img.3ajiepai.com/data/attachment/forum/201812/04/102501eopses2zvpskpab1.jpg'

out_fname = 'jiepai.jpg'

wget.download(DATA_URL, out=out_fname)

 8、optparse

       optparse，是一个更够让程序设计人员轻松设计出简单明了、易于使用、符合标准的Unix命令例程式的Python模块。生成使用和帮助信息vim

       首先你必须导入该类，并建立一个OptionParser对象，而后再使用parser.add_option(...)待定义命令行参数，及其帮助文档。

        每一个命令行参数就是由参数名字符串和参数属性组成的。如 -f 或者 file 分别是长短参数名:

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
@Datetime: 2018/12/17
@Author: Zhang Yafei
"""
from optparse import OptionParser

optParser = OptionParser()
optParser.add_option('-i', '--infile', action='store', type="string", dest='filename')
optParser.add_option("-o", "--outfile", action="store", dest="outfile",
                     default='', help="make lots of noise [default]")
# optParser.parse_args() 剖析并返回一个字典和列表，
# 字典中的关键字是咱们全部的add_option()函数中的dest参数值，
# 而对应的value值，是add_option()函数中的default的参数或者是
# 由用户传入optParser.parse_args()的参数
fakeArgs = ['-i', 'file.txt', '-o', 'how.csv', 'arg1', 'arg2']
option, args = optParser.parse_args()
op, ar = optParser.parse_args(fakeArgs)
print("option : ", option)
print("args : ", args)
print("op : ", op)
print("ar : ", ar)
E:\python\my_package>python _optparse.py -i file1 -o file2 arg1 arg2
option :  {'filename': 'file1', 'outfile': 'file2'}
args :  ['arg1', 'arg2']
op :  {'filename': 'file.txt', 'outfile': 'how.csv'}
ar :  ['arg1', 'arg2'] 
add_option()参数说明：
        action:存储方式，分为三种store、store_false、store_true
        type:类型
        dest:存储的变量
        default:默认值
        help:帮助信息
    # The set of actions that involve storing a value somewhere;
    # also listed just for constructor argument validation.  (If
    # the action is one of these, there must be a destination.)
    STORE_ACTIONS = ("store",
                     "store_const",
                     "store_true",
                     "store_false",
                     "append",
                     "append_const",
                     "count")
action 

 action的取值有那么多，我着重说三个store、store_false、store_true 三个取值。 action默认取值store。
       --store 上表示命令行参数的值保存在options对象中。例如上面一段代码，若是咱们对optParser.parse_args()函数传入的参数列表中带有‘-f’，那么就会将列表中‘-f’的下一个元素做为其dest的实参filename的值，他们两个参数造成一个字典中的一个元素{filename：file_txt}。相反当咱们的参数列表中没有‘-f’这个元素时，那么filename的值就会为空。

      --store_false fakeArgs 中存在'-v'verbose将会返回False，而不是‘how are you’，也就是说verbose的值与'-v'的后一位无关，只与‘-v’存在不存在有关。

      --store_ture  这与action="store_false"相似，只有其中有参数'-v'存在，则verbose的值为True,若是'-v'不存在，那么verbose的值为None。

optParser.add_option("-f","--file",action = "store",type = "string",dest = "fileName")

optParser.add_option("-v","--vison", action="store", dest="verbose",default='gggggg',

                     help="make lots of noise [default]")
help

主要用于显示帮助信息,使用optParser.print_help()将帮助栏显示出来。

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