WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

В модуле optparse - синтаксическом анализаторе параметров командной строки, как подтвердить, что параметр не был предоставлен?

Из документов Python:

«Option.dest: если действие параметра подразумевает запись или изменение значения где-либо, это сообщает optparse, куда его записать: dest называет атрибут объекта параметров, который optparse создает при анализе командной строки».

Можем ли мы проверить имя атрибута (dest), чтобы проверить, было ли предоставлено его значение? Скажем, я хочу выполнить какое-то действие, чтобы определить его значение, когда в CLI для него не указано значение, поскольку у меня нет фиксированного значения по умолчанию.

Проверка против «Нет» не работает.

python
15.01.2010

  • Почему не работает установка add_option(dest='x', ..., default=None), за которой следует if options.x is None:? 15.01.2010
  • ой!!! моя ошибка. Я пытался проверить непосредственно на x, а не на options.x. Спасибо за указание!! 15.01.2010

Ответы:


1

Вы можете использовать значение по умолчанию None для таких параметров, которые нельзя ввести в командной строке. Затем вы можете проверить, как

if opts.optional_value is None:
    # action for option not given
else:
    # use value from command line
15.01.2010
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Для любых предложений по сайту: [email protected]