Python では、コマンド ラインを通じてパラメータをスクリプトに渡すことができます。これらのパラメーターをスクリプト內(nèi)で使用して、さまざまな入力に基づいてさまざまなアクションを?qū)g行できます。 Python コマンド ライン パラメータの詳細(xì)な説明: 1. 位置パラメータ: コマンド ラインで順番にスクリプトに渡されるパラメータ。スクリプト內(nèi)の位置を通じてアクセスできます。 2. コマンド ライン オプション: - または - で始まるパラメータ、通常使用されます。スクリプトの特定のオプションまたはフラグを指定するには; 3. パラメータ値を渡す: コマンド ラインを通じてパラメータ値を渡します。
このチュートリアルのオペレーティング システム: Windows 10 システム、Python バージョン 3.11.4、Dell G3 コンピューター。
Python では、コマンド ラインを通じてパラメータをスクリプトに渡すことができます。これらのパラメーターをスクリプト內(nèi)で使用して、さまざまな入力に基づいてさまざまなアクションを?qū)g行できます。以下は Python コマンド ライン パラメーターの詳細(xì)な説明です:
1. 位置パラメーター
位置パラメーターは、コマンド ラインで順番にスクリプトに渡されるパラメーターを指します。スクリプト経由の位置に來てください。
たとえば、script.py というスクリプトがあると仮定すると、位置パラメータは次の方法で渡すことができます。
python?script.py?arg1?arg2?arg3
script.py では、これらの位置パラメータは sys を通じてアクセスできます。 argv 、 sys.argv[0] はスクリプトの名前、 sys.argv[1] 、 sys.argv[2] などは位置パラメータです。
2. コマンド ライン オプション
コマンド ライン オプションは、- または -- で始まるパラメーターを指し、通常、スクリプトの特定のオプションまたはフラグを指定するために使用されます。
argparse モジュールは通常、Python でコマンド ライン オプションを解析するために使用されます (例:
import?argparse
parser?=?argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--verbose",?help="increase?output?verbosity",?action="store_true")
args?=?parser.parse_args()
if?args.verbose:
????print("Verbosity?turned?on")
3. パラメータ値を渡す
位置パラメータとコマンド ライン オプションに加えて) 、パラメータ値をコマンド ラインで渡すこともできます。例:
python?script.py?--name?John?--age?30
スクリプトでは、これらのパラメータ値は、argparse またはその他のメソッドを使用して解析し、アクセスできます。
つまり、Python のコマンド ライン パラメーターは、位置パラメーター、コマンド ライン オプション、およびパラメーター値を介して渡すことができます。これらのパラメーターは、sys.argv や argparse などのツールを使用して簡単に解析および処理できるため、スクリプトはさまざまな入力に基づいてさまざまな操作を?qū)g行できます。
以上がPythonのコマンドラインパラメータの詳しい説明の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
ホットAIツール
Undress AI Tool
脫衣畫像を無料で
Undresser.AI Undress
リアルなヌード寫真を作成する AI 搭載アプリ
AI Clothes Remover
寫真から衣服を削除するオンライン AI ツール。
Clothoff.io
AI衣類リムーバー
Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。
人気の記事
ホットツール
メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター
SublimeText3 中國語版
中國語版、とても使いやすい
ゼンドスタジオ 13.0.1
強(qiáng)力な PHP 統(tǒng)合開発環(huán)境
ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール
SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト（SublimeText3）
PHPはAIインテリジェント音聲アシスタントPHP音聲相互作用システムの構(gòu)築を呼び出す
Jul 25, 2025 pm 08:45 PM
ユーザー音聲入力がキャプチャされ、フロントエンドJavaScriptのMediareCorder APIを介してPHPバックエンドに送信されます。 2。PHPはオーディオを一時ファイルとして保存し、STTAPI（GoogleやBaiduの音聲認(rèn)識など）を呼び出してテキストに変換します。 3。PHPは、テキストをAIサービス（Openaigptなど）に送信して、インテリジェントな返信を取得します。 4。PHPは、TTSAPI（BaiduやGoogle Voice Synthesisなど）を呼び出して音聲ファイルに返信します。 5。PHPは、音聲ファイルをフロントエンドに戻し、相互作用を完了します。プロセス全體は、すべてのリンク間のシームレスな接続を確保するためにPHPによって支配されています。
AIと組み合わせてPHPを使用してテキストエラー修正PHP構(gòu)文検出と最適化を?qū)g現(xiàn)する方法
Jul 25, 2025 pm 08:57 PM
AIによるテキストエラーの修正と構(gòu)文最適化を?qū)g現(xiàn)するには、次の手順に従う必要があります。1。Baidu、Tencent API、またはオープンソースNLPライブラリなどの適切なAIモデルまたはAPIを選択します。 2。PHPのカールまたはガズルを介してAPIを呼び出し、返品結(jié)果を処理します。 3.アプリケーションにエラー修正情報を表示し、ユーザーが採用するかどうかを選択できるようにします。 4.構(gòu)文の検出とコードの最適化には、PHP-LとPHP_CODESNIFFERを使用します。 5.フィードバックを継続的に収集し、モデルまたはルールを更新して効果を改善します。 AIAPIを選択するときは、PHPの精度、応答速度、価格、サポートの評価に焦點を當(dāng)てます。コードの最適化は、PSR仕様に従い、キャッシュを合理的に使用し、円形クエリを避け、定期的にコードを確認(rèn)し、Xを使用する必要があります。
Python Seabornジョイントプロットの例
Jul 26, 2025 am 08:11 AM
Seabornのジョイントプロットを使用して、2つの変數(shù)間の関係と分布をすばやく視覚化します。 2?；镜膜噬⒉紘恧稀ns.jointplot（data = tips、x = "total_bill"、y = "tip"、dind = "scatter"）によって実裝され、中心は散布図であり、ヒストグラムは上部と右側(cè)と右側(cè)に表示されます。 3.回帰線と密度情報をdind = "reg"に追加し、marminal_kwsを組み合わせてエッジプロットスタイルを設(shè)定します。 4。データ量が大きい場合は、「ヘックス」を使用することをお勧めします。
AIと組み合わせてPHPを使用する方法ビデオコンテンツPHPインテリジェントビデオタグ生成を分析する
Jul 25, 2025 pm 06:15 PM
ビデオコンテンツ分析のAIを組み合わせたPHPの中心的なアイデアは、PHPをバックエンド「接著剤」として機(jī)能させ、最初にビデオをクラウドストレージにアップロードし、次に非同期分析のためにAIサービス（Google CloudVideoaiなど）を呼び出すことです。 2。PHPは、JSONの結(jié)果を解析し、人、オブジェクト、シーン、音聲、その他の情報を抽出して、インテリジェントタグを生成し、データベースに保存します。 3.利點は、PHPの成熟したWebエコシステムを使用して、既存のPHPシステムを持つプロジェクトが効率的に実裝するのに適したAI機(jī)能を迅速に統(tǒng)合することです。 4.一般的な課題には、大規(guī)模なファイル処理（事前に署名されたURLを使用したクラウドストレージに直接送信）、非同期タスク（メッセージキューの導(dǎo)入）、コスト制御（オンデマンド分析、予算監(jiān)視）、および結(jié)果最適化（ラベル標(biāo)準(zhǔn)化）が含まれます。 5.スマートタグは視覚を大幅に改善します
PHP統(tǒng)合AI感情コンピューティングテクノロジーPHPユーザーフィードバックインテリジェント分析
Jul 25, 2025 pm 06:54 PM
AIセンチメントコンピューティングテクノロジーをPHPアプリケーションに統(tǒng)合するために、COREはセンチメント分析にクラウドサービスAIAPI（Google、AWS、Azureなど）を使用し、HTTPリクエストを介してテキストを送信し、JSON結(jié)果を返し、データベースに感情的なデータを保存し、それによって自動化された処理とユーザーフィードバックのデータ検査を?qū)g現(xiàn)することです。特定の手順には次のものが含まれます。1。正確性、コスト、言語サポート、統(tǒng)合の複雑さを考慮して、適切なAIセンチメント分析APIを選択します。 2。ガズルまたはカールを使用してリクエストを送信し、センチメントスコア、ラベル、および強(qiáng)度情報を保存します。 3。優(yōu)先順位の並べ替え、トレンド分析、製品の反復(fù)方向、ユーザーセグメンテーションをサポートする視覚的なダッシュボードを構(gòu)築します。 4。APIコールの制限や數(shù)などの技術(shù)的課題に対応する
パイソンリストへの変換の例
Jul 26, 2025 am 08:00 AM
文字列リストは、 '' .join（words）などのJoIn（）メソッドとマージして、「Helloworldfrompython」を取得できます。 2。NUMBERリストは、參加する前にMAP（STR、數(shù)字）または[STR（x）forxinNumbers]を備えた文字列に変換する必要があります。 3.任意のタイプリストは、デバッグに適したブラケットと引用符のある文字列に直接変換できます。 4。カスタム形式は、 '|' .join（f "[{item}]" foriteminitems）output "[a] | [などのjoin（）と組み合わせたジェネレーター式によって実裝できます。
メモリバウンド操作のためのPythonの最適化
Jul 28, 2025 am 03:22 AM
Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsは、ヘッドゲネレーター、EfficientDataStructures、およびManagingObjectlifetimes.first、Usegeneratoratoratoratoratoratoraturatussを使用していることを確認(rèn)してください
Python Pandas Meltの例
Jul 27, 2025 am 02:48 AM
pandas.melt（）は、幅広い形式データを長い形式に変換するために使用されます。答えは、ID_VARSを識別列を保持し、value_varsを溶かしてvar_nameおよびvalue_nameを選択する列を選択して、新しい列名を定義することです。列は1.id_vars = 'name'を意味します。 4.Value_Name = 'スコア'元の値の新しい列名を設(shè)定し、最後に名前、件名、スコアを含む3つの列を生成します。
