python namespace用法

Python中的命名空间是指变量和函数名在程序中的可见范围。Python中有三种命名空间：内置命名空间、全局命名空间和局部命名空间。

内置命名空间是Python解释器自带的命名空间，包含了Python的内置函数和模块。全局命名空间是在程序的顶层定义的变量和函数名，可以在整个程序中访问。局部命名空间是在函数内部定义的变量和函数名，只能在函数内部访问。

Python中的命名空间是通过字典实现的，可以通过globals()和locals()函数来获取全局和局部命名空间的字典。在Python中，变量的查找顺序是：局部命名空间 -> 全局命名空间 -> 内置命名空间。

使用命名空间可以避免变量名的冲突，提高程序的可读性和可维护性。

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namespace用法

Python中的命名空间是指变量和函数名在程序中的可见范围。Python中有三种命名空间：内置命名空间、全局命名空间和局部命名空间。

内置命名空间是Python解释器自带的命名空间，包含了Python的内置函数和模块。全局命名空间是在程序的顶层定义的变量和函数名，可以在整个程序中访问。局部命名空间是在函数内部定义的变量和函数名，只能在函数内部访问。

Python中的命名空间是通过字典实现的，可以通过globals()和locals()函数来获取全局和局部命名空间的字典。在Python中，变量的查找顺序是：局部命名空间 -> 全局命名空间 -> 内置命名空间。

使用命名空间可以避免变量名的冲突，提高程序的可读性和可维护性。

python argparse用法

`argparse` 是 Python 的一个命令行参数解析库，它可以让你轻松地编写用户友好的命令行界面。

下面是一个简单的例子：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.')
parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+',
                    help='an integer for the accumulator')
parser.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const',
                    const=sum, default=max,
                    help='sum the integers (default: find the max)')

args = parser.parse_args()
print(args.accumulate(args.integers))

这个脚本接受一些整数作为输入，然后根据 `--sum` 参数来决定是求这些整数的和还是最大值。例如：

$ python script.py 1 2 3 4
4
$ python script.py 1 2 3 4 --sum
10

下面是一些常用的 `argparse` 方法和属性：

- `argparse.ArgumentParser(description=None, epilog=None, prog=None, usage=None, add_help=True, argument_default=None, parents=[], prefix_chars='-', conflict_handler='error', formatter_class=<class 'argparse.HelpFormatter'>, **kwargs)`：创建一个 ArgumentParser 对象。
- `add_argument(name or flags..., action=None, nargs=None, const=None, default=None, type=None, choices=None, required=False, help=None, metavar=None, dest=None)`：定义一个命令行参数。
- `parse_args(args=None, namespace=None)`：解析命令行参数，并返回一个 Namespace 对象。
- `Namespace` 对象：包含解析后的命令行参数，可以使用点运算符来访问。

更多详细的用法可以参考官方文档：[argparse — Parser for Command-Line Options — Python 3 documentation](https://docs.python.org/3/library/argparse.html)。