argparse库add_argument有什么type，请全部列出

在argparse库中，`add_argument`函数的`type`参数指定了命令行参数的类型。以下是argparse库中支持的type类型列表：

- `int`: 将参数解析为整数
- `float`: 将参数解析为浮点数
- `complex`: 将参数解析为复数
- `str`: 将参数解析为字符串
- `bool`: 将参数解析为布尔值（True或False），支持`--option`和`--no-option`两种形式的命令行参数
- `list`: 将参数解析为列表，例如`--option 1 2 3`将被解析为列表`[1, 2, 3]`
- `tuple`: 将参数解析为元组，例如`--option 1 2 3`将被解析为元组`(1, 2, 3)`
- `file`: 将参数解析为文件对象，可以指定文件的打开模式，例如`argparse.FileType('r')`表示以只读模式打开文件
- 自定义类型：可以指定自定义类型，例如`argparse.FileType('r')`表示以只读模式打开文件

除此之外，还可以在`add_argument`函数中指定`type`参数的默认值，例如`add_argument('--option', type=int, default=0)`表示如果命令行中没有指定`--option`参数，则将其默认值设置为0。

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写出python代码。用re,csv,argparse,pandas,matplotlib.需要实现把当前文件夹下的txt文件另存为csv,指定csv的几个标题可以生成曲线趋势图。 已知把当前文件夹下的txt文件另存为csv的脚本。现在需要生成曲线图。 其中，CSV文件有100个标题，3000行。第一列为行标题，第一行为列标题。每个标题为一张画布。

以下是实现该功能的Python代码：

import re
import csv
import argparse
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义命令行参数
parser = argparse.ArgumentParser(description='Convert txt files to csv and plot curves')
parser.add_argument('--input_folder', type=str, default='./', help='input folder path')
parser.add_argument('--output_folder', type=str, default='./', help='output folder path')
parser.add_argument('--csv_headers', type=str, nargs='+', default=[], help='csv header names')
args = parser.parse_args()

# 读取txt文件并保存为csv
for filename in os.listdir(args.input_folder):
    if filename.endswith('.txt'):
        with open(os.path.join(args.input_folder, filename), 'r') as f:
            data = f.read()
        csv_filename = os.path.join(args.output_folder, os.path.splitext(filename)[0] + '.csv')
        with open(csv_filename, 'w', newline='') as f:
            writer = csv.writer(f)
            writer.writerow(['Row Title'] + args.csv_headers)
            for row in re.findall(r'(\d+)\s+([\d\.]+)\s+([\d\.]+)\s+([\d\.]+)', data):
                writer.writerow(row)

# 读取csv文件并绘制曲线图
for header in args.csv_headers:
    csv_filename = os.path.join(args.output_folder, header + '.csv')
    df = pd.read_csv(csv_filename)
    plt.plot(df.iloc[:, 0], df.iloc[:, 1])
    plt.xlabel('Row Title')
    plt.ylabel(header)
    plt.title(header)
    plt.savefig(os.path.join(args.output_folder, header + '.png'))
    plt.clf()

这个代码可以从命令行传入输入文件夹和输出文件夹的路径，以及要在CSV文件中使用的标题。它首先将所有TXT文件转换为CSV文件，并将它们保存到指定的输出文件夹中。然后，对于每个指定的标题，它会读取相应的CSV文件，并在以该标题命名的文件中绘制曲线图。每个曲线图都使用相应的标题作为X轴标签和Y轴标签，并保存为PNG文件。

写出python代码，用argparse。能在任何文件夹读取Log。具体如下： 1.读取log，当读取到最后一次出现"My name is kitty"时，从下一行开始读 2.删除所有重复的行，只留第一行 3.逐行写入csv 4.第1行按照正则规则1分列后，才知道有多少列，分列符号也不知道有几个空格。 5.从第2行开始按照正则规则2分列后，才知道有多少列，分列符号也不知道有几个空格。 6.读取CSV文件Output 7.把标题行分为4类，第一类是标题为ABC,DFG的2列，第二类是CAT开头的几列，第三类是DOG开头的几列，第四类是Fish开头的几列 8.把4类标题画成4个曲线图，标注每条线的标题

以下是能够实现上述功能的 Python 代码：

import argparse
import csv
import re
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义 argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='Process log file and output csv file')
parser.add_argument('log_file', metavar='log_file', type=str,
                    help='path to log file')
parser.add_argument('csv_file', metavar='csv_file', type=str,
                    help='path to csv file')
args = parser.parse_args()

# 读取 log 文件
with open(args.log_file) as f:
    lines = f.readlines()

# 找到最后一次出现 "My name is kitty" 的行
last_kitty_idx = None
for i, line in enumerate(lines):
    if "My name is kitty" in line:
        last_kitty_idx = i
# 从下一行开始读取
lines = lines[last_kitty_idx+1:]

# 删除所有重复的行，只留第一行
unique_lines = []
for line in lines:
    if line not in unique_lines:
        unique_lines.append(line)

# 写入 csv 文件
with open(args.csv_file, mode='w') as f:
    writer = csv.writer(f)
    # 第 1 行按照正则规则 1 分列
    headers = re.split(r'\s+', unique_lines[0].strip())
    writer.writerow(headers)
    # 从第 2 行开始按照正则规则 2 分列
    for line in unique_lines[1:]:
        row = re.split(r'\s+', line.strip())
        writer.writerow(row)

# 读取 csv 文件
with open(args.csv_file, mode='r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    rows = [row for row in reader]

# 把标题行分为 4 类
abc_dfg_cols = []
cat_cols = []
dog_cols = []
fish_cols = []
for i, header in enumerate(rows[0]):
    if header in ["ABC", "DFG"]:
        abc_dfg_cols.append(i)
    elif header.startswith("CAT"):
        cat_cols.append(i)
    elif header.startswith("DOG"):
        dog_cols.append(i)
    elif header.startswith("Fish"):
        fish_cols.append(i)

# 把 4 类标题画成 4 个曲线图，标注每条线的标题
plt.figure(figsize=(10, 6))
for cols, title in [(abc_dfg_cols, "ABC/DFG"), (cat_cols, "CAT"), (dog_cols, "DOG"), (fish_cols, "Fish")]:
    x = [row[0] for row in rows[1:]]
    for col_idx in cols:
        y = [float(row[col_idx]) for row in rows[1:]]
        plt.plot(x, y, label=rows[0][col_idx])
    plt.title(title)
    plt.xlabel("Time")
    plt.ylabel("Value")
    plt.legend()
    plt.show()