parser.add_argument写入地址

时间: 2024-01-11 20:02:14 浏览: 27
在使用argparse组件时，可以通过parser.add_argument方法来添加命令行参数。想要将参数的值写入到指定的地址，可以在add_argument方法中，将参数的dest参数设置为指定的文件地址。例如，可以使用以下代码将参数值写入到指定的地址： parser.add_argument("--output", dest="output_file", help="specify the output file path") 然后可以通过args.output_file来获取到参数的值，进而将结果写入到指定的文件中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [用python给csv里的数据排序的具体代码](https://download.csdn.net/download/weixin_38744803/13709604)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Python命令行参数输入parser.add_argument()附实例取证应用程序](https://blog.csdn.net/zx520113/article/details/108619962)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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xpdl_parser.rar_c#里面的.pa_xpdl_xpdl parser_xpdl_parser_工作流

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parser.add_argument 把输入的文件经过csv写入进行输出。然后用Pandas打开并画图。写出代码

parser.add_argument('--header', action='store_true', help='Use first row as header') parser.add_argument('--plot', action='store_true', help='Plot data using Pandas') # 解析命令行参数 args = parser....

@api.resource("/writeCookie") class Datainfo(Resource): def post(self): try: result = ApiResult() parser = reqparse.RequestParser() parser.add_argument('cookie', location="json") args = parser.parse_args(strict=True) cookie = args.get('cookie') self.write_txt(cookie) result.code = 200 result.data = "写入成功" result.message = "请求成功" # status 0 一次性任务或结束任务，status 1 定时任务 except Exception as e: traceback.print_exc() print("An exception occurred:", type(e).__name__, "–", e) print('异常原因', e) result.code = 400 result.data = "写入失败" result.message = "请求异常" return result.to_resp() def write_txt(self, content): with open("cookie.txt", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(content) f.closed # True file关闭了 逐行注释

parser.add_argument('cookie', location="json") # 添加一个名为cookie的参数，位置为json args = parser.parse_args(strict=True) # 解析请求参数，并严格检查 cookie = args.get('cookie') # 获取cookie参数的...

import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 # 开启GPU加速 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse # 获取当前文件所在目录路径和数据目录路径 current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): # 创建命令行参数解析器 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) args = parser.parse_args() # other settings camera_distance = 2.732 elevation = 30 azimuth = 0 # load from Wavefront .obj file mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # create renderer with SoftRas renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) # draw object from different view loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') imgs = [] from PIL import Image for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') for num, gamma_pow in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() renderer.set_gamma(10**gamma_pow) renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) loop.set_description('Drawing blurring') images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB] writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # save to textured obj mesh.reset_() mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) if __name__ == '__main__': main()在每行代码后添加注释

parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) # 输入文件路径 parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default...

import cv2 import torch import argparse from pathlib import Path from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device # 定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/runs/detect/exp2/test1.mp4', help='视频文件路径') parser.add_argument('--weights', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/best.pt', help='YOLOv5 模型权重文件路径') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='预测置信度阈值') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS 的 IoU 阈值') parser.add_argument('--device', default='0', help='使用的 GPU 编号，或者 -1 表示使用 CPU') args = parser.parse_args() # 加载 YOLOv5 模型 device = select_device(args.device) model = attempt_load(args.weights, device=device).to(device).eval() # 加载视频 vid_path = args.source vid_name = Path(vid_path).stem vid_writer = None if vid_path != '0': vid_cap = cv2.VideoCapture(vid_path) else: vid_cap = cv2.VideoCapture(0) assert vid_cap.isOpened(), f'无法打开视频：{vid_path}' # 视频帧循环 while True: # 读取一帧 ret, frame = vid_cap.read() if not ret: break # 对图像进行目标检测 img = torch.from_numpy(frame).to(device) img = img.permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) / 255.0 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres, classes=None, agnostic=False) # 处理检测结果 boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label)) # 绘制矩形框 if len(boxes) > 0: for box in boxes: x1, y1, x2, y2, label = box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow(vid_name, frame) # 写入输出视频 if vid_writer is None: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('mp4v') vid_writer = cv2.VideoWriter(f'{vid_name}_output.mp4', fourcc, 30, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True) vid_writer.write(frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 vid_cap.release() if vid_writer is not None: vid_writer.release() cv2.destroyAllWindows()，请指出这段代码的错误

3. 确保输入的视频文件格式与代码中指定的编解码器相匹配，否则可能无法写入输出视频。 4. 确保设备编号是正确的，如果使用 GPU，请确保 CUDA 已经正确安装并配置。 另外，建议加上一些错误处理和日志输出，以便更...

我需要将data保存成csvparser = argparse.ArgumentParser(description = 'Script for running the decompression') parser.add_argument('-d', '--dataset', nargs = '?', type = str, help = 'Dataset path', default = r'E:\23年4月\MDF2\len500\n=4\0.0455\CORAD-master\CORAD-master\results\compressed_data\20160930_203718-2.csv\originalData.out') args = parser.parse_args() with open(args.dataset, 'rb') as pickle_file: print(pickle_file) data = pickle.load(pickle_file) print(data)

首先，您提供的代码是使用pickle模块加载二进制文件，而不是CSV文件。...请注意，我们使用了index=False参数，以避免将索引列写入CSV文件。 您可以根据需要进行调整，以使用实际的数据和文件路径。

import argparse import numpy as np from openeye import oechem def clear_stereochemistry(mol): clear_atom_stereochemistry(mol) clear_bond_sterochemistry(mol) oechem.OESuppressHydrogens(mol, False, False, False) def clear_atom_stereochemistry(mol): for atom in mol.GetAtoms(): chiral = atom.IsChiral() stereo = oechem.OEAtomStereo_Undefined v = [] for nbr in atom.GetAtoms(): v.append(nbr) if atom.HasStereoSpecified(oechem.OEAtomStereo_Tetrahedral): stereo = atom.GetStereo(v, oechem.OEAtomStereo_Tetrahedral) if chiral or stereo != oechem.OEAtomStereo_Undefined: atom.SetStereo(v, oechem.OEAtomStereo_Tetrahedral, oechem.OEAtomStereo_Undefined) def clear_bond_sterochemistry(mol): for bond in mol.GetBonds(): if bond.HasStereoSpecified(oechem.OEBondStereo_CisTrans): for atomB in bond.GetBgn().GetAtoms(): if atomB == bond.GetEnd(): continue for atomE in bond.GetEnd().GetAtoms(): if atomE == bond.GetBgn(): continue v = [] v.append(atomB) v.append(atomE) stereo = bond.SetStereo(v, oechem.OEBondStereo_CisTrans, oechem.OEBondStereo_Undefined) def abs_smi(x): mol = oechem.OEGraphMol() if oechem.OESmilesToMol(mol, x): clear_stereochemistry(mol) return oechem.OEMolToSmiles(mol) else: return np.nan if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(description="Remove stereochemistry from the input data set.") parser.add_argument("--in",dest="infile",help="whitespace-delimited input file",metavar="in.csv") parser.add_argument("--out", dest="outfile", help="output file", metavar="out.csv") args = parser.parse_args() n=0 with open(args.infile, 'r') as ifs: with open(args.outfile, 'w') as ofs: for line in ifs: if n==0: ofs.write(line) n=1 else: parsed = line.strip().split(',') if ('.' not in parsed[0]): ofs.write(f"{abs_smi(parsed[0])},{parsed[1]}\n")

在 if __name__ == '__main__': 语句块中，脚本使用 argparse 模块解析命令行参数，然后打开输入文件读取数据并将结果写入输出文件。对于每一行数据，脚本使用 abs_smi 函数先清除分子中的立体信息，然后将处理...

parser = argparse.ArgumentParser(description='Process log files and generate graphs.') parser.add_argument('input', metavar='INPUT', type=str, nargs='+', help='input log file(s)') parser.add_argument('--output', dest='output', type=str, default='output.csv', help='output CSV file name') args = parser.parse_args() # READ LOG def read_log_file(args): lines = [] with open(args.input, 'r') as f: for line in f: lines.append(line.strip()) return lines # FIND def wash_log_file(file_path,line): start_index = -1 for i, line in enumerate(lines): if 'Initialization of star.flow.EffectiveViscositySolver requires an additional pass...' in line: start_index = i + 1 if start_index == -1: print('Error: "Initialization of star" was not found in the log files.') exit() return lines[start_index] # DELETE def remove_duplicate_rows(line, start_index): unique_lines = [] for line in lines[start_index:]: if line not in unique_lines: unique_lines.append(line) return unique_lines # GET first line def save_log_as_csv(unique_lines, output_file): pattern = r'\bIteration|Continuity|X-momentum|Y-momentum|Z-momentum|Energy|Tke|Tdr|MassFlowReport.*?Pipe].*?\)|StaticPressure.*?Pipe].*?\)|Temperature.*?Pipe].*?\)|TotalPressure.*?Pipe].*?\)' with open(args.output, mode='w') as f: writer = csv.writer(f) headers = re.findall(pattern, unique_lines[0].strip()) writer.writerow(headers) for line in unique_lines[1:]: row = re.split(r'\s+', line.strip()) writer.writerow(row)

save_log_as_csv()函数用于将处理后的日志文件写入CSV文件中。 在打开文件时，应该使用args.input[0]来获取第一个输入文件的文件名，因为args.input是一个列表，即使只有一个输入文件，也应该使用args.input[0]来...

parser = argparse.ArgumentParser(description='QA')

parser.add_argument('-f', '--file', help='input file name') parser.add_argument('-o', '--output', help='output file name') args = parser.parse_args() 这段代码定义了两个参数，一个是输入文件名，一...

python中图形界面config_-------Python中ConfigArgParse模块介绍---------

parser.add_argument('--num_iters', type=int, default=10, help='number of iterations') parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=32, help='batch size') args = parser.parse_args() print...

写出python代码，用argparse,pandas。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.第一行按照正则规则1分列后，写入新的CSV文件Output 4.从下一行开始按照正则规则2分列后，继续写入新的CSV文件Output 5.读取CSV文件Output 6.把标题行分为4类，第一类是标题为ABC,DFG的2列

parser.add_argument('log_file', metavar='log_file', type=str, help='path of input log file') parser.add_argument('output_file', metavar='output_file', type=str, help='path of output CSV file') args = ...

用python把下面所有步骤写成代码，用re,argparse,pandas。可以实现通过命令把txt文件的指定内容另存为CSV，生成的CSV文件自动命名并保存到当前文件夹。 弹出指定标题的曲线图 1.读取txt文件 2.遍历文档，先找到关键字所在行数，然后保存从这一行到末尾的所有内容，删除重复内容的行，没有Header，另存为到到CSV。 3.将CSV中的文本内容，以空格为分隔符，进行分列 4.插入已经设置好的标题 5.根据标题和数据，生成曲线图。

parser.add_argument('filename', help='需要读取的txt文件名') parser.add_argument('keyword', help='需要查找的关键字') parser.add_argument('title', help='生成的曲线图标题') args = parser.parse_args() # ...

python通过命令行参数上传文件，实现json和csv转换

parser.add_argument('--csv-to-json', action='store_true', help='Convert CSV to JSON') parser.add_argument('--json-to-csv', action='store_true', help='Convert JSON to CSV') # 解析命令行参数 args = ...

python密码字典生成器

parser.add_argument('-k', '--keywords', required=True, help='Keywords separated by comma.') parser.add_argument('-s', '--special-chars', help='Special characters separated by comma.') parser.add_...

python写一段3dtitles轻量化工具，支持压缩算法选择，压缩率调整

parser.add_argument('--simplify_ratio', '-r', type=float, default=0.1, help='simplification ratio (default: 0.1)') args = parser.parse_args() # read input 3D model file print('Reading input file....

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