parser.add_argument写入地址

时间: 2024-01-11 21:02:14 浏览: 87
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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parser.add_argument('--name', type=str, default='World', help='Your name') parser.add_argument('--age', type=int, help='Your age') parser.add_config_file_help() args = parser.parse_args() return...
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python入门教程5.pdf

parser.add_argument('--length', default=10, type=int, help='长度') parser.add_argument('--width', default=5, type=int, help='宽度') args = parser.parse_args() print('面积=', args.length * args....
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File.sort:File.sort.project

parser.add_argument('--order', choices=['name', 'time', 'size'], default='name') parser.add_argument('--filter', type=str) args = parser.parse_args() # 根据命令行参数进行排序 if args.order == '...

parser.add_argument写入数值

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parser.add_argument写入具体的数字

在使用argparse组件的parser.add_argument方法时，可以通过将参数的type参数设置为具体的数据类型来指定写入具体的数字。例如，要将一个整数写入命令行参数，可以使用以下代码： python parser.add_...

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...

parser.add_argument('--data_root', dest='data_root', type=Path)

这个参数将被用于指定数据的根目录，也就是程序需要读取或写入文件时的主目录。 其中 argparse 模块是 Python 自带的一个用于解析命令行参数的库，它可以轻松地解析命令行参数并生成对应的参数值，让我们可以方便...

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...

请通过python语言制作一个停车场的信息管理系统，该系统需要包含但不限于以下功能： 1.注册信息 必须包含车牌号、车主姓名、车主电话等信息，成功注册的信息需能写入.txt文件，

parser.add_argument('-p', '--plate', help='车牌号', required=True) parser.add_argument('-n', '--name', help='车主姓名', required=True) parser.add_argument('-t', '--phone', help='车主电话', required...

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 = ...

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资源摘要信息:"海康无插件开发包" 知识点一：海康品牌简介 海康威视是全球知名的安防监控设备生产与服务提供商，总部位于中国杭州，其产品广泛应用于公共安全、智能交通、智能家居等多个领域。海康的产品以先进的技术、稳定可靠的性能和良好的用户体验著称，在全球监控设备市场占有重要地位。 知识点二：无插件技术 无插件技术指的是在用户访问网页时，无需额外安装或运行浏览器插件即可实现网页内的功能，如播放视频、音频、动画等。这种方式可以提升用户体验，减少安装插件的繁琐过程，同时由于避免了插件可能存在的安全漏洞，也提高了系统的安全性。无插件技术通常依赖HTML5、JavaScript、WebGL等现代网页技术实现。 知识点三：网络视频监控 网络视频监控是指通过IP网络将监控摄像机连接起来，实现实时远程监控的技术。与传统的模拟监控相比，网络视频监控具备传输距离远、布线简单、可远程监控和智能分析等特点。无插件网络视频监控开发包允许开发者在不依赖浏览器插件的情况下，集成视频监控功能到网页中，方便了用户查看和管理。 知识点四：摄像头技术 摄像头是将光学图像转换成电子信号的装置，广泛应用于图像采集、视频通讯、安全监控等领域。现代摄像头技术包括CCD和CMOS传感器技术，以及图像处理、编码压缩等技术。海康作为行业内的领军企业，其摄像头产品线覆盖了从高清到4K甚至更高分辨率的摄像机，同时在图像处理、智能分析等技术上不断创新。 知识点五：WEB开发包的应用 WEB开发包通常包含了实现特定功能所需的脚本、接口文档、API以及示例代码等资源。开发者可以利用这些资源快速地将特定功能集成到自己的网页应用中。对于“海康web无插件开发包.zip”，它可能包含了实现海康摄像头无插件网络视频监控功能的前端代码和API接口等，让开发者能够在不安装任何插件的情况下实现视频流的展示、控制和其他相关功能。 知识点六：技术兼容性与标准化 无插件技术的实现通常需要遵循一定的技术标准和协议，比如支持主流的Web标准和兼容多种浏览器。此外，无插件技术也需要考虑到不同操作系统和浏览器间的兼容性问题，以确保功能的正常使用和用户体验的一致性。 知识点七：安全性能 无插件技术相较于传统插件技术在安全性上具有明显优势。由于减少了外部插件的使用，因此降低了潜在的攻击面和漏洞风险。在涉及监控等安全敏感的领域中，这种技术尤其受到青睐。 知识点八：开发包的更新与维护 从文件名“WEB无插件开发包_20200616_20201102163221”可以推断，该开发包具有版本信息和时间戳，表明它是一个经过时间更新和维护的工具包。在使用此类工具包时，开发者需要关注官方发布的版本更新信息和补丁，及时升级以获得最新的功能和安全修正。 综上所述，海康提供的无插件开发包是针对其摄像头产品的网络视频监控解决方案，这一方案通过现代的无插件网络技术，为开发者提供了方便、安全且标准化的集成方式，以实现便捷的网络视频监控功能。
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