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https://w.atwiki.jp/okoba0119/pages/22.html
getopt 引数はsys.argvにリストで入ってくる オプション引数の解析はgetopt getoptの第二引数で、「 」が付くのは値をとるとき。 getopt(args, shortopts, longopts=[]) argsには引数 shortoptsは、引数が1文字の時 longoptsは長い引数の時 ex. --help --width 10のような時. ["help","width="]) sample code import getopt import sys try optlist.args = getopt.getopt(sys.args[1 ],"f ") except getopt.GetoptError,pe print pe.msg sys.exit(0) for opt,args in optlist if opt in ("-f") print("ok") optparse getoptより処理が楽. sample code infileには読み込むファイル outfileには何か処理をして吐き出すファイル よくあるパターンのスクリプト #! /bin/env python import outparse # getfile def getfiles() usage = u %prog [-f infile] [-o outfile] parser = optparse.OptionParser(usage=usage) parser.add_option( -f , --infile , action= store , type= string , help=u input text file , metavar= infile ) parser.add_option( -o , --outfile , action= store , type= string , help=u output text file , metavar= outfile ) options.args = parser.parse_args() # main if __name__ = __main__ getfiles() 実行結果1. -hの引数でヘルプが出るのだ. [$/home/python] ./unko.py -h Usage unko.py [-f infile] [-o outfile] Options -h, --help show this help message and exit -f infile, --infile=infile infile text file -o outfile, --outfile=outfile outfile text file 実行結果2. -f optionにちゃんと引数をつけるといけるみたいだ [$/home/python] ./unko.py -f unko [] { outfile None, infie unko } 実行結果3. -o optionもちゃんとつけて完成 [$/home/python] ./unko.py -f unko -o test [] { outfile test , infile unko } その他のoption add_optionで書いてあるように、オプションを設定できる。 引数を取らないオプション action引数に、 store_true 、 store_false を指定することにより作成 オプションが設定されると store_true は True を、 store_false は False をオプションの属性に格納
https://w.atwiki.jp/rffbl22/pages/31.html
入力ファイルを実行時の引数として与える 例えば、以下のようなことをしたいとする。 ./a.out hoge.txt このhoge.txtが引数である。 引数として与えることで、プログラムを書きかえることなし(コンパイルし直すことなし)に 引数である入力ファイルを変えるだけで実行することができる。 ここで重要なのは getarg 関数である。 Fortranプログラム例 PROGRAM argument IMPLICIT NONE CHARACTER*15 filelist, option CHARACTER*15,DIMENSION(1 100) filename INTEGER opt_int, i, readstatus INTEGER,PARAMETER file_num=100 call getarg(1,filelist) !1つ目の引数 call getarg(2,option) !2つ目の引数 READ(option,*) opt_int !2つ目の引数を文字型⇒整数型 OPEN(100,FILE=filelist,STATUS= OLD ) !1つ目の引数で指定したファイルを開く DO i=1,file_num READ(100,FMT=*,IOSTAT=readstatus) filename(i) !ファイルからファイル名を読む IF (readstatus 0) EXIT !読み込むデータがなかったらループを出る ENDDO CLOSE(100) WRITE(6,*) filename !ファイル名を標準出力する WRITE(6,*) opt_int+5 !2つ目の引数に+2をした値を標準出力する STOP END PROGRAM argument 引数を2つ指定している。引数の型は 文字型 でなくてはならない。 1つ目の引数でfilenameを取得し、2つ目の引数でoptionを取得している。 そして、filenameと、optionで取得した値に+5した値を標準出力している。 filename.txtの中身 hoge1.txt hoge2.txt hoge3.txt hoge4.txt hoge5.txt 実行結果例 コンパイルした後実行する ./a.out filename.txt 2 hoge1.txt hoge2.txt hoge3.txt hoge4.txt hoge5.txt 7
https://w.atwiki.jp/dslua/pages/77.html
日付関係の引数のサンプルです。 -- 日付関係のサンプル date_sample.lua while not Keys.newPress.Start do Controls.read() startDrawing() screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 0, "os.date() " .. os.date()) screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 1, "%c" .. " " .. os.date("%c")) screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 2, "%Y " .. os.date("%Y") .. " 2012") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 3, "%y " .. os.date("%y") .. " 10") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 4, "%B " .. os.date("%B") .. " December") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 5, "%b " .. os.date("%b") .. " Dec") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 6, "%M " .. os.date("%m") .. " 12") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 7, "%d " .. os.date("%d") .. " 13") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 8, "%A " .. os.date("%A") .. " Saturday") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 9, "%a " .. os.date("%a") .. " Sat") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 10,"%X " .. os.date("%X") .. " Time") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 11, "%H " .. os.date("%H") .. " 24Time") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 12, "%I " .. os.date("%I") .. " 12Time") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 13, "%m " .. os.date("%M") .. " minute") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 14, "%w " .. os.date("%w") .. " Weekday 0-6") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 15, "%p " .. os.date("%p") .. " AM,PM") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 16, "%S " .. os.date("%S") .. " Sec") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 17, "%x " .. os.date("%x") .. " Date") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 18, "%Z " .. os.date("%Z") .. " ????") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 19, "%j " .. os.date("%j") .. " days") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 20, "%U " .. os.date("%U") .. " Weeks") screen.print(SCREEN_UP, 0, 8 * 21, "%W " .. os.date("%W") .. " Weeks") screen.print(SCREEN_DOWN, 0, 8 * 10, "Press START to quit") stopDrawing() end 実行例
https://w.atwiki.jp/mopsprogramming/pages/59.html
この局所変数は、スタック経由でワードに渡されたパラメターを自動的に格納します。名前付き引数(named parameter)を利用すれば、スタック上におかれたパラメターをいったん取り上げて格納し、必要に応じて取り出すことができます。初期値としてパラメター値が格納されますが、不要になったら通常の局所変数として、値を付け替えることができます。利用構文は、LOCALSに共通、つまり、Value変数と同じです。 宣言の形式は、 myWord { param1 param2 -- } ...... ; つまり、LOCALSとの相違点はバックスラッシュがないことだけです。このワードは、スタック上に少なくとも二つのアイテム(数値)をパラメターとして要求することになります。スタック上のアイテムは、トップスタック値がparam2に、一つ下がparam1に格納され、二つのスタックアイテムは費消されます。 使い方は、 param1 \ param1に格納された値をトップスタックに返す ... - param1 \ その時点でのトップスタック値を格納する 2 ++ param2 \ param2の値を2(=その時点でのトップスタック値)だけ増やす 3 -- param2 \ param2の値を3(=その時点でのトップスタック値)だけ減らす 効率性への配慮: 局所変数は、localsでもnamed parameterでも、原則としてレジスタ変数として実装されているので、1ワード内での値の操作は非常に高速化されることになります。ただし、はじめにレジスタにあった値をいったんメモリー内にセーブするので、その分のオーバーヘッド(超過負担)はあります。また、レジスタの個数には限りがあります。PowerMopsのTech noteによれば、ループを含む場合には最高9個、ループがなければ11個までは、局所変数はレジスタのみで、メモリーにアクセスすることなく処理できるとされています。スタックも数個まではレジスタでキャッシュされますから、局所変数の個数もスタックアイテムの個数もあまり多くならないよう、最適な個数配分を心がけることがMopsで「速い」アプリケーションを設計する鍵となるようです。Forth系言語で一般に見られるように局所変数を毛嫌いする動機は、Mopsには全くありません。 なお、名前付き引数は、局所変数(locals)の一種ですが、狭義の局所変数と共に用いることもできます。その場合、Mopsでは一緒に定義することとなっています。例えば、 word1 { p1 p2 \ loc1 loc2 -- } ... のように宣言すれば、word1の定義内では、p1, p2は名前付き引数として、\ 以降の loc1とloc2は、狭義の局所変数として利用できます。 浮動小数点数の引数を用いたい場合には、局所変数の場合と同様、名前を%で始めます。 word2 { p1 p2 %fp1 -- } ... 使い方は整数の場合と同じですが、値のやり取りは小数スタック経由で行われます。 関連項目: LOCALS VALUE 変数格納値の増減 自動Late Bind ローカルセクション メソッドのローカルセクション トップページへ 目次へ
https://w.atwiki.jp/nopu/pages/196.html
#include iostream #include unistd.h using namespace std; int main( int argc, char **argv ) { int opt; while( (opt = getopt(argc, argv, abx y )) != -1 ) 3つめの引数でオプション文字を指定。引数付きはコロンを付ける。 switch (opt) { case a cout a endl; break; case b cout b endl; break; case x cout x optarg endl; break; 引数は自動的に optarg に格納される case y cout y optarg endl; break; default cout usage ... endl; } while( optind argc ) cout option argv[ optind++ ] endl; オプション無しのデータはすべてのオプション文字を処理後に行う。optindはargvのインデックス return 0; }
https://w.atwiki.jp/zzzzz/pages/14.html
https://w.atwiki.jp/akios/pages/67.html
4. 型と値と変数 4.1. 型と変数の種類 4.2. プリミティブ型と値 4.3. 参照型と値 4.4. 型変数 4.5. 引数付き型 4.5.1. 型実引数とワイルドカード 型実引数(type argument)は参照型かワイルドカード(wildcard)のいずれかです。ワイルドカードは型引数に関する知識が部分的にしかない場合に有効です。 TypeArguments TypeArgumentList TypeArgumentList TypeArgument TypeArgumentList , TypeArgument TypeArgument ReferenceType Wildcard Wildcard ? WildcardBoundsopt WildcardBounds extends ReferenceType super ReferenceType 例4.5.1-1. ワイルドカード import java.util.Collection; import java.util.ArrayList; class Test { static void printCollection(Collection ? c) { // a wildcard collection for (Object o c) { System.out.println(o); } } public static void main(String[] args) { Collection String cs = new ArrayList String (); cs.add("hello"); cs.add("world"); printCollection(cs); } } 指定された引数cの型であるCollection Object の使用は便利なのものではないでしょう。メソッドはCollection Object 型を持つ実引数式を伴ってしか使うことができず、そのようなことは極めてまれです。逆に、未制限ワイルドカードの使用はコレクションのような類の型を引数として使用させることを可能にしています。 配列の要素型がワイルドカードで引数付けられている例です。 public Method getMethod(Class ? [] parameterTypes) { ... } ワイルドカードは正規の型変数宣言のように明示的な制約として与えらるかも知れません。Bを制約とすると、上限は以下の構文で決定されます。 ? extends B 通常の型変数がメソッドシグネチャーの中で宣言されるにもかかわらず、ワイルドカードを使用する際にはインタフェースは必要ありません。結果として、Bを下限とすると、ワイルドカードの下限は以下の構文で宣言することができます。 ? super B 例4.5.1-2. 制限付きワイルドカード boolean addAll(Collection ? extends E c) ここで、メソッドはインタフェースCollection E 内で宣言されており、その指定された引数の全ての要素を呼び出されたコレクション内に追加します。自然な流れではCollection E をcの型として使用するとなりますが、それは不必要な制約を生みます。代替としてはメソッド自身を次のようにジェネリックとして宣言します。 T boolean addAll(Collection T c) このバージョンは十分に柔軟性がありますが、シグネチャー内に1度しか型引数は使われていません。これは型引数は実引数の型や戻り型やスローする型の間のいかなる種類の相互依存性を説明するのに使用できないという事実を表します。このような相互依存性の欠落から、ジェネリックメソッドは悪いスタイルと考えられ、ワイルドカードが好まれます。 Reference(T referent, ReferenceQueue ? super T queue); ここで、referentはreferentの型Tのスーパータイプの要素型に持つqueueへ挿入されます。Tはワイルドカードの下限です。 以下の1つでも真の場合は2つの型実引数は明示的に異なります。 実引数が型変数でもワイルドカードでもなく、2つの実引数が同じ型ではない。 一方の型実引数が型変数もしくはワイルドカードでSの上限を伴っており(必要であれば捕捉変換により)、もう一方の型実引数が型変数やワイルドカードではない。そして|S| |T|でも|T| |S|でもない。 個々の型実引数が型変数やワイルドカードでSとTの上限を伴っている(必要であれば捕捉変換により)。そして|S| |T|でも|T| |S|でもない。 以下の規則の推移律と遷移律の元でT2によってあらわされる型の集合がT1によって表される型集合の部分集合であることが明白であるとき、型実引数T1が異なる型実引数T2を含んでいるといい、T2 = T1と書きます。(ここで、 はサブタイプ化を表します) ? extends T = ? extends S if T S ? super T = ? super S if S T T = T T = ? extends T T = ? super T ここで簡単に言及した型理論を確立するワイルドカードの関係は興味深いものです。ワイルドカードは実在型(existential type)の制限された形です。ジェネリック型宣言G T extends B が与えらえると、G ? はX BであるG X に相似していると言って構いません。 歴史的に、ワイルドカードはAtsushi IgarashiとMirko Viroliの研究の直接的な派生です。より広範な議論に興味のある読者はOn Variance-Based Subtyping for Parametric Types by Atsushi Igarashi and Mirko Viroli, in the Proceedings of the 16th European Conference on Object Oriented Programming (ECOOP 2002)を参照してください。この研究自体はそれ以前のKresten ThorupとMads Torgersenによる研究(Unifying Genericity, ECOOP 99)や、POOLにおけるPerre Americaの研究(OOPSLA 89)にまでさかのぼる宣言ベースの相違に関する長年の研究に基づいています。 ワイルドカードは前述した論文に述べられている構成物とはある詳細において、IgarashiとViroliが述べた閉鎖演算(close operation)よりもむしろ特に捕捉変換の使用において、異なります。ワイルカードの正式な記事は、オブジェクト指向プログラミング財団の第12回ワークショップ(FOOP 2005)に提出されたMadsTorgersenとErk ErnstとChristian Plesner HanseによるWild FJを参照してください。 4.5.2. 引数付き型のメソッドとコンストラクター 4.6. 型の抹消 4.7. 具象可能型 4.8. 未加工型 4.9. 交差型 4.10. サブタイプ化 4.11. 型の使用箇所 4.12. 変数
https://w.atwiki.jp/dashfreedom30/pages/15.html
引数を渡し方 とりあえず渡し方は 次のリンク http //blog.goo.ne.jp/developmentor/e/95addf891a99f60bab8a10ab51db46d3 今回はvar dmes=" A href= javascript void(0) onClick= return showword(\""+cmes+"\") h1 単語="+cmes+"付加情報="+bmes+" /h1 /A ";で実装できた
https://w.atwiki.jp/localmlhub/pages/22.html
オプション 説明 -h, --help ヘルプメッセージを表示して終了します。 --notebook ノートブックモードでウェブUIを起動します。出力は入力と同じテキストボックスに書き込まれます。 --chat キャラクター.AIのウェブサイトに似たスタイルでチャットモードでウェブUIを起動します。 --multi-user マルチユーザーモード。チャット履歴は保存または自動的に読み込まれません。警告:これは非常に実験的です。 --character CHARACTER チャットモードでデフォルトでロードするキャラクターの名前。 --model MODEL デフォルトでロードするモデルの名前。 --lora LORA [LORA ...] ロードするLoRAのリスト。複数のLoRAをロードする場合は、スペースで区切って名前を指定します。 --model-dir MODEL_DIR すべてのモデルが格納されたディレクトリへのパス。 --lora-dir LORA_DIR すべてのLoRAが格納されたディレクトリへのパス。 --model-menu ウェブUIが最初に起動されたときにターミナルにモデルメニューを表示します。 --no-stream テキストの出力をリアルタイムでストリームしません。 --settings SETTINGS このyamlファイルからデフォルトのインターフェース設定をロードします。 --extensions EXTENSIONS [EXTENSIONS ...] ロードする拡張機能のリスト。複数の拡張機能をロードする場合は、スペースで区切って名前を指定します。 --verbose プロンプトをターミナルに表示します。 --loader LOADER モデルローダーを手動で選択します。それ以外の場合は自動検出されます。 --cpu テキスト生成にCPUを使用します。警告:CPUでのトレーニングは非常に遅くなります。 --auto-devices 利用可能なGPUとCPUにモデルを自動的に分割します。 --gpu-memory GPU_MEMORY [GPU_MEMORY ...] GPUごとに割り当てる最大GPUメモリ(GiB)。 --cpu-memory CPU_MEMORY オフロードされた重み用に割り当てる最大CPUメモリ(GiB)。 --disk モデルがGPUとCPUの両方のメモリを超える場合、残りのレイヤーをディスクに送信します。 --disk-cache-dir DISK_CACHE_DIR ディスクキャッシュを保存するディレクトリへのパス。デフォルトは "cache" です。 --load-in-8bit 8ビット精度でモデルをロードします(bitsandbytesを使用)。 --bf16 bfloat16精度でモデルをロードします。NVIDIA Ampere GPUが必要です。 --no-cache テキスト生成時にuse_cacheをFalseに設定します。これにより、VRAMの使用量が少し減少しますが、パフォーマンスが低下します。 --xformers xformerのメモリ効率の良いアテンションを使用します。これにより、トークン/秒が増加するはずです。 --sdp-attention torch 2.0のsdpアテンションを使用します。 --trust-remote-code モデルをロードする際にtrust_remote_code=Trueを設定します。ChatGLMとFalconに必要です。 --load-in-4bit 4ビット精度でモデルをロードします(bitsandbytesを使用)。 --compute_dtype COMPUTE_DTYPE 4ビットの計算精度を指定します。有効なオプション bfloat16、float16、float32。 --quant_type QUANT_TYPE 4ビットの量子化タイプを指定します。有効なオプション nf4、fp4。 --use_double_quant 4ビットでの使用時にuse_double_quantを指定します。 --threads THREADS 使用するスレッドの数。 --n_batch N_BATCH llama_evalを呼び出す際に一緒にバッチ化する最大プロンプトトークンの数。 --no-mmap mmapを使用しないようにします。 --low-vram 低VRAMモード。 --mlock システムにモデルをRAMに保持させるようにします。 --cache-capacity CACHE_CAPACITY 最大キャッシュ容量。単位なしで提供された場合、バイトが想定されます。 --n-gpu-layers N_GPU_LAYERS GPUにオフロードするレイヤーの数。 --n_ctx N_CTX プロンプトコンテキストのサイズ。 --llama_cpp_seed LLAMA_CPP_SEED llama-cppモデル用のシード。デフォルトは0(ランダム)。 --wbits WBITS 指定された精度(ビット単位)の事前量子化モデルをロードします。サポートされているオプション 2、3、4、8。 --model_type MODEL_TYPE 事前量子化モデルのモデルタイプ。現在、LLaMA、OPT、GPT-Jがサポートされています。 --groupsize GROUPSIZE グループサイズ。 --pre_layer PRE_LAYER [PRE_LAYER ...] GPUに割り当てるレイヤーの数。これを設定すると、4ビットモデルのためにCPUオフロードが有効になります。 --checkpoint CHECKPOINT 量子化チェックポイントファイルへのパス。指定しない場合、自動的に検出されます。 --monkey-patch モンキーパッチを適用して、量子化モデルでLoRAを使用します。 --quant_attn (triton)量子アテンションを有効にします。 --warmup_autotune (triton)ウォームアップオートチューニングを有効にします。 --fused_mlp (triton)融合MLPを有効にします。 --gptq-for-llama 廃止予定 --autogptq 廃止予定 --triton Tritonを使用します。 --no_inject_fused_attention フューズドアテンションを使用しません(VRAMの要件を低減させます)。 --no_inject_fused_mlp Tritonモードのみ フューズドMLPを使用しません(VRAMの要件を低減させます)。 --no_use_cuda_fp16 一部のシステムでモデルを高速化することができます。 --desc_act quantize_config.jsonが存在しないモデル用のパラメーターで、BaseQuantizeConfigでdesc_actを設定するかどうかを定義します。 --gpu-split GPU_SPLIT モデルのレイヤーごとに使用するVRAM(GB)のカンマ区切りリスト。例 20,7,7 --max_seq_len MAX_SEQ_LEN 最大シーケンス長。 --compress_pos_emb COMPRESS_POS_EMB 位置埋め込みの圧縮係数。通常、max_seq_len / 2048に設定する必要があります。 --alpha_value ALPHA_VALUE NTK RoPEスケーリングの位置埋め込みのアルファ係数。上記と同じです。これまたはcompress_pos_embのいずれかを使用しますが、両方を使用しないでください。 --flexgen 廃止予定 --percent PERCENT [PERCENT ...] FlexGen 割り当てパーセンテージ。スペースで区切られた6つの数字を指定する必要があります(デフォルト:0、100、100、0、100、0)。 --compress-weight FlexGen 重み圧縮を有効にします。 --pin-weight [PIN_WEIGHT] FlexGen 重みをピン留めするかどうか(これをFalseに設定すると、CPUメモリが20%削減されます)。 --deepspeed DeepSpeed ZeRO-3を統合したTransformersの使用を有効にします。 --nvme-offload-dir NVME_OFFLOAD_DIR DeepSpeed ZeRO-3 NVMEオフロードに使用するディレクトリ。 --local_rank LOCAL_RANK DeepSpeed 分散セットアップのためのオプション引数。 --rwkv-strategy RWKV_STRATEGY RWKV モデルをロードする際に使用するストラテジー。例:「cpu fp32」、「cuda fp16」、「cuda fp16i8」。 --rwkv-cuda-on RWKV パフォーマンス向上のためにCUDAカーネルをコンパイルします。 --listen ウェブUIをローカルネットワークからアクセス可能にします。 --listen-host LISTEN_HOST サーバーが使用するホスト名。 --listen-port LISTEN_PORT サーバーが使用するリスニングポート。 --share パブリックURLを作成します。これはGoogle ColabなどでウェブUIを実行するのに便利です。 --auto-launch 起動時にウェブUIをデフォルトブラウザで自動的に開きます。 --gradio-auth GRADIO_AUTH "username password"のようにgradioの認証を設定します。複数の場合はコンマで区切り、"u1 p1,u2 p2,u3 p3"のようにします。 --gradio-auth-path GRADIO_AUTH_PATH gradioの認証ファイルパスを設定します。ファイルには1つ以上のuser passwordペアが次のような形式で含まれている必要があります "u1 p1,u2 p2,u3 p3" --api API拡張機能を有効にします。 --api-blocking-port API_BLOCKING_PORT ブロッキングAPIのリスニングポート。 --api-streaming-port API_STREAMING_PORT ストリーミングAPIのリスニングポート。 --public-api Cloudfareを使用してAPIのためのパブリックURLを作成します。 --multimodal-pipeline MULTIMODAL_PIPELINE 使用するマルチモーダルパイプライン。例:llava-7b、llava-13b。
https://w.atwiki.jp/fumiduki1985/pages/324.html
argparseモジュールを使用すると、よくある書式のコマンドライン引数の解析とエラー処理、-h/--helpによる使用方法の表示などをいちいちコーディングする必要がなくなる。 オプションは多岐に渡るため、詳細は公式マニュアルの下記を参照。 リファレンス:https //docs.python.jp/2.7/library/argparse.html#module-argparse チュートリアル:https //docs.python.jp/2.7/howto/argparse.html#id1 よくありそうな使用方法を下記に示す。 記述例: import argparse # パーサーの作成 # description, epilog は -help/-h 使用時に表示されるテキスト。 # argument_default は引数のグローバルなデフォルト値。 parser = argparse.ArgumentParser(description=u ヘルプの最初に表示されるテキストです。 , epilog=u ヘルプの最後に表示されるテキストです。 , argument_default=None) # 位置引数の設定 # int型を受け取る位置引数 parser.add_argument( posArgInt , type=int, help=u 整数引数 ) # float型を受け取る位置引数 parser.add_argument( posArgFloat , type=float, help=u 浮動小数引数 ) # int型の3つの値を受け取る位置引数(3つの値がリストとして格納される) parser.add_argument( posArgVec3 , type=int, nargs=3, help=u 整数3要素引数 ) # キーワード引数(オプション引数)の設定 # int型を受け取るキーワード引数 parser.add_argument( -a , --argA , dest= argA , type=int, default=0, help=u 整数引数 ) # float型を受け取るキーワード引数 parser.add_argument( -b , --argB , dest= argB , type=float, default=0.0, help=u 浮動小数引数 ) # 複数の値から1つを選んで設定するキーワード引数(この例では、ABC、DEF、GHI のいずれかを受け付ける) parser.add_argument( -e , --argEnum , dest= argEnum , choices=[ ABC , DEF , GHI ], default= ABC , help=u 選択引数 ) # フラグとして使用するキーワード引数(指定すると argFlag が True になる) parser.add_argument( -f , --argFlag , dest= argFlag , action= store_true , default=False, help=u フラグ引数 ) # 指定必須のキーワード引数 parser.add_argument( -r , --argReq , dest= argReq , required=True, help=u 必須引数 ) # 引数の解析 args = parser.parse_args() print args.posArgInt # posArgInt引数にアクセス print args.argA # argA引数にアクセス このページのタグ一覧 Python プログラミング