Python和Bash是很方便的便携命令行工具的语言。在实现命令行工具时,为了保障工具的灵活性,我们希望很多参数可以通过命令行来设置。这篇文章我们整理一下Python和Bash脚本编写过程中命令行参数的处理方法:
Shebang
首先离题一下,讨论一下Shebang的问题:
在计算机科学中,Shebang(也称为 Hashbang )是一个由井号和叹号构成的字符序列
#!
,其出现在文本文件的第一行的前两个字符。 在文件中存在 Shebang 的情况下,类 Unix 操作系统的程序载入器会分析 Shebang 后的内容,将这些内容作为解释器指令,并调用该指令,并将载有 Shebang 的文件路径作为该解释器的参数。
简而言之,处于文件头的Shebang指定了运行脚本需要使用的程序,一般情况下,Shell脚本我们会设置成
#!/bin/bash
而Python则要根据情况来指定了。你可以通过which
命令来找到你要使用的python
可执行程序的位置
$ which python
/usr/bin/python
然后将该路径以Shebang的格式加入脚本开头
#!/usr/bin/python
准确的设置Shebang是保证脚本正确运行的必要条件。除此之外记得给你的脚本添加可执行权限
$ chmod u+x you_script
命令行参数的处理
按照通行的做法,命令行参数有一下两种类型:
- Positional Arguments: 放置在命令之后顺序排列的参数,如
command param
形式,这种参数一般都是必须的 - Optional Arguments: 这种参数由两部分组成,分别是在前方加都短杠的提示符和紧跟其后的参数内容,形如
command -r param
。有时候参数内容可以为空。
Bash
Bash中我们主要靠while
和case
的结合来处理Optional Arguments,而Positional Arguments可以通过$n
形式的参数获取。下面是处理Optional Arguments的模板
while [ $# -gt 0 ]
do
key="$1"
case $key in
-h|--help)
show_help_info # bash function
shift
exit
;;
-p|--param)
PARAM_VARIABLE="$2"
shift
shift
;;
-f|--flag)
FLAG_SET=y
shift
;;
*)
# other situation
exit
# Or if there are positional params after optional params
# break
esac
done
Python
Python中我们使用argparse
这个官方库可以很方便的处理命令行参数
Setup
基本机构如下所示
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description="Description of command")
# add argumetns, we will talk later
# ...
if __name__ == "__main__":
args = parser.parse_args()
# get arguments, we will talk abouth this later
# ...
Positional Param
argparse
中我们通过add_argument
函数来添加脚本支持的命令行参数。其中添加Positional Param的方式如下:
parser.add_argument("param", type=str, help="description of param")
在获取该参数时直接访问parser.param
即可
Optional Param
parser.add_argument("-p", "--param", action="store_true", helper="description of param")
上面这种方法是添加没有后续参数的flag的方法,在执行命令时,只需要添加-p
就可以了。如果指定了-p
,那么parser.param
为True
,否则为False
。如果需要在flag后面进一步输入参数,可以按照如下方式添加参数
parser.add_argument("-p", "--param", dest="param_variable",
default="some_value", type=str, help="description of param")
这时在flag后面的参数就会被绑定到parser.param_variable
。
DRY - DONT REPEAT YOUSELF
最后简要说一下DRY原则。DRY是在软件工程中一个很基本的原则:即一些重复性的工作,与其每次重复自己的操作,不如先花点精力实现对应的自动化工具,这样可以在将来大大节省自己的重复操作成本。Bash和Python脚本是实现DRY原则的重要工具。所谓磨刀不误砍柴工,好好磨练自己的脚本技能还是非常有价值的。