关于get_opt()

本文详细介绍了getopt()函数的工作原理、参数作用及常见错误处理方式,包括如何通过设置opterr变量来定制错误输出信息。通过实例演示了如何在命令行程序中灵活运用getopt()来解析用户输入的选项。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

原文地址:http://blog.youkuaiyun.com/mr_jj_lian/article/details/6835137

原型:

#include <unistd.h>

int getopt(int argc, char * const argv[], const char *optstring);

extern char *optarg;
extern int optind, opterr, optopt;

该函数的argc和argv参数通常直接从main()的参数直接传递而来。optstring是选项字母组成的字串。如果该字串里的任一字符后面有冒号,那么这个选项就要求有选项参数。
当给定getopt()命令参数的数量 (argc)、指向这些参数的数组 (argv) 和选项字串 (optstring) 后,getopt() 将返回第一个选项,并设置一些全局变量使用相同的参数再次调用该函数时,它将返回下一个选项,并设置相应的全局变量。如果不再有可识别的选项,将返回 -1,此任务就完成了
char *optarg; //当前选项参数字串(如果有)。
int optind; //argv的当前索引值。当getopt()在while循环中使用时,循环结束后,剩下的字串视为操作数,在argv[optind]至argv[argc-1]中可以找到。
int opterr; //这个变量非零时,getopt()函数为“无效选项”和“缺少参数选项,并输出其错误信息。
int optopt; //当发现无效选项字符之时,getopt()函数或返回'?'字符,或返回':'字符,并且optopt包含了所发现的无效选项字符。

不正确的调用程序在所难免,这种错误要么是命令行选项无效,要么是缺少选项参数。正常情况下,getopt()会为这两种情况输出自己的出错信息,并且返回'?'。

如果不希望输出任何错误信息,或更希望输出自定义的错误信息。可以采用以下两种方法来更改getopt()函数的出错信息输出行为:
  1. 在调用getopt()之前,将opterr设置为0,这样就可以在getopt()函数发现错误的时候强制它不输出任何消息。
  2. 如果optstring参数的第一个字符是冒号,那么getopt()函数就会保持沉默,并根据错误情况返回不同字符,如下:
    • “无效选项” —— getopt()返回'?',并且optopt包含了无效选项字符(这是正常的行为)。
    • “缺少选项参数” —— getopt()返回':',如果optstring的第一个字符不是冒号,那么getopt()返回'?',这会使得这种情况不能与无效选项的情况区分开。
例如:
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>

int main (int argc, char **argv)
{
    int oc;                     /*选项字符 */
    char ec;                             /*无效的选项字符*/
    char *b_opt_arg;            /*选项参数字串 */

    while((oc = getopt(argc, argv, ":ngl:")) != -1)
    {
        switch(oc)
        {
            case 'n':
                printf("My name is Lyong.\n");
                break;
             case 'g':
                printf("Her name is Xxiong.\n");
                break;
            case 'l':
                b_opt_arg = optarg;
                printf("Our love is %s\n", optarg);
                break;
            case '?':
                ec = (char)optopt;
                printf("无效的选项字符 \' %c \'!\n", ec);
                break;
            case ':':
                printf("缺少选项参数!\n");
                break;
        }
    }
    return 0;
}

测试结果:
$ ./opt_parse_demo -a
无效的选项字符 ' a '!
$ ./opt_parse_demo -l
缺少选项参数!



<think>我们有一个需求:将图表中的opcode标识替换为指定的字符串列表。例如,将opcode的数值(如0,1,2,...)替换为预定义的字符串常量(如'WEB_OPT_NULL','WEB_OPT_GET_OBJ'等)。解决思路:1.在数据预处理阶段,我们可以创建一个映射字典,将opcode的数值映射到对应的字符串常量。2.在DataFrame中新增一列,该列使用映射字典将opcode数值转换为字符串。3.在绘制图表时,使用这个新列(字符串列)代替原来的opcode数值列。步骤:假设我们有一个预定义的opcode字符串列表,例如:opcode_mapping={0:'WEB_OPT_NULL',1:'WEB_OPT_GET_OBJ',2:'WEB_OPT_SET_OBJ',...#根据实际情况补充}具体代码修改:1.在数据预处理部分添加映射字典和创建新列:df['opcode_str']=df['opcode'].map(opcode_mapping)2.在绘制两个图表时,将原来使用'opcode'的地方替换为'opcode_str'(注意:在分组计算时,我们仍然需要按原始opcode分组吗?实际上,分组计算时我们仍然使用数值分组,但在图表展示时,我们使用字符串标签。不过,为了在图表中显示字符串,我们在分组计算后也要将分组键(opcode)替换为字符串)有两种方式:方式一:在分组计算后再进行映射(推荐,这样分组计算仍然用数值,然后只将用于显示的opcode转换为字符串)方式二:在分组计算时就使用字符串,但注意分组计算时,如果使用字符串分组,则分组依据是字符串,而原始数据中同一个opcode数值对应的字符串是相同的,所以分组结果一致。我们采用方式一:修改分组后的DataFrame,将opcode列替换为字符串(或者新增一个字符串列,然后用于图表展示)。具体步骤:对于图表1(平均interval):avg_interval=df.groupby(['oidStr','opcode'])['interval'].mean().reset_index()#然后,在avg_interval中新增一列,将opcode映射为字符串avg_interval['opcode_str']=avg_interval['opcode'].map(opcode_mapping)在绘制图表1时,使用opcode_str代替opcode作为颜色分组:fig1=px.bar(avg_interval,x='oidStr',y='interval',color='opcode_str',...)同样,对于图表2(操作数量):count_df=df.groupby(['oidStr','opcode']).size().reset_index(name='count')count_df['opcode_str']=count_df['opcode'].map(opcode_mapping)然后绘制图表2时,使用opcode_str。注意:原来的悬停信息中使用了opcode(数值),现在我们要显示opcode_str(字符串)。同时,在自定义悬停信息时,也要调整字段。修改后的代码:步骤1:定义opcode映射字典(根据实际情况补充完整)步骤2:在分组后为两个数据框添加opcode_str列步骤3:在绘图时,将color参数和悬停信息中的opcode替换为opcode_str另外,在悬停信息中,我们希望显示的是字符串常量,而不是数值。所以,在hover_data中,我们使用opcode_str列,同时调整hovertemplate。代码修改如下(只显示修改部分,完整代码请整合):</think>### 解决方案:将opcode标识替换为预定义字符串 #### 关键步骤说明 1. **创建opcode映射字典**:将原始opcode值映射到预定义的字符串常量 2. **在数据预处理阶段应用映射**:使用`map()`函数转换opcode值 3. **更新图表配置**:使用转换后的字符串值作为颜色分组和悬停信息 4. **优化图例显示**:确保图例显示完整的字符串常量 #### 完整代码实现 ```python # 1. 定义opcode映射字典(根据实际需求补充完整) OPCODE_MAPPING = { 0: 'WEB_OPT_NULL', 1: 'WEB_OPT_GET_OBJ', 2: 'WEB_OPT_SET_OBJ', 3: 'WEB_OPT_DEL_OBJ', 4: 'WEB_OPT_CREATE_OBJ', 5: 'WEB_OPT_LIST_OBJ', 6: 'WEB_OPT_EXEC_OBJ', # 根据实际数据补充更多映射 } # 2. 在数据预处理阶段应用映射 def apply_opcode_mapping(df): """将opcode数值映射为预定义的字符串常量""" df['opcode_str'] = df['opcode'].map(OPCODE_MAPPING) # 处理未映射的opcode值(可选) if df['opcode_str'].isna().any(): unmapped = df.loc[df['opcode_str'].isna(), 'opcode'].unique() print(f"警告: 发现未映射的opcode值: {unmapped}") # 默认使用原始值 df['opcode_str'] = df['opcode_str'].fillna(df['opcode'].astype(str)) return df # 3. 在加载数据后调用映射函数 df = pd.DataFrame(data) df = apply_opcode_mapping(df) # 4. 修改图表1:使用opcode_str代替opcode avg_interval = df.groupby(['oidStr', 'opcode_str'])['interval'].mean().reset_index() fig1 = px.bar( avg_interval, x='oidStr', y='interval', color='opcode_str', # 使用映射后的字符串 barmode='group', labels={ 'oidStr': 'Object ID (oidStr)', 'interval': 'Average Interval (seconds)', 'opcode_str': 'Operation Type' # 更新标签 }, title='Average Operation Interval by Object ID and Operation Type', hover_data={'oidStr': True, 'opcode_str': True, 'interval': ':.4f'} ) # 5. 更新悬停模板 fig1.update_traces( hovertemplate="<b>Object ID:</b> %{x}<br>" + "<b>Operation:</b> %{customdata[0]}<br>" + # 使用opcode_str "<b>Avg Interval:</b> %{y:.4f} seconds<extra></extra>" ) # 6. 同样修改图表2 count_df = df.groupby(['oidStr', 'opcode_str']).size().reset_index(name='count') fig2 = px.bar( count_df, x='oidStr', y='count', color='opcode_str', # 使用映射后的字符串 barmode='group', labels={ 'oidStr': 'Object ID (oidStr)', 'count': 'Operation Count', 'opcode_str': 'Operation Type' # 更新标签 }, title='Operation Frequency by Object ID and Operation Type', hover_data={'oidStr': True, 'opcode_str': True, 'count': True} ) # 7. 更新悬停模板 fig2.update_traces( hovertemplate="<b>Object ID:</b> %{x}<br>" + "<b>Operation:</b> %{customdata[0]}<br>" + # 使用opcode_str "<b>Count:</b> %{y}<extra></extra>" ) # 8. 显示图表 fig1.show() fig2.show() ``` #### 关键修改说明 1. **映射字典定义**: ```python OPCODE_MAPPING = { 0: 'WEB_OPT_NULL', 1: 'WEB_OPT_GET_OBJ', 2: 'WEB_OPT_SET_OBJ', # 根据实际需求补充 } ``` 2. **数据预处理转换**: ```python # 应用映射 df['opcode_str'] = df['opcode'].map(OPCODE_MAPPING) # 处理未映射的值(可选) df['opcode_str'] = df['opcode_str'].fillna(df['opcode'].astype(str)) ``` 3. **图表配置更新**: ```python # 使用opcode_str代替opcode fig1 = px.bar(..., color='opcode_str') # 更新标签 labels={'opcode_str': 'Operation Type'} ``` 4. **悬停信息更新**: ```python # 使用opcode_str作为悬停数据 hover_data={'opcode_str': True} # 更新悬停模板 hovertemplate=... + "<b>Operation:</b> %{customdata[0]}<br>" + ... ``` #### 高级优化建议 1. **动态映射加载**: 如果映射关系可能变化,可从外部文件加载: ```python import json with open('opcode_mapping.json') as f: OPCODE_MAPPING = json.load(f) ``` 2. **图例排序控制**: 确保图例按特定顺序显示: ```python # 定义期望的顺序 OPCODE_ORDER = [ 'WEB_OPT_NULL', 'WEB_OPT_GET_OBJ', 'WEB_OPT_SET_OBJ', # ... ] # 设置类别顺序 avg_interval['opcode_str'] = pd.Categorical( avg_interval['opcode_str'], categories=OPCODE_ORDER, ordered=True ) ``` 3. **悬停信息增强**: 添加原始opcode值和映射值: ```python hover_data={ 'oidStr': True, 'opcode': True, # 原始数值 'opcode_str': True, # 映射字符串 'interval': ':.4f' } ``` 4. **自动检测未映射值**: 在开发阶段添加警告机制: ```python unmapped = set(df['opcode'].unique()) - set(OPCODE_MAPPING.keys()) if unmapped: print(f"警告: 发现未映射的opcode值: {unmapped}") ``` ### 相关问题 1. 如何处理大量opcode类型的图例显示优化? 可通过`legend=dict(traceorder="normal", itemsizing="constant")`控制图例项大小和排序[^1] 2. 如何实现opcode映射的动态更新而不修改代码? 建议使用外部配置文件(JSON/YAML)存储映射关系[^2] 3. 当存在未映射的opcode值时,有哪些处理策略? 可选策略包括:忽略过滤、保留原始值、使用默认占位符或抛出异常[^3] 4. 如何在悬停信息中同时显示原始opcode值和映射字符串? 在`hover_data`中同时包含两列,并在`hovertemplate`中引用[^4] 5. 对于大型数据集,这种映射转换是否会影响性能? 使用Pandas的`map()`函数是向量化操作,效率较高;对于超大数据集可考虑分块处理[^5] [^1]: Plotly图例配置文档提供了详细的布局选项 [^2]: Python配置文件处理最佳实践 [^3]: 数据处理中缺失值处理策略比较 [^4]: Plotly悬停模板自定义指南 [^5]: Pandas大数据处理性能优化技巧
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值