Python 命令行工具 -- click

本文介绍了一个方便的Python命令行工具click,它支持命令的任意嵌套自动生成帮助信息,并且允许在运行时加载子命令。通过一个简单的例子,展示了如何使用click创建一个能够接受命令参数并执行特定操作的命令行应用。此外,提供了安装方法和执行代码,以及如何查看帮助信息。

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

看到一个 Python 的命令行工具 - click,很方便,因此记录下,官方主页: http://click.pocoo.org/3/

支持:

  • 命令的任意嵌套
  • 自动生成帮助信息
  • 支持在运行时子命令的延迟加载

安装方法是使用 pip:


     
pip install click

下面一小段代码是其官方主页的例子,贴出来下:


     
import click @click.command() @click.option('--count', default=1, help='Number of greetings.') @click.option('--name', prompt='Your name', help='The person to greet.') def hello(count, name): """Simple program that greets NAME for a total of COUNT times.""" for x in range(count): click.echo('Hello %s!' % name) if __name__ == '__main__': hello()

运行:


     
$ python hello.py --count=3 Your name: John Hello John! Hello John! Hello John!

查看帮助信息:

$ python hello.py --help
Usage: hello.py [OPTIONS]

  Simple program that greets NAME for a total of COUNT times.

Options:
  --count INTEGER  Number of greetings.
  --name TEXT      The person to greet.
  --help           Show this message and exit.



转自: https://segmentfault.com/a/1190000000766489



以下是我自己执行的代码和结果


 
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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