Question

我正在将Bash shell安装程序实用程序转换为Python 2.7，并且需要实现复杂的CLI，因此我能够解析数十个参数（可能最多约150个）。这些是Puppet类变量的名称以及十几个通用部署选项，这些选项在shell版本中可用。

然而，在我开始添加更多变量之后，我遇到了几个挑战： 1.我需要将参数分组到单独的词典中，以便将部署选项与Puppet变量分开。如果它们被抛入同一个桶中，那么我将不得不编写一些逻辑来对它们进行排序，可能重命名参数，然后字典合并将不会是微不足道的。 2.可能存在具有相同名称但属于不同Puppet类的变量，因此我认为子命令允许我过滤掉哪些内容并避免名称冲突。

我已经通过简单地添加多个解析器来实现参数解析：

parser = argparse.ArgumentParser(description='deployment parameters.')
env_select = parser.add_argument_group(None, 'Environment selection')
env_select.add_argument('-c', '--client_id',  help='Client name to use.')
env_select.add_argument('-e', '--environment', help='Environment name to use.')
setup_type = parser.add_argument_group(None, 'What kind of setup should be done:')
setup_type.add_argument('-i', '--install', choices=ANSWERS, metavar='', action=StoreBool, help='Yy/Nn Do normal install and configuration')
# MORE setup options
...
args, unk = parser.parse_known_args()
config['deploy_cfg'].update(args.__dict__)

pup_class1_parser = argparse.ArgumentParser(description=None)
pup_class1 = pup_class1_parser.add_argument_group(None, 'Puppet variables')
pup_class1.add_argument('--ad_domain', help='AD/LDAP domain name.')
pup_class1.add_argument('--ad_host', help='AD/LDAP server name.')
# Rest of the parameters

args, unk = pup_class1_parser.parse_known_args()
config['pup_class1'] = dict({})
config['pup_class1'].update(args.__dict__)
# Same for class2, class3 and so on.

这种方法的问题在于它没有解决问题2.此外，第一个解析器使用“-h”选项，其余参数未显示在帮助中。

我曾尝试使用example selected as an answer，但我无法同时使用这两个命令。

## This function takes the 'extra' attribute from global namespace and re-parses it to create separate namespaces for all other chained commands.
def parse_extra (parser, namespace):
  namespaces = []
  extra = namespace.extra
  while extra:
    n = parser.parse_args(extra)
    extra = n.extra
    namespaces.append(n)

  return namespaces

pp = pprint.PrettyPrinter(indent=4)

argparser=argparse.ArgumentParser()
subparsers = argparser.add_subparsers(help='sub-command help', dest='subparser_name')

parser_a = subparsers.add_parser('command_a', help = "command_a help")
## Setup options for parser_a
parser_a.add_argument('--opt_a1', help='option a1')
parser_a.add_argument('--opt_a2', help='option a2')

parser_b = subparsers.add_parser('command_b', help = "command_b help")
## Setup options for parser_a
parser_b.add_argument('--opt_b1', help='option b1')
parser_b.add_argument('--opt_b2', help='option b2')


## Add nargs="*" for zero or more other commands
argparser.add_argument('extra', nargs = "*", help = 'Other commands')

namespace = argparser.parse_args()
pp.pprint(namespace)
extra_namespaces = parse_extra( argparser, namespace )
pp.pprint(extra_namespaces)

让我进入：

$ python argtest.py command_b --opt_b1 b1 --opt_b2 b2 command_a --opt_a1 a1
usage: argtest.py [-h] {command_a,command_b} ... [extra [extra ...]]
argtest.py: error: unrecognized arguments: command_a --opt_a1 a1

当我尝试使用两个子解析器定义父级时，结果相同。

问题

我可以以某种方式使用parser.add_argument_group进行参数解析，还是仅用于帮助打印的分组？它将解决问题1而不会错过帮助副作用。将它作为parse_known_args(namespace=argument_group)传递（如果我正确地回想起我的实验）获取所有变量（没关系），但也得到所有Python对象的结果dict（这对于hieradata YAML不好）
第二个示例中我缺少哪些允许使用多个子命令？或者argparse是不可能的？
对命令行变量进行分组的其他建议是什么？我看过Click，但是对于我的任务没有找到比标准argparse更有优势。

注意：我是系统管理员，而不是程序员，因此请对我进行非对象样式编码。：）

谢谢

分辨参数分组通过hpaulj建议的答案解决。

import argparse
import pprint
parser = argparse.ArgumentParser()

group_list = ['group1', 'group2']

group1 = parser.add_argument_group('group1')
group1.add_argument('--test11', help="test11")
group1.add_argument('--test12', help="test12")

group2 = parser.add_argument_group('group2')
group2.add_argument('--test21', help="test21")
group2.add_argument('--test22', help="test22")

args = parser.parse_args()
pp = pprint.PrettyPrinter(indent=4)

d = dict({})

for group in parser._action_groups:
    if group.title in group_list:
        d[group.title]={a.dest:getattr(args,a.dest,None) for a in group._group_actions}

print "Parsed arguments"
pp.pprint(d)

这让我得到了第1号问题的理想结果。直到我将有多个具有相同名称的参数。解决方案可能看起来很难看，但至少它按预期工作。

python argtest4.py --test22 aa  --test11 yy11 --test21 aaa21
Parsed arguments
{   'group1': {   'test11': 'yy11', 'test12': None},
    'group2': {   'test21': 'aaa21', 'test22': 'aa'}}

Answer 1

您的问题太复杂，无法理解并一次性回应。但我会抛出一些初步想法。

是的，argument_groups只是一种在帮助中对参数进行分组的方法。它们对解析没有影响。

另一个最近的SO询问解析参数组：

Is it possible to only parse one argument group's parameters with argparse?

该海报最初想要使用一个组作为解析器，但argparse类结构不允许这样做。 argparse以对象样式编写。 parser=ArguementParser...创建了一个对象类，parser.add_arguement...创建了另一个对象add_argument_group...。您可以通过继承ArgumentParser或HelpFormatter或Action类等来自定义它。

我提到了parents机制。您可以定义一个或多个父解析器，并使用这些解析器填充您的主要解析器＆＃39;解析器。它们可以独立运行（使用parse_known_args），而主要是＆＃39;用于处理帮助。

我们还讨论了在解析后对参数进行分组。 namespace是一个简单的对象，其中每个参数都是一个属性。它也可以转换为字典。从字典中提取项目组很容易。

关于使用多个subparser还有一些问题。这是一个尴尬的主张。可能，但不容易。 Subparser就像向系统程序发出命令一样。您通常每次调用发出一个命令。你不会嵌套它们或发出序列。您让shell管道和脚本处理多个操作。

IPython使用argparse来解析其输入。它首先捕获帮助，并发出自己的消息。大多数参数来自配置文件，因此可以使用默认配置，自定义配置和命令行设置值。这是一个命名一大堆参数的例子。

Subparsers允许您使用相同的参数名称，但无法在一次调用中调用多个子分析器，但这些子分析器并没有多大帮助。即使您可以调用多个子分析程序，它们仍然会将参数放在同一名称空间中。此外，argparse尝试以与顺序无关的方式处理flaged参数。因此，命令行末尾的--foo的解析方式与开始时的解析方式相同。

我们讨论了使用参数名称（＆＃39; dest＆＃39;）和'group1.argument1'进行讨论的问题，我甚至讨论过使用嵌套命名空间。如果有帮助的话，我可以看一下。

另一个想法 - 加载sys.argv并在将其传递给一个或多个解析器之前对其进行分区。您可以将其拆分为某个关键字或前缀等。

Answer 2

如果你有这么多论点，这似乎是一个设计问题。这似乎非常难以管理。您是否可以使用具有合理默认设置的配置文件来实现此功能？或者在代码中默认使用命令行中合理的（即SMALL）参数，并允许使用'key：value'配置文件中的参数覆盖所有内容或其他所有内容？我无法想象必须使用具有您提议的变量数量的CLI。

同时在python中解析多个子命令或以其他方式对解析的参数进行分组

2 个答案: