一、前言

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在近半年的 Python 命令行旅程中，我们依次学习了 argparse 、 docopt 、 click 和 fire 库的特点和用法，逐步了解到 Python 命令行库的设计哲学与演变。本文作为本次旅程的终点，希望从一个更高的视角对这些库进行横向对比，总结它们的异同点和使用场景，以期在应对不同场景时能够分析利弊，选择合适的库为己所用。

本系列文章默认使用 Python 3 作为解释器进行讲解。若你仍在使用 Python 2，请注意两者之间语法和库的使用差异哦~

二、设计理念

在讨论各个库的设计理念之前，我们先设计一个 计算器程序 ，其实这个例子在 argparse 库的第一篇讲解中出现过，也就是：

1. 命令行程序接受一个位置参数，它能出现多次，且是数字
2. 默认情况下，命令行程序会求出给定的一串数字的大值
3. 如果指定了选项参数 --sum ，那么就会将求出给定的一串数字的和

希望从各个库实现该例子的代码中能进一步体会它们的设计理念。

2.1、argparse

argparse 的设计理念就是提供给你最细粒度的控制，你需要详细地告诉它参数是选项参数还是位置参数、参数值的类型是什么、该参数的处理动作是怎样的。总之，它就像是一个没有智能分析能力的初代机器人，你需要告诉它明确的信息，它才会根据给定的信息去帮助你做事情。

以下示例为 argparse 实现的 计算器程序 ：

import argparse
# 1. 设置解析器
parser = argparse.ArgumentParser(description='Calculator Program.')
# 2. 定义参数
# 添加位置参数 nums，在帮助信息中显示为 num
# 其类型为 int，且支持输入多个，且至少需要提供一个
parser.add_argument('nums', metavar='num', type=int, nargs='+',
   help='a num for the accumulator')
# 添加选项参数 --sum，该参数被 parser 解析后所对应的属性名为 accumulate
# 若不提供 --sum，默认值为 max 函数，否则为 sum 函数
parser.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const',
   const=sum, default=max,
   help='sum the nums (default: find the max)')
# 3. 解析参数
args = parser.parse_args(['--sum', '1', '2', '3'])
print(args) # 结果：Namespace(accumulate=, nums=[1, 2, 3])
# 4. 业务逻辑
result = args.accumulate(args.nums)
print(result) # 基于上文的 ['--sum', '1', '2', '3'] 参数，accumulate 为 sum 函数，其结果为 6

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网站题目：用什么库写Python命令行程序(示例代码详解)-创新互联
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