我可以/应该从Argparse进入我的功能和课程多远？

Question

我在Python上写了很多CLI工具。我的大多数工具都有这样的东西来获得参数：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.')
parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+',
                    help='an integer for the accumulator')
parser.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const',
                    const=sum, default=max,
                    help='sum the integers (default: find the max)')

args = parser.parse_args()

我编写的代码是一半的数据科学（我们是生物信息学家）。这是通常生活在“ main..py”中，然后传递到某种“运行实验”功能/方法，该功能通常会使用多处理池将任务分开（通过传递到其他功能/类）。因此，来自命令行的大多数参数都需要解析为运行函数，然后再将新过程解析为运行函数。由于各种原因，这种架构并不是没有辩论。

我认识到 https：///python-docs.readthedocs。 io/en/最新/写作/style.html

好好

def make_complex(*args):
    x, y = args
    return dict(**locals())

好，

def make_complex(x, y):
    return {'x': x, 'y': y}

我的工具通常从argparse中存储了10-20个参数。因此，问题是 - 我应该解析它们以Args的形式包装还是打开它们并单独通过它们？如果我明确地将它们分析到每个函数/类中，它们旨在将其最终放入其中意味着我最终会得到很多冗余代码（至少一个函数将具有与ARGS相同的大量参数列表）。相反，如果我只是通过它来绕着它与禅...

Answer 1

这是我的看法。

args是namespace对象，一个简单的类，将值保存为属性。它可以轻松地将其转换为dict带有vars。

内部argparse代码使用大量foo（*args，** kwargs），签名，尤其是对于add_argument方法。这给出了很多参数所接受的灵活性，但也为错误打开了。

在“子命令”部分中，argparse docs具有用args.func（args）调用功能的示例。这允许不同的func使用不同的参数。

通常，args包含控制参数，debugging，记录等。它们不是主要参数，而是辅助参数。可以或可能不使用。通过args（或dict）将这些层通过几层可以很方便。

另一方面，如果可以从其他功能和其他用户界面调用函数，则必须创建一个namepace像对象这样的namepace仅通过参数传递可能会很痛苦。

简而言之，如果该功能（或类）主要是为了由CLI使用，则通过整个args可以方便且合理。但是，如果该函数可以与不同的CLI或其他接口（例如在导入的模块中）一起使用，则更明确的位置和关键字参数更好。

如果您的代码是围绕类组织的，则接受args命名空间，然后将所需属性分配给实例变量是合理的。该实例不使用args，除了在启动过程中。