TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #191 · 14 дек.

Как разделить строку с shell-командой на отдельные аргументы в виде списка? Если сделать просто сплит по пробелу то получим то что надо, кроме случаев со вставками текста с пробелами. Например так: >>> '-arg "I Am Groot"'.split(' ') ['-arg', '"I', 'Am', 'Groot"'] Чтобы учитывать текст в кавычках как единый аргумент можно воспользоваться функцией shlex.split() Кто читает мой канал давно, уже в курсе. А что делать, если нужно обратное действие? Объединить аргументы из списка в строку и при этом добавить кавычки в аргумент с пробелами. Конечно, если вы используете subprocess то он сам всё разрулит. Но если вам нужна именно команда одной строкой, то можно воспользоваться готовой функцией в том же subprocess. >>> from subprocess import list2cmdline >>> list2cmdline(['-arg', 'I Am Groot']) '-arg "I Am Groot"' Он также позаботится об экранировании уже имеющихся кавычек >>> list2cmdline(['-arg', 'I Am "Groot"']) '-arg "I Am \"Groot\""' А вот так он может "схлопнуть" в команду JSON >>> list2cmdline(['--json', json.dumps({'key': 'value'})]) '--json "{\"key\": \"value\"}"' _______________ Возможно кто-то спросит, а зачем соединять аргументы в строку если subprocess сам это сделает а os.system не наш путь? Мне как-то потребовалось отправлять команду на удалённое выполнение и в API поддерживалось указание команды только строкой. Так что всякое бывает) #libs#basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #openglam

当前筛选 #openglam清除筛选

😉 Благодарим всех, кто посетил онлайн-семинар с участием Ивана Викторовича Бегтина: теперь можно смело говорить о том, что дата-инженерия в DH интересна сотням людей! Вы можете найти все выпуски «Цифровой среды» здесь (в ближайшее время на странице появится и запись «Дата-инженерии в цифровой гуманитаристике»). Несколько полезных ссылок по мотивам доклада: 🔜 О глобальной инициативе OpenGLAM https://openglam.pubpub.org/ 🔜Наборы данных для ИИ Национальной библиотеки Норвегии https://ai.nb.no/datasets/ 🔜Открытые данные национальной библиотеки Финляндии https://data.nationallibrary.fi/ 🔜 GLAM Workbench коллекция культурных данных и API Австралии https://glam-workbench.net/ 🔜 Приоритетные площадки для работы исследователей – Hugging face https://huggingface.co/ и Kaggle https://www.kaggle.com/ 🔜 Веб-архивы Сommon Crawl https://commoncrawl.org/ и Internet Archive https://archive.org/ 🔜 Платформа для поиска данных Dateno https://dateno.io #opendata#dataset#glam#openglam#datacatalogs#данные#датасеты