return device_data
if __name__=='__main__':
parser = argparse.ArgumentParser(description='Network Interface Usage Monitor')
parser.add_argument('-i','--interface', dest='iface',
help='Network interface')
args = parser.parse_args()
netdevs = netdevs(iface = args.iface)
for dev in netdevs.keys():
print('{0}: {1} MiB {2} MiB'.format(dev, netdevs[dev].rx, netdevs[dev].tx))
当你不带任何参数执行程序的时候，程序的行为与之前的版本完全一致。然后，你也可以指定感兴趣的网络设备。例如：
$ ./net_devs_2.py
em1: 0.0 MiB 0.0 MiB
wlan0: 146.099492073 MiB 12.9737148285 MiB
virbr1: 0.0 MiB 0.0 MiB
virbr1-nic: 0.0 MiB 0.0 MiB
$ ./net_devs_2.py --help
usage: net_devs_2.py [-h] [-i IFACE]
Network Interface Usage Monitor
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-i IFACE, --interface IFACE
Network interface
$ ./net_devs_2.py -i wlan0
wlan0: 146.100307465 MiB 12.9777050018 MiB
脚本的系统范围可用性
在本文的帮助下，你可能已经可以写一个或多个有用的脚本，就像其它linux命令一样，你想要每天都使用它们。最简单的方式是将脚本设置为可执行的，然后为脚本设置一个BASH别名。你也可以移除.py扩展名，然后将脚本放在诸如/usr/local/sbin这样的标准位置。
其它有用的标准库模组
除了本文中已经提到的标准库模组，还有很多其它有用的标准模组：subprocess、ConfigParser、readline和curses。
接下来做什么？
在这个阶段，依靠你自己使用Python的经验，探索Linux内部，你可以参考下面的任一方式。如果你曾经需要写很多shell脚本/命令流水线来探索Linux内部，那么试一下Python。如果你想要一个更简单的方式来编写执行很多任务的实用程序脚本，那么试一下Python。最后，如果你已经使用Python在Linux上别写其它目的的程序，那么试一下用Python探索Linux内部。
