Python的命令行参数解析

2017-09-13 12:24:11来源:CSDN作者:Quincuntial人点击

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文章作者:Tyan
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命令行参数解析在编程语言中基本都会碰到,Python中内置了一个用于命令项选项与参数解析的模块argparse。下面主要介绍两种解析Python命令行参数的方式。

1. sys.argv

解析Python中命令行参数的最传统的方法是通过sys.argv。Demo如下:

#!/usr/env/python python# _*_ coding: utf-8 _*_import sysparam1 = sys.argv[1]param2 = sys.argv[2]print sys.argvprint param1print param2print type(param1)print type(param2)

测试结果如下:

$ python test.py 1 2['test.py', '1', '2']12

这种方法比较古老,灵活性很差,同时解析出来的参数都是str类型。但在编写简单脚本,参数较少且固定时比较方便。

2. argparse

argparse模块是Python内置的参数解析模块,使用起来比较简单且功能强大。Demo如下:

#!/usr/env/python python# _*_ coding: utf-8 _*_import argparse# Create ArgumentParser() objectparser = argparse.ArgumentParser()# Add argumentparser.add_argument('--train', required=True, help='path to dataset')parser.add_argument('--val', required=True, help='path to dataset')parser.add_argument('--total', type=int, help='number of dataset', default=100)parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.01, help='learning rate')# Print usageparser.print_help()# Parse argumentargs = parser.parse_args()# Print argsprint argsprint args.trainprint type(args.train)print args.valprint type(args.val)print args.totalprint type(args.total)print args.lrprint type(args.lr)

测试结果如下:

# Test 1python test.py --train train_lmdb --val val_lmdb --total 10000 --lr 0.001usage: test.py [-h] --train TRAIN --val VAL [--total TOTAL] [--lr LR]optional arguments:  -h, --help     show this help message and exit  --train TRAIN  path to dataset  --val VAL      path to dataset  --total TOTAL  number of dataset  --lr LR        learning rateNamespace(lr=0.001, total=10000, train='train_lmdb', val='val_lmdb')train_lmdb<type 'str'>val_lmdb<type 'str'>10000<type 'int'>0.001<type 'float'># Test 2python test.py --train train_lmdb --val val_lmdbusage: test.py [-h] --train TRAIN --val VAL [--total TOTAL] [--lr LR]optional arguments:  -h, --help     show this help message and exit  --train TRAIN  path to dataset  --val VAL      path to dataset  --total TOTAL  number of dataset  --lr LR        learning rateNamespace(lr=0.01, total=100, train='train_lmdb', val='val_lmdb')train_lmdb<type 'str'>val_lmdb<type 'str'>100<type 'int'>0.01<type 'float'># Test 3python test.py --val val_lmdb --train train_lmdbusage: test.py [-h] --train TRAIN --val VAL [--total TOTAL] [--lr LR]optional arguments:  -h, --help     show this help message and exit  --train TRAIN  path to dataset  --val VAL      path to dataset  --total TOTAL  number of dataset  --lr LR        learning rateNamespace(lr=0.01, total=100, train='train_lmdb', val='val_lmdb')train_lmdb<type 'str'>val_lmdb<type 'str'>100<type 'int'>0.01<type 'float'>

ArgumentParser类创建时的参数如下:

  • prog - 程序的名字(默认:sys.argv[0])
  • usage - 描述程序用法的字符串(默认:从解析器的参数生成)
  • description - 参数帮助信息之前的文本(默认:空)
  • epilog - 参数帮助信息之后的文本(默认:空)
  • parents - ArgumentParser 对象的一个列表,这些对象的参数应该包括进去
  • formatter_class - 定制化帮助信息的类
  • prefix_chars - 可选参数的前缀字符集(默认:‘-‘)
  • fromfile_prefix_chars - 额外的参数应该读取的文件的前缀字符集(默认:None)
  • argument_default - 参数的全局默认值(默认:None)
  • conflict_handler - 解决冲突的可选参数的策略(通常没有必要)
  • add_help - 给解析器添加-h/–help 选项(默认:True)

add_argument函数的参数如下:

  • name or flags - 选项字符串的名字或者列表,例如foo 或者-f, –foo。
  • action - 在命令行遇到该参数时采取的基本动作类型。
  • nargs - 应该读取的命令行参数数目。
  • const - 某些action和nargs选项要求的常数值。
  • default - 如果命令行中没有出现该参数时的默认值。
  • type - 命令行参数应该被转换成的类型。
  • choices - 参数可允许的值的一个容器。
  • required - 该命令行选项是否可以省略(只针对可选参数)。
  • help - 参数的简短描述。
  • metavar - 参数在帮助信息中的名字。
  • dest - 给parse_args()返回的对象要添加的属性名称。

参考资料:

  1. http://python.usyiyi.cn/translate/python_278/library/argparse.html
  2. http://wiki.jikexueyuan.com/project/explore-python/Standard-Modules/argparse.html

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