簡介

argparse是python用于解析命令行參數(shù)和選項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)模塊，用于代替已經(jīng)過時(shí)的optparse模塊。argparse模塊的作用是用于解析命令行參數(shù).
如果你想詳細(xì)的了解它的功能.建議閱讀這個(gè),或者這個(gè)
本篇文章只對其基本功能進(jìn)行介紹,并對TensorFlow的examples中argarse使用進(jìn)行詳細(xì)的介紹

功能

原本的功能是命令行解析模塊

使用argparse的第一步就是創(chuàng)建一個(gè)解析器對象，并告訴它將會(huì)有些什么參數(shù)。那么當(dāng)你的程序運(yùn)行時(shí)，該解析器就可以用于處理命令行參數(shù)。

解析器類是 ArgumentParser 。構(gòu)造方法接收幾個(gè)參數(shù)來設(shè)置用于程序幫助文本的描述信息以及其他全局的行為或設(shè)置。

import argparse parser = argparse.ArgumentParser() """def __init__(self,prog=None,usage=None,description=None,epilog=None,parents=[],formatter_class=HelpFormatter,prefix_chars='-',fromfile_prefix_chars=None,argument_default=None,conflict_handler='error',add_help=True,allow_abbrev=True): """"

parser.add_argument() 添加參數(shù)

這個(gè)方法是用來添加參數(shù)的方法,下面是一個(gè)示例

parser.add_argument('--hidden2',type=int,default=32,help='Number of units in hidden layer 2.')

其中help是默認(rèn)參數(shù),你可以在構(gòu)造parser 時(shí)選擇其是否存在,在實(shí)際使用中 可以使用 -h 或者 –help調(diào)用該參數(shù)
第一個(gè)參數(shù)是字符串,也就是這個(gè)參數(shù)的名字,之后的參數(shù)(除help)都是以**kwargs傳入的

def add_argument(self, *args, **kwargs): """add_argument(dest, ..., name=value, ...)add_argument(option_string, option_string, ..., name=value, ...)"""# if no positional args are supplied or only one is supplied and# it doesn't look like an option string, parse a positional# argument# 如果只傳入一個(gè)參數(shù),那么默認(rèn)只解析該參數(shù)(即使它不是字符串)

之后**kwargs 還有其他參數(shù)會(huì)被解析,其中type為參數(shù)數(shù)據(jù)類型,default為參數(shù)默認(rèn)值,其他參數(shù)請參考argparse的源碼

parser.parse_known_args() 獲取已知參數(shù)

TensorFlow中的實(shí)例

FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args() print(FLAGS, unparsed) print(sys.argv[0]) # 運(yùn)行結(jié)果如下: # Namespace(batch_size=100, hidden1=128, hidden2=32, learning_rate=0.01, num_epochs=2, train_dir='/tmp/data') # []

部分源碼如下

if args is None:# args default to the system argsargs = _sys.argv[1:]else:# make sure that args are mutableargs = list(args)# default Namespace built from parser defaultsif namespace is None:namespace = Namespace()...#parse the arguments and exit if there are any errorstry:namespace, args = self._parse_known_args(args, namespace)if hasattr(namespace, _UNRECOGNIZED_ARGS_ATTR):args.extend(getattr(namespace, _UNRECOGNIZED_ARGS_ATTR))delattr(namespace, _UNRECOGNIZED_ARGS_ATTR)return namespace, argsexcept ArgumentError:err = _sys.exc_info()[1]self.error(str(err))

之所以返回的unparsed = [] 就是因?yàn)?args 實(shí)際 “不存在”

TensorFlow中argparse部分的運(yùn)行

if __name__ == '__main__': # 構(gòu)建parser parser = argparse.ArgumentParser()# 設(shè)置參數(shù)parser.add_argument('--learning_rate',type=float,default=0.01,help='Initial learning rate.')parser.add_argument('--num_epochs',type=int,default=2,help='Number of epochs to run trainer.')parser.add_argument('--hidden1',type=int,default=128,help='Number of units in hidden layer 1.')parser.add_argument('--hidden2',type=int,default=32,help='Number of units in hidden layer 2.')parser.add_argument('--batch_size',type=int,default=100,help='Batch size.')parser.add_argument('--train_dir',type=str,default='/tmp/data',help='Directory with the training data.')# 獲取設(shè)置參數(shù)值,此時(shí)先前設(shè)置的FLAGS已經(jīng)變成了 Namespace(batch_size=100, hidden1=128, hidden2=32, learning_rate=0.01, num_epochs=2, train_dir='/tmp/data')FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args()# 運(yùn)行 main # argv=[sys.argv[0]] 為文件名# unparsed 為其他參數(shù),但是實(shí)際上源碼examples中不存在該部分tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed) 《新程序員》：云原生和全面數(shù)字化實(shí)踐50位技術(shù)專家共同創(chuàng)作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python中的argparse模块的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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