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python argparse如何使用

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python argparse如何使用

这篇文章主要介绍“python argparse如何使用”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“python argparse如何使用”文章能帮助大家解决问题。

    一、前言

    argparse是python的一个命令行参数解析包,在代码需要频繁修改参数时,方便使用,主要用法就是在命令行输入自己想要修改的参数。

    二、关于argparse用法常用框架

    import argparsedef get_parser():    # argparse.ArgumentParser生成argparse对象 description为描述信息,当在命令行输入需要显示帮助信息时,会显示    parser = argparse.ArgumentParser(description="pytorch unet training")    # 路径参数设置 help为参数的帮助信息    parser.add_argument("--data_path", default="./", help="DRIVE root")    # 预测类别数量 type如果不指定需要输入的是str类型    parser.add_argument("--num_classes", default=1, type=int)    # 指定设备使用    parser.add_argument("--device", default="cuda", help="training device")    # 指定batch size大小 "-b", "--batch_size"表示两个都可以在命令行使用    parser.add_argument("-b", "--batch_size", default=4, type=int)    return parserif __name__ =='__main__':    parser = get_parser()    args = parser.parse_args()    print(args)

    如上get_parser()为本文会介绍的一些使用方法,这个python文件名为python_argparse_test1.py,其中

    parser = argparse.ArgumentParser(description="pytorch unet training")用来创建parser对象

    add_argument()用来增加参数

    args = parser.parse_args()中parse_args()获取解析的参数

    1.获取参数列表

    当命令行输入python python_argparse_test1.py时,打印args获取到的参数得到:

    Namespace(batch_size=4, data_path='./', device='cuda', num_classes=1)

    表示这个参数解析器解析到的参数列表

    2.获取帮助信息

    输入python python_argparse_test1.py -h或者python python_argparse_test1.py --help显示信息,其中usage显示了它的用法,pytorch unet training为创建对象时的description,再下面是各个参数信息与用法

    python argparse如何使用

    3.命令行修改参数

    import argparsedef get_parser():    # argparse.ArgumentParser生成argparse对象 description为描述信息,当在命令行输入需要显示帮助信息时,会显示    parser = argparse.ArgumentParser(description="pytorch unet training")    # 路径参数设置 help为参数的帮助信息 default为默认参数    parser.add_argument("--data_path", default="./", help="DRIVE root")    # 预测类别数量 type如果不指定需要输入的是str类型    parser.add_argument("--num_classes", default=1, type=int)    # 指定设备使用    parser.add_argument("--device", default="cuda", help="training device")    # 指定batch size大小 "-b", "--batch_size"表示两个都可以在命令行使用    parser.add_argument("-b", "--batch_size", default=4, type=int)    return parserif __name__ =='__main__':    parser = get_parser()    args = parser.parse_args()    print("data_path: ",args.data_path)    print("num_classes: ", args.num_classes)

    命令行输入:python python_argparse_test1.py --data_path Desktop --num_classer 4,得到结果如下:

    data_path:  Desktop

    num_classes:  4

    可以看到通过命令行确实修改了参数

    4.'_'与"__"的使用

    if __name__ =='__main__':    parser = get_parser()    args = parser.parse_args()    print("-b: ",args.b)    print("--batch_size: ", args.batch_size)

    命令行输入python python_argparse_test1.py -b 10 --batch_size 20,这时会报错:

    python argparse如何使用

    这是因为当'_'和'__'同时存在时,系统默认后者为参数名

    把上述代码改为:

    if __name__ =='__main__':    parser = get_parser()    args = parser.parse_args()    print("--batch_size: ",args.batch_size)

    但命令行不受影响,继续执行命令 python python_argparse_test1.py -b 10得到:

    --batch_size:  10

    5.type的使用

    type会把输入的命令行字符强制转化为type的类型

    if __name__ =='__main__':    parser = get_parser()    args = parser.parse_args()    print("--batch_size type: ",type(args.batch_size))

    命令行输入:python python_argparse_test1.py --batch_size  '10'得到:

    --batch_size type:  <class 'int'>

    6.required:用来表示这个参数是否需要提供

    parser.add_argument("--num_classes", default=1, type=int, required=True)

    如果输入命令python python_argparse_test1.py

    这将会报错提示确实需要的参数

    python_argparse_test1.py: error: the following arguments are required: --num_classes

    7.choices选择参数    

    parser.add_argument('-arch', required=True, choices=['alexnet', 'vgg'])

    如果运行命令:python python_argparse_test1.py -arch cnn

    这将会报错

    python_argparse_test1.py: error: argument -arch: invalid choice: 'cnn' (choose from 'alexnet', 'vgg')

    关于“python argparse如何使用”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识,可以关注编程网行业资讯频道,小编每天都会为大家更新不同的知识点。

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