Python的argparse模块的使用

最近看到一份Pytorch代码有以下内容:

# Training settings
parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch MNIST Example')
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=64, metavar='N',
help='input batch size for training (default: 64)')
parser.add_argument('--test-batch-size', type=int, default=1000, metavar='N',
help='input batch size for testing (default: 1000)')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=14, metavar='N',
help='number of epochs to train (default: 14)')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=1.0, metavar='LR',
help='learning rate (default: 1.0)')
parser.add_argument('--gamma', type=float, default=0.7, metavar='M',
help='Learning rate step gamma (default: 0.7)')
parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False,
help='disables CUDA training')
parser.add_argument('--seed', type=int, default=1, metavar='S',
help='random seed (default: 1)')
parser.add_argument('--log-interval', type=int, default=10, metavar='N',
help='how many batches to wait before logging training status') parser.add_argument('--save-model', action='store_true', default=False,
help='For Saving the current Model')
args = parser.parse_args()
use_cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available() torch.manual_seed(args.seed) device = torch.device("cuda" if use_cuda else "cpu")

上网查了一下,这个argparse是是Python标准库中推荐使用的编写命令行程序的工具,是一个用来解析命令行程序的参数的模块。其实就是我们编写在linux中常见的命令行程序中带的参数的处理程序。这些参数理论上可以分为定位参数(positional arguments)和可选参数(optional argument),但其实这两种在定义上没有任何区别,这里摘取博客https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/7975697.html中的例子来说明:

一个定位参数的例子:

# -*- coding: utf-8 -*-

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("square", help="display a square of a given number", type=int)
args = parser.parse_args()
print(rgs.square**2)

一个可选参数的例子:

# -*- coding: utf-8 -*-

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument("--square", help="display a square of a given number", type=int)
args = parser.parse_args() if args.square:
print(args.square**2)

其实你看,定义的过程都是一样的。只是说,如果

1)参数设置了默认值

2)参数没有设置默认值,但是像上面可选参数的例子一样,只有判断了该参数存在的时候才调用

就算是可选参数了。像那种不赋值程序不能正常运行的就是定位参数。

但是约定俗成的是,定位参数就直接写参数名,而可选参数要写成类似“--help”(两个短横线+全单词)或者“-h"(一个短横线+首字母)的形式,这两个能不能写在一条我还没有试。

每一个程序使用argparse之后都会默认有两个可选参数:-h和--help。用它可以看所有的定位和可选参数的描述,这也和linux用的一样。注意如果输入的参数是--help,是不会执行原程序的内容的。

参数解释

type:输入值的类型

help:该参数的描述,用在--help中

metavar:在--help中的参数名称

default:默认值

这些是常用的,完整的看这里(来源:https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/7975697.html)

add_argument() 方法定义如何解析命令行参数:

ArgumentParser.add_argument(name or flags...[, action][, nargs][, const][, default][, type][, choices][, required][, help][, metavar][, dest])

每个参数解释如下:

  • name or flags - 选项字符串的名字或者列表,例如 foo 或者 -f, --foo。
  • action - 命令行遇到参数时的动作,默认值是 store。
  • store_const,表示赋值为const;
  • append,将遇到的值存储成列表,也就是如果参数重复则会保存多个值;
  • append_const,将参数规范中定义的一个值保存到一个列表;
  • count,存储遇到的次数;此外,也可以继承 argparse.Action 自定义参数解析;
  • nargs - 应该读取的命令行参数个数,可以是具体的数字,或者是?号,当不指定值时对于 Positional argument 使用 default,对于 Optional argument 使用 const;或者是 * 号,表示 0 或多个参数;或者是 + 号表示 1 或多个参数。
  • const - action 和 nargs 所需要的常量值。
  • default - 不指定参数时的默认值。
  • 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 - 可选参数是否可以省略 (仅针对可选参数)。
  • help - 参数的帮助信息,当指定为 argparse.SUPPRESS 时表示不显示该参数的帮助信息.
  • metavar - 在 usage 说明中的参数名称,对于必选参数默认就是参数名称,对于可选参数默认是全大写的参数名称.
  • dest - 解析后的参数名称,默认情况下,对于可选参数选取最长的名称,中划线转换为下划线.

运行

在命令行中cd到py文件所在的位置,然后输入python xxx.py,后面加要输入的参数,不知道需要哪些的时候可以--help

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