sys.argv

在終端運行python 1.py hahah

importsysprint(sys.argv) #['1.py', 'hahah']

argparse

Python的命令行解析模塊，這是一個python的內置庫，通過在程序中我們定義好的參數，argparse將會從sys.argv中解析出這些參數，并自動生成幫助和使用信息。

argparse的簡單使用

創建ArgumentParser()對象

調用add_argument()方法添加參數

使用parse_args()解析添加的參數

importargparse

parser=argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument('integer', type=int, help='display an integer')

args=parser.parse_args()print(args.integer)

將上面的代碼保存為文件?argparse_usage.py，在終端運行，結果如下：

$ python argparse_usage.py

usage: argparse_usage.py [-h] integer

argparse_usage.py: error: too few arguments

$ python argparse_usage.py abcd

usage: argparse_usage.py [-h] integer

argparse_usage.py: error: argument integer: invalid int value:'abcd'$ python argparse_usage.py-h

usage: argparse_usage.py [-h] integer

positional arguments:

integer display an integer

optional arguments:-h, --help show this help message andexit

$ python argparse_usage.py10

10

定位參數

importargparse

parser=argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument("square", help="display a square of a given number", type=int)

args=parser.parse_args()print(args.square**2)

將上面的代碼保存為文件?argparse_usage.py，在終端運行，結果如下：

$ python argparse_usage.py 9

81

可選參數

可選參數就是命令行參數是可選的

importargparse

parser=argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument("--square", help="display a square of a given number", type=int)

parser.add_argument("--cubic", help="display a cubic of a given number", type=int)

args=parser.parse_args()ifargs.square:print args.square**2

ifargs.cubic:print args.cubic**3

將上面的代碼保存為文件?argparse_usage.py，在終端運行，結果如下：

$ python argparse_usage.py --h

usage: argparse_usage.py [-h] [--square SQUARE] [--cubic CUBIC]

optional arguments:-h, --help show this help message andexit--square SQUARE display a square of a given number--cubic CUBIC display a cubic of a given number

$ python argparse_usage.py--square 8

64$ python argparse_usage.py--cubic 8

512$ python argparse_usage.py8usage: argparse_usage.py [-h] [--square SQUARE] [--cubic CUBIC]

argparse_usage.py: error: unrecognized arguments:8$ python argparse_usage.py#沒有輸出

混合使用

定位參數和選項參數可以混合使用，看下面一個例子，給一個整數序列，輸出它們的和或最大值(默認)：

importargparse

parser= argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.')

parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+',

help='an integer for the accumulator')

parser.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const',

const=sum, default=max,

help='sum the integers (default: find the max)')

args=parser.parse_args()print(args.accumulate(args.integers))

將上面的代碼保存為文件?argparse_usage.py，在終端運行，結果如下：

$ python argparse_usage.py

usage: argparse_usage.py [-h] [--sum] N [N ...]

argparse_usage.py: error: too few arguments

$ python argparse_usage.py1 2 3 4

4$ python argparse_usage.py1 2 3 4 --sum10

add_argument()方法

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

每個參數解釋如下:

name or flags - 選項字符串的名字或者列表，例如 foo 或者 -f, --foo。

action - 命令行遇到參數時的動作，默認值是 store。

store_const，表示賦值為const；store_ture/store_false。詳情見下面。

append，將遇到的值存儲成列表，也就是如果參數重復則會保存多個值;

append_const，將參數規范中定義的一個值保存到一個列表；

count，存儲遇到的次數；此外，也可以繼承 argparse.Action 自定義參數解析；

const - action 和 nargs 所需要的常量值。

nargs - 應該讀取的命令行參數個數，可以是具體的數字，或者是?號，當不指定值時對于 Positional argument 使用 default，對于 Optional argument 使用 const；或者是 * 號，表示 0 或多個參數；或者是 + 號表示 1 或多個參數。

default - 不指定參數時的默認值。

type - 命令行參數應該被轉換成的類型。

choices - 參數可允許的值的一個容器。

required - 可選參數是否可以省略 (僅針對可選參數)。

help - 參數的幫助信息，當指定為argparse.SUPPRESS時表示不顯示該參數的幫助信息.

metavar - 在 usage 說明中的參數名稱，對于必選參數默認就是參數名稱，對于可選參數默認是全大寫的參數名稱.

dest - 解析后的參數名稱，默認情況下，對于可選參數選取最長的名稱，中劃線轉換為下劃線.

importargparse

parser=argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument('--inter', action='store_true')

args=parser.parse_args()print(args.inter)

在命令行運行python temp.py? ? ?　　 　　args.interpolate是False

在命令行運行python temp.py --inter　　　　　args.interpolate是True

tensorflow命令行參數使用

1、tf.app.flags()　　#?他支持應用從命令行接受參數在tf.app.flags中有下列定義參數的類型

DEFING_string(flag_name, default_value, docstring)

DEFING_integer(flag_name, default_value, docstring)

DEFING_boolean(flag_name, default_value, docstring)

DEFING_float(flag_name, default_value, docstring)

2、tf.app.flags,在flag有一個FLAGS標志，他在程序中可以調用我們前面定義的flag_name,

3、通過tf.app.run()啟動maini(argv)函數

tf.app.flags.DEFINE_integer("max_step", 0, "訓練模型的步數")

tf.app.flads.DEFINE_string("model_dir", "", "模型保存的路徑+模型名")

FLAGS= tf.app.flags.FLAGS　　#定義命令行參數

print(FLAGS.max_step)print(FLAGS.model_dir)defmain(argv):print(argv)

tf.app.run()#啟動main函數

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總結

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