python命令行解析之parse_known_args()函数和parse_args()使用区别介绍

发布时间:2019-11-14 发布网站:脚本之家
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在python中,命令行解析的很好用,

首先导入命令行解析模块

import argparse
import sys

然后创建对象

parse=argparse.ArgumentParser()

然后增加命令行

parse.add_argument("--learning_rate",type=float,default=0.01,help="initial learining rate")
parse.add_argument("--max_steps",type=int,default=2000,help="max")
parse.add_argument("--hidden1",default=100,help="hidden1")

对于函数add_argumen()第一个是选项,第二个是数据类型,第三个默认值,第四个是help命令时的说明
然后用arg=parse.parse_args(sys.argv[1:])

其中参数sys.argv[1:]是命令行语句中从第一个到最后。如在ubuntu下输入命令行python gg.py --learning_rate 20 --max_steps 10

则sys.argv[1:0]=--learning_rate 20 --max_steps 10

输出的arg为namespace空间,结果是Namespace(hidden1=100,learning_rate=20.0,max_steps=10)
但是parse_known_args()函数输出结果为

te 20 --max_steps 10
20.0
10
100

程序:

import argparse
import sys

parse=argparse.ArgumentParser()
parse.add_argument("--learning_rate",help="hidden1")
flags,unparsed=parse.parse_known_args(sys.argv[1:])
print flags.learning_rate
print flags.max_steps
print flags.hidden1
print unparsed

输出结果:
20.0
10
100
[]

程序:
20.0
10
100
这两个函数的功能差不多

总结

以上是脚本之家为你收集整理的python命令行解析之parse_known_args()函数和parse_args()使用区别介绍全部内容,希望文章能够帮你解决python命令行解析之parse_known_args()函数和parse_args()使用区别介绍所遇到的程序开发问题。

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