本文實(shí)例講述了Python處理命令行參數(shù)模塊optpars用法。分享給大家供大家參考，具體如下：

optpars是python中用來處理命令行參數(shù)的模塊，可以自動(dòng)生成程序的幫助信息，功能強(qiáng)大，易于使用，可以方便的生成標(biāo)準(zhǔn)的，符合Unix/Posix 規(guī)范的命令行說明。

使用 add_option() 來加入選項(xiàng)，使用 parse_args() 來解析命令行。

add_option()中參數(shù)

第一個(gè)參數(shù)表示option的縮寫，以單個(gè)中劃線引導(dǎo)，例如-f、-d，只能用單個(gè)字母，可以使用大寫;

第二個(gè)參數(shù)表示option的全拼，以兩個(gè)中劃線引導(dǎo)，例如--file、--Opencv_version;

第一第二個(gè)參數(shù)可以單獨(dú)使用，也可以同時(shí)使用，但必須保證有其中一個(gè);

從第三個(gè)參數(shù)開始是命名參數(shù)，是可選參數(shù)，常用的幾個(gè)：

type=: 表示輸入命令行參數(shù)的值的類型，默認(rèn)為string，可以指定為string, int, choice, float，complex其中一種;
default=: 表示命令參數(shù)的默認(rèn)值；
metavar=: 顯示到幫助文檔中用來提示用戶輸入期望的命令參數(shù)；
dest=：指定參數(shù)在options對(duì)象中成員的名稱，如果沒有指定dest參數(shù)，將用命令行參數(shù)名來對(duì)options對(duì)象的值進(jìn)行存取。
help=:  顯示在幫助文檔中的信息;

解析命令行

(options, args) = parse.parse_args()

或在main(argv)函數(shù)里：

(options, args) = parser.parse_args(argv)

options，是一個(gè)對(duì)象（optpars.Values），保存有命令行參數(shù)值。通過命令行參數(shù)名，如 file，訪問其對(duì)應(yīng)的值： options.file ;
args，是一個(gè)由 positional arguments 組成的列表;

optparse使用

import sys
from optparse import OptionParser
parser = OptionParser()
parser.add_option('-f','--file',type=str,default='./image',help='file path of images',dest='file_path')
parser.add_option('--weights','-w',type=str,default='./weights_saved',help="file location of the trained network weights")
parser.add_option('--iterations','-i',type=int,default=10000,help='iteration time of CRNN Net')
parser.add_option('--gpu','-g',type=int,default=0,help="gpu id")
def main(argv):
  (options, args) = parser.parse_args()
  (options, args) = parser.parse_args(argv)  # both OK
  print 'file path of images: ' + options.file_path
  print "file location of the trained network weights: " + options.weights
  print 'iteration time of CRNN Net: ' + str(options.iterations)
  print 'gpu id: ' + str(options.gpu)
if __name__ == '__main__':
 main(sys.argv)

查看幫助文檔：

python test.py -h

顯示：

Usage: test.py [options]
Options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -f FILE_PATH, --file=FILE_PATH
                        file path of images
  -w WEIGHTS, --weights=WEIGHTS
                        file location of the trained network weights
  -i ITERATIONS, --iterations=ITERATIONS
                        iteration time of CRNN Net
  -g GPU, --gpu=GPU     gpu id

輸入命令行參數(shù)：

python test.py -f ../tensorflow/train_image -w ../tensorflow/weights -i 5000 -g 2

輸出：

file path of images:  ../tensorflow/train_image
file location of the trained network weights:  ../tensorflow/weights
iteration time of CRNN Net:  5000
gpu id:  2

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