python入門:argparse淺析 nargs='+'作用
我就廢話不多說了，大家還是直接看代碼吧~
#aaa.py
#version 3.5
import os #這句是沒用了，不知道為什么markdown在編輯代碼時，不加這一句，就不能顯示代碼高亮[汗]
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers...') #初始化一個分析器
#parser.add_argument(中的參數(shù))
#__init__(self, option_strings, dest, nargs=None, const=None, default=None, type=None, choices=None, required=False, help=None, metavar=None)
parser.add_argument('integers',metavar='N',type=int,nargs='+',
help='an integer for the accumulator')
#這是一個添加【位置參數(shù)】
#第一個參數(shù)是自定義的參數(shù)名，在代碼中用來計算的（parser.parse_args().integers*2）
parser.add_argument('--sum',dest='accumulate',action='store_const',
const=sum,default=max,
help='sum the integers(default:find the max)')
#這是一個添加【可選參數(shù)】
#第一個參數(shù)是自定義的參數(shù)【在代碼中的使用parser.parse_args().sum】【在系統(tǒng)命令行中的使用：>python aaa.py --sum
args = parser.parse_args()
print(args) #Namespace(accumulate=<built-in function sum>, integers2=[1, 2, 3, 4])
print(args.integers) #integers要與上面的對應
print(args.accumulate(args.integers)) #accumulate要與上面的對應
import argparse
def infer(args):
for img in args.imgs:
print("\n=== {} ===".format(img))
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--imgs',type=str,nargs='+')
args = parser.parse_args()
infer(args)
結果
補充知識：argparse解析命令行參數(shù)
argparse簡介：
在argparse中，最常用的就是上述三部分了：創(chuàng)建一個ArgumentParser對象；使用add_argument()方法來為創(chuàng)建的ArgumentParser對象添加argument的解析規(guī)則；最后調用parse_args()來解析傳入的內容，依據(jù)的是第二步制定的規(guī)則，生成的是一個Namespace對象，若未傳參數(shù)給parse_args()，那么默認從sys.argv來獲取命令行入?yún)ⅰ?/p>
創(chuàng)建一個ArgumentParser：
函數(shù)原型為：
ArgumentParser(prog=None,usage=None,description=None,epilog=None, parents=[],formatter_class=argparse.HelpFormatter, prefix_chars='-', fromfile_prefix_chars=None, argument_default=None,conflict_handler='error', add_help=True)
1、prog：程序的名字，默認是argv[0]。若設置，則在幫助信息中，可以使用%(prog)s來作為格式化的引用（修改一處全局受用）。
2、usage：幫助信息的usage字段，描述程序的各種用法，默認情況下會依據(jù)add_argument()來自動生成。
3、description：一個簡單描述程序主要干啥以及怎么用的字符段，默認為空。
4、epilog：optional arguments字符段之后的字符段，默認為空。
5、parents：繼承的父parser，為了避免一些公共的內容重復定義，父parser在初始化時會設置add_help=False，這是為了防止出現(xiàn)父與子parser的-h沖突而拋出異常。
6、formatter_class：對于help輸出進行格式化，除了輸出的樣式外，如果設置為ArgumentDefaultsHelpFormatter，則會自動在help輸出中添加已定義的default值。
7、prefix_chars：options前的字符，默認為'-'，可以添加其他字符，如'-+'，但是如果沒有包括'-'，那么對應的option如'-h'就無法解析。
8、fromfile_prefix_chars：有時會使用文件給parse_args()傳入?yún)?shù)，為了能夠識別文件字符串，如"demo.txt"，需要設置此值，如"@"，那么所有以此字符為開頭的字符串都被當作是文件，所以傳給parse_args()的參數(shù)應該是@demo.txt。在該文件中，一行只能有一個參數(shù)。如文件中的'-f\nbar'會被解析成['-f','bar']。
9、argument_default：一般情況下，默認值使用add_argument()來添加，或者使用set_defaults()設置一些鍵值對來添加。剩下一種情況就是設置此項（此處沒看明白是咋回事）。
10、conflict_handler：解決在add_argument()階段有沖突的option的依據(jù)策略，默認為error即拋出異常。一般情況下遇到?jīng)_突是拋出異常即可，但是如果設置了parents，那么需要重寫父parser中的規(guī)則的時候，就需要將此項設置為resolve，但是重寫是精確匹配的，如老規(guī)則定義了-h/--help，重寫了-h，那么--help還是老規(guī)則。
11、add_help：是否添加-h/--helpoption，默認為True。為False時，是要做parent（其實可以設置子Parser重寫）。默認是-h/--help，若prefix_chars中沒有包含'-'，那么就以其中第一個字符作為代替。
調用add_argument()添加解析規(guī)則：
函數(shù)原型：
ArgumentParser.add_argument(name or flags...[, action][, nargs][, const][, default][, type][, choices][, required][, help][,metavar][, dest])
1、name or flags：是位置參數(shù)，則需要傳入名字；要是可選參數(shù)，則需要進行定義，如'-f'，'--foo'。
2、action：定義傳入的參數(shù)如何處理。
action='store'，默認取值，保存?zhèn)魅雲(yún)?shù)。
action='store_const'，需要添加const，意味著該argument的值不從命令行輸入，而是取const的值。
action='store_true' or action='store_false'，'store_const'的特殊情形，意味著const的值為True或False。
action='append'，表示傳入的值會作為一個列表的一項，意味著option可以在命令行中多次出現(xiàn)。
action='append_const'，傳入列表的項由const定義，通常用在需要多個argument將值傳入一個列表中的場景。
action='count'，輸出argument出現(xiàn)的次數(shù)。
action='help'，已默認添加。
action='version'，需要定義version，使用時輸出版本信息并退出。
自定義，通過定義一個argparse.Action子類來實現(xiàn)。實際上，上面的這些可選項都是通過這種形式定義的。
3、nargs：ArgumentParser對象通常將一個動作與一個命令行參數(shù)關聯(lián)。nargs關鍵字參數(shù)將一個動作與不同數(shù)目的命令行參數(shù)關聯(lián)在一起：
nargs=N，一個選項后可以跟多個參數(shù)（action='append'時，依然是一個選項后跟一個參數(shù)，只不過選項可以多次出現(xiàn)），參數(shù)的個數(shù)必須為N的值，這些參數(shù)會生成一個列表，當nargs=1時，會生成一個長度為1的列表。
nargs=?，如果沒有在命令行中出現(xiàn)對應的項，則給對應的項賦值為default。特殊的是，對于可選項，如果命令行中出現(xiàn)了此可選項，但是之后沒有跟隨賦值參數(shù)，則此時給此可選項并不是賦值default的值，而是賦值const的值。
nargs=*，和N類似，但是沒有規(guī)定列表長度。
nargs=+，和*類似，但是給對應的項當沒有傳入?yún)?shù)時，會報錯error: too few arguments。
nargs=argparse.REMAINDER，所有剩余的參數(shù)，均轉化為一個列表賦值給此項，通常用此方法來將剩余的參數(shù)傳入另一個parser進行解析。如果nargs沒有定義，則可傳入?yún)?shù)的數(shù)量由action決定，通常情況下為一個，并且不會生成長度為一的列表。
4、const，一種是定義action='store_const'或action='append_const'時使用。一種是定義nargs='?'時，可選項出現(xiàn)在命令行中，但之后并沒有跟隨賦值的參數(shù)，作為默認值傳給此可選項。
5、default：默認值。
如果是一個字符串，那么Parser解析的時候會將它作為命令行傳入值，使用type的值來進行轉換類型，但是如果不是的話，就會使用定義的值而不進行類型轉換。如果設置了nargs='?'或nargs='*'，那么當沒有參數(shù)賦值給該項時，會使用default定義的值。
而default=argparse.SUPPRESS時，則表示命令行中未出現(xiàn)某一項時，不會對它進行默認賦值。
6、type：用于類型檢查和類型轉換。
使用FileType可簡化對文件的操作。還可以自定義函數(shù)，輸入是一個字符串，輸出是轉換后的字符串。當設置choices的時，類型檢查會變得容易，因為只需要在一個范圍內比較即可。
7、choices：給定了取值范圍，超出會報錯。
當type也有定義時，會先使用type進行類型檢查，所以choices中的取值必須符合type的定義，否則在parse_args()時會報錯。任何支持in操作符的均可作為choices的賦值，所以字典，列表，集合，等等其他容器均都支持。
8、required：默認情況下，可選項（前面有'-'）被認為并不一定需要出現(xiàn)在命令行參數(shù)中，但是如果設置了required=True的話，則必須出現(xiàn)。此類設置違背人的常識，應避免使用。
9、help：幫助信息。
之前提到的%(prog)s可用于此處程序名的格式化，此外，還有%(default)s格式化default的值，%(type)s格式化type的值。
設置為argparse.SUPPRESS可不顯示幫助信息。
10、metavar：在Parser生成幫助信息時，需要有字符代表需要傳入的值。（這一段和dest相同，使用的就是dest的值）如果是位置參數(shù)，則用它本身代替；如果是可選參數(shù)，則使用它的大寫來代替。使用metavar可替換默認的字符。
11、dest：大部分的選項都需要通過命令行來給其賦值，這些值的名字通過dest來定義，默認的規(guī)則如同metavar中所述。
調用parse_args()解析
函數(shù)原型：
ArgumentParser.parse_args(args=None, namespace=None)
將args轉換為namespace對象的一個值。默認情況下，sys.argv賦值給args，一個空的Namespace對象會被創(chuàng)建。解析時，會對傳入的參數(shù)進行檢查，若不符合要求就會報錯。一般情況下，會自動判斷傳入的值到底是一個可選參數(shù)，還是一個負數(shù)（都用'-'開頭）。但有時位置參數(shù)的值必須是一個'-'開頭的值，如'-f'，那么使用parser.parse_args(['--', '-f'])，'--'代表后續(xù)的所有傳入值都需要看做是位置參數(shù)。parse_args()會返回填充好的Namespace對象
實例：
以faster rcnn代碼中的命令行解析為例：
#coding=utf-8
import argparse
import sys
def parse_args():
parser = argparse.ArgumentParser(description='Train a Fast R-CNN network')
parser.add_argument('--cfg', dest='cfg_file',help='optional config file',default=None, type=str)
parser.add_argument('--weight', dest='weight',help='initialize with pretrained model weights',type=str)
parser.add_argument('--imdb', dest='imdb_name',help='dataset to train on',default='voc_2007_trainval', type=str)
parser.add_argument('--imdbval', dest='imdbval_name',help='dataset to validate on',default='voc_2007_test', type=str)
parser.add_argument('--iters', dest='max_iters',help='number of iterations to train',default=70000, type=int)
parser.add_argument('--tag', dest='tag',help='tag of the model',default=None, type=str)
parser.add_argument('--net', dest='net',help='vgg16, res50, res101, res152, mobile',default='res50', type=str)
parser.add_argument('--set', dest='set_cfgs',help='set config keys', default=None,nargs=argparse.REMAINDER)
if len(sys.argv) == 1:
parser.print_help()
sys.exit(1)
args = parser.parse_args()
return args
if __name__ == '__main__':
args = parse_args()
print(args)
將以上代碼保存為test.py，然后在命令行輸入：python test.py
結果為：
usage: test.py [-h] [--cfg CFG_FILE] [--weight WEIGHT] [--imdb IMDB_NAME] [--imdbval IMDBVAL_NAME] [--iters MAX_ITERS] [--tag TAG] [--net NET] [--set ...] Train a Fast R-CNN network optional arguments: -h, --help show this help message and exit --cfg CFG_FILE optional config file --weight WEIGHT initialize with pretrained model weights --imdb IMDB_NAME dataset to train on --imdbval IMDBVAL_NAME dataset to validate on --iters MAX_ITERS number of iterations to train --tag TAG tag of the model --net NET vgg16, res50, res101, res152, mobile --set ... set config keys
在命令行輸入:
python test.py --weight data/imagenet_weights/vgg16.ckpt \ --imdb voc_2007_trainval \ --imdbval voc_2007_test \ --iters 7000 \ --cfg experiments/cfgs/vgg16.yml \ --net vgg16 \ --set ANCHOR_SCALES "[8,16,32]" ANCHOR_RATIOS "[0.5,1,2]" TRAIN.STEPSIZE "[50000]"
結果為：
Namespace(cfg_file='experiments/cfgs/vgg16.yml',imdb_name='voc_2007_trainval',imdbval_name='voc_2007_test', max_iters=7000, net='vgg16', set_cfgs=['ANCHOR_SCALES', '[8,16,32]', 'ANCHOR_RATIOS', '[0.5,1,2]', 'TRAIN.STEPSIZE', '[50000]'], tag=None, weight='data/imagenet_weights/vgg16.ckpt')
以上這篇python入門:argparse淺析 nargs='+'作用就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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