python argparse的使用步骤(全网最全)

一、前言

在学习深度学习会发现都比较爱用python这个argparse，虽然基本能理解，但没有仔细自己动手去写，因此这里写下来作为自己本人的学习笔记

argparse是python的一个命令行参数解析包，在代码需要频繁修改参数时，方便使用，主要用法就是在命令行输入自己想要修改的参数。

二、关于argparse用法常用框架

import argparse
def get_parser():
# argparse.ArgumentParser生成argparse对象 description为描述信息，当在命令行输入需要显示帮助信息时，会显示
parser = argparse.ArgumentParser(description="pytorch unet training")
# 路径参数设置 help为参数的帮助信息
parser.add_argument("--data_path", default="./", help="DRIVE root")
# 预测类别数量 type如果不指定需要输入的是str类型
parser.add_argument("--num_classes", default=1, type=int)
# 指定设备使用
parser.add_argument("--device", default="cuda", help="training device")
# 指定batch size大小 "-b", "--batch_size"表示两个都可以在命令行使用
parser.add_argument("-b", "--batch_size", default=4, type=int)
return parser
if __name__ =='__main__':
parser = get_parser()
args = parser.parse_args()
print(args)

如上get_parser()为本文会介绍的一些使用方法，这个python文件名为python_argparse_test1.py，其中

parser = argparse.ArgumentParser(description="pytorch unet training")用来创建parser对象

add_argument()用来增加参数

args = parser.parse_args()中parse_args()获取解析的参数

1.获取参数列表

当命令行输入python python_argparse_test1.py时，打印args获取到的参数得到：

Namespace(batch_size=4, data_path='./', device='cuda', num_classes=1)

表示这个参数解析器解析到的参数列表

2.获取帮助信息

输入python python_argparse_test1.py -h或者python python_argparse_test1.py --help显示信息，其中usage显示了它的用法，pytorch unet training为创建对象时的description,再下面是各个参数信息与用法

3.命令行修改参数

import argparse
def get_parser():
# argparse.ArgumentParser生成argparse对象 description为描述信息，当在命令行输入需要显示帮助信息时，会显示
parser = argparse.ArgumentParser(description="pytorch unet training")
# 路径参数设置 help为参数的帮助信息 default为默认参数
parser.add_argument("--data_path", default="./", help="DRIVE root")
# 预测类别数量 type如果不指定需要输入的是str类型
parser.add_argument("--num_classes", default=1, type=int)
# 指定设备使用
parser.add_argument("--device", default="cuda", help="training device")
# 指定batch size大小 "-b", "--batch_size"表示两个都可以在命令行使用
parser.add_argument("-b", "--batch_size", default=4, type=int)
return parser
if __name__ =='__main__':
parser = get_parser()
args = parser.parse_args()
print("data_path: ",args.data_path)
print("num_classes: ", args.num_classes)

命令行输入：python python_argparse_test1.py --data_path Desktop --num_classer 4，得到结果如下：

data_path:  Desktop

num_classes:  4

可以看到通过命令行确实修改了参数

4.'_'与"__"的使用

if __name__ =='__main__':
parser = get_parser()
args = parser.parse_args()
print("-b: ",args.b)
print("--batch_size: ", args.batch_size)

命令行输入python python_argparse_test1.py -b 10 --batch_size 20，这时会报错：

这是因为当'_'和'__'同时存在时，系统默认后者为参数名

把上述代码改为：

if __name__ =='__main__':
parser = get_parser()
args = parser.parse_args()
print("--batch_size: ",args.batch_size)

但命令行不受影响，继续执行命令 python python_argparse_test1.py -b 10得到：

--batch_size:  10

5.type的使用

type会把输入的命令行字符强制转化为type的类型

if __name__ =='__main__':
parser = get_parser()
args = parser.parse_args()
print("--batch_size type: ",type(args.batch_size))

命令行输入：python python_argparse_test1.py --batch_size  '10'得到：

--batch_size type:  <class 'int'>

6.required:用来表示这个参数是否需要提供

parser.add_argument("--num_classes", default=1, type=int, required=True)

如果输入命令python python_argparse_test1.py

这将会报错提示确实需要的参数

python_argparse_test1.py: error: the following arguments are required: --num_classes

7.choices选择参数    

parser.add_argument('-arch', required=True, choices=['alexnet', 'vgg'])

如果运行命令：python python_argparse_test1.py -arch cnn

这将会报错

python_argparse_test1.py: error: argument -arch: invalid choice: 'cnn' (choose from 'alexnet', 'vgg')

来源：https://blog.csdn.net/SL1029_/article/details/129954177