在argparse中,最常用的就是上述三部分了:创建一个ArgumentParser对象;使用add_argument()方法来为创建的ArgumentParser对象添加argument的解析规则;最后调用parse_args()来解析传入的内容,依据的是第二步制定的规则,生成的是一个Namespace对象,若未传参数给parse_args(),那么默认从sys.argv来获取命令行入参。
函数原型为:
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,默认是argv[0]。若设置,则在帮助信息中,可以使用%(prog)s来作为格式化的引用(修改一处全局受用)。
2、usage:帮助信息的usage字段,描述程序的各种用法,默认情况下会依据add_argument()来自动生成。
3、description:一个简单描述程序主要干啥以及怎么用的字符段,默认为空。
4、epilog:optional arguments字符段之后的字符段,默认为空。
5、parents:继承的父parser,为了避免一些公共的内容重复定义,父parser在初始化时会设置add_help=False,这是为了防止出现父与子parser的-h冲突而抛出异常。
6、formatter_class:对于help输出进行格式化,除了输出的样式外,如果设置为ArgumentDefaultsHelpFormatter,则会自动在help输出中添加已定义的default值。
7、prefix_chars:options前的字符,默认为'-',可以添加其他字符,如'-+',但是如果没有包括'-',那么对应的option如'-h'就无法解析。
8、fromfile_prefix_chars:有时会使用文件给parse_args()传入参数,为了能够识别文件字符串,如"demo.txt",需要设置此值,如"@",那么所有以此字符为开头的字符串都被当作是文件,所以传给parse_args()的参数应该是@demo.txt。在该文件中,一行只能有一个参数。如文件中的'-f\nbar'会被解析成['-f','bar']。
9、argument_default:一般情况下,默认值使用add_argument()来添加,或者使用set_defaults()设置一些键值对来添加。剩下一种情况就是设置此项(此处没看明白是咋回事)。
10、conflict_handler:解决在add_argument()阶段有冲突的option的依据策略,默认为error即抛出异常。一般情况下遇到冲突是抛出异常即可,但是如果设置了parents,那么需要重写父parser中的规则的时候,就需要将此项设置为resolve,但是重写是精确匹配的,如老规则定义了-h/--help,重写了-h,那么--help还是老规则。
11、add_help:是否添加-h/--helpoption,默认为True。为False时,是要做parent(其实可以设置子Parser重写)。默认是-h/--help,若prefix_chars中没有包含'-',那么就以其中第一个字符作为代替。
函数原型:
ArgumentParser.add_argument(name or flags...[, action][, nargs][, const][, default][, type][, choices][, required][, help][,metavar][, dest])
1、name or flags:是位置参数,则需要传入名字;要是可选参数,则需要进行定义,如'-f','--foo'。
2、action:定义传入的参数如何处理。
action='store',默认取值,保存传入参数。
action='store_const',需要添加const,意味着该argument的值不从命令行输入,而是取const的值。
action='store_true' or action='store_false','store_const'的特殊情形,意味着const的值为True或False。
action='append',表示传入的值会作为一个列表的一项,意味着option可以在命令行中多次出现。
action='append_const',传入列表的项由const定义,通常用在需要多个argument将值传入一个列表中的场景。
action='count',输出argument出现的次数。
action='help',已默认添加。
action='version',需要定义version,使用时输出版本信息并退出。
自定义,通过定义一个argparse.Action子类来实现。实际上,上面的这些可选项都是通过这种形式定义的。
3、nargs:ArgumentParser对象通常将一个动作与一个命令行参数关联。nargs关键字参数将一个动作与不同数目的命令行参数关联在一起:
nargs=N,一个选项后可以跟多个参数(action='append'时,依然是一个选项后跟一个参数,只不过选项可以多次出现),参数的个数必须为N的值,这些参数会生成一个列表,当nargs=1时,会生成一个长度为1的列表。
nargs=?,如果没有在命令行中出现对应的项,则给对应的项赋值为default。特殊的是,对于可选项,如果命令行中出现了此可选项,但是之后没有跟随赋值参数,则此时给此可选项并不是赋值default的值,而是赋值const的值。
nargs=*,和N类似,但是没有规定列表长度。
nargs=+,和*类似,但是给对应的项当没有传入参数时,会报错error: too few arguments。
nargs=argparse.REMAINDER,所有剩余的参数,均转化为一个列表赋值给此项,通常用此方法来将剩余的参数传入另一个parser进行解析。如果nargs没有定义,则可传入参数的数量由action决定,通常情况下为一个,并且不会生成长度为一的列表。
4、const,一种是定义action='store_const'或action='append_const'时使用。一种是定义nargs='?'时,可选项出现在命令行中,但之后并没有跟随赋值的参数,作为默认值传给此可选项。
5、default:默认值。
如果是一个字符串,那么Parser解析的时候会将它作为命令行传入值,使用type的值来进行转换类型,但是如果不是的话,就会使用定义的值而不进行类型转换。如果设置了nargs='?'或nargs='*',那么当没有参数赋值给该项时,会使用default定义的值。
而default=argparse.SUPPRESS时,则表示命令行中未出现某一项时,不会对它进行默认赋值。
6、type:用于类型检查和类型转换。
使用FileType可简化对文件的操作。还可以自定义函数,输入是一个字符串,输出是转换后的字符串。当设置choices的时,类型检查会变得容易,因为只需要在一个范围内比较即可。
7、choices:给定了取值范围,超出会报错。
当type也有定义时,会先使用type进行类型检查,所以choices中的取值必须符合type的定义,否则在parse_args()时会报错。任何支持in操作符的均可作为choices的赋值,所以字典,列表,集合,等等其他容器均都支持。
8、required:默认情况下,可选项(前面有'-')被认为并不一定需要出现在命令行参数中,但是如果设置了required=True的话,则必须出现。此类设置违背人的常识,应避免使用。
9、help:帮助信息。
之前提到的%(prog)s可用于此处程序名的格式化,此外,还有%(default)s格式化default的值,%(type)s格式化type的值。
设置为argparse.SUPPRESS可不显示帮助信息。
10、metavar:在Parser生成帮助信息时,需要有字符代表需要传入的值。(这一段和dest相同,使用的就是dest的值)如果是位置参数,则用它本身代替;如果是可选参数,则使用它的大写来代替。使用metavar可替换默认的字符。
11、dest:大部分的选项都需要通过命令行来给其赋值,这些值的名字通过dest来定义,默认的规则如同metavar中所述。
函数原型:
ArgumentParser.parse_args(args=None, namespace=None)
将args转换为namespace对象的一个值。默认情况下,sys.argv赋值给args,一个空的Namespace对象会被创建。解析时,会对传入的参数进行检查,若不符合要求就会报错。一般情况下,会自动判断传入的值到底是一个可选参数,还是一个负数(都用'-'开头)。但有时位置参数的值必须是一个'-'开头的值,如'-f',那么使用parser.parse_args(['--', '-f']),'--'代表后续的所有传入值都需要看做是位置参数。parse_args()会返回填充好的Namespace对象
以faster rcnn代码中的命令行解析为例:
#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)
将以上代码保存为test.py,然后在命令行输入:python test.py
结果为:
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
在命令行输入:
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]"
结果为:
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')
参考:
https://www.jianshu.com/p/820b74a2f113
https://www.cnblogs.com/xiaofeiIDO/p/6154953.html