optpars是python中用來處理命令列引數的模組，可以自動生成程式的幫助資訊，功能強大，易於使用，可以方便的生成標準的，符合Unix/Posix 規範的命令列說明。

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

add_option()中引數

第一個引數表示option的縮寫，以單箇中劃線引導，例如-f、-d，只能用單個字母，可以使用大寫;
第二個引數表示option的全拼，以兩個中劃線引導，例如--file、--Opencv_version;

第一第二個引數可以單獨使用，也可以同時使用，但必須保證有其中一個;

從第三個引數開始是命名引數，是可選引數，常用的幾個：

type=: 表示輸入命令列引數的值的型別，預設為string，可以指定為string, int, choice, float，complex其中一種;
default=: 表示命令引數的預設值；
metavar=: 顯示到幫助文件中用來提示使用者輸入期望的命令引數；
dest=：指定引數在options物件中成員的名稱，如果沒有指定dest引數，將用命令列引數名來對options物件的值進行存取。

help=:  顯示在幫助文件中的資訊;

解析命令列

(options, args) = parse.parse_args()

或在main(argv)函式裡：

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

options，是一個物件（optpars.Values），儲存有命令列引數值。通過命令列引數名，如 file，訪問其對應的值： options.file ;
args，是一個由 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)
 

檢視幫助文件：

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

輸入命令列引數：

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