文章作者：Tyan
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命令列引數解析在程式語言中基本都會碰到，Python中內建了一個用於命令項選項與引數解析的模組argparse。下面主要介紹兩種解析Python命令列引數的方式。

1. sys.argv

解析Python中命令列引數的最傳統的方法是通過sys.argv。Demo如下：

#!/usr/env/python python
# _*_ coding: utf-8 _*_

import sys

param1 = sys.argv[1]
param2 = sys.argv[2]

print sys.argv
print
 
 param1
print param2
print type(param1)
print type(param2)

測試結果如下：

$ python test.py 1 2
['test.py', '1', '2']
1
2

這種方法比較古老，靈活性很差，同時解析出來的引數都是str型別。但在編寫簡單指令碼，引數較少且固定時比較方便。

2. argparse

argparse模組是Python內建的引數解析模組，使用起來比較簡單且功能強大。Demo如下：

#!/usr/env/python python
# _*_ coding: utf-8 _*_

import argparse

# Create ArgumentParser() object
 

parser = argparse.ArgumentParser()

# Add argument
parser.add_argument('--train', required=True, help='path to dataset')
parser.add_argument('--val', required=True, help='path to dataset')
parser.add_argument('--total', type=int, help='number of dataset', default=100)
parser.add_argument('--lr', type
 
=float, default=0.01, help='learning rate')

# Print usage
parser.print_help()

# Parse argument
args = parser.parse_args()

# Print args
print args

print args.train
print type(args.train)
print args.val
print type(args.val)
print args.total
print type(args.total)
print args.lr
print type(args.lr)

測試結果如下：

# Test 1
python test.py --train train_lmdb --val val_lmdb --total 10000 --lr 0.001
usage: test.py [-h] --train TRAIN --val VAL [--total TOTAL] [--lr LR]

optional arguments:
  -h, --help     show this help message and exit
  --train TRAIN  path to dataset
  --val VAL      path to dataset
  --total TOTAL  number of dataset
  --lr LR        learning rate
Namespace(lr=0.001, total=10000, train='train_lmdb', val='val_lmdb')
train_lmdb
<type 'str'>
val_lmdb
<type 'str'>
10000
<type 'int'>
0.001
<type 'float'>

# Test 2
python test.py --train train_lmdb --val val_lmdb
usage: test.py [-h] --train TRAIN --val VAL [--total TOTAL] [--lr LR]

optional arguments:
  -h, --help     show this help message and exit
  --train TRAIN  path to dataset
  --val VAL      path to dataset
  --total TOTAL  number of dataset
  --lr LR        learning rate
Namespace(lr=0.01, total=100, train='train_lmdb', val='val_lmdb')
train_lmdb
<type 'str'>
val_lmdb
<type 'str'>
100
<type 'int'>
0.01
<type 'float'>


# Test 3
python test.py --val val_lmdb --train train_lmdb
usage: test.py [-h] --train TRAIN --val VAL [--total TOTAL] [--lr LR]

optional arguments:
  -h, --help     show this help message and exit
  --train TRAIN  path to dataset
  --val VAL      path to dataset
  --total TOTAL  number of dataset
  --lr LR        learning rate
Namespace(lr=0.01, total=100, train='train_lmdb', val='val_lmdb')
train_lmdb
<type 'str'>
val_lmdb
<type 'str'>
100
<type 'int'>
0.01
<type 'float'>

ArgumentParser類建立時的引數如下：

• prog - 程式的名字（預設：sys.argv[0]）
• usage - 描述程式用法的字串（預設：從解析器的引數生成）
• description - 引數幫助資訊之前的文字（預設：空）
• epilog - 引數幫助資訊之後的文字（預設：空）
• parents - ArgumentParser 物件的一個列表，這些物件的引數應該包括進去
• formatter_class - 定製化幫助資訊的類
• prefix_chars - 可選引數的字首字符集（預設：‘-‘）
• fromfile_prefix_chars - 額外的引數應該讀取的檔案的字首字符集（預設：None）
• argument_default - 引數的全域性預設值（預設：None）
• conflict_handler - 解決衝突的可選引數的策略（通常沒有必要）
• add_help - 給解析器新增-h/–help 選項（預設：True）

add_argument函式的引數如下：

• name or flags - 選項字串的名字或者列表，例如foo 或者-f, –foo。
• action - 在命令列遇到該引數時採取的基本動作型別。
• nargs - 應該讀取的命令列引數數目。
• const - 某些action和nargs選項要求的常數值。
• default - 如果命令列中沒有出現該引數時的預設值。
• type - 命令列引數應該被轉換成的型別。
• choices - 引數可允許的值的一個容器。
• required - 該命令列選項是否可以省略（只針對可選引數）。
• help - 引數的簡短描述。
• metavar - 引數在幫助資訊中的名字。
• dest - 給parse_args()返回的物件要新增的屬性名稱。

參考資料：