python入门:argparse浅析 nargs='+'作用
(编辑：jimmy 日期: 2024/9/22 浏览：2)
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~
#aaa.py
#version 3.5
import os #这句是没用了，不知道为什么markdown在编辑代码时，不加这一句，就不能显示代码高亮[汗]
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers...') #初始化一个分析器
#parser.add_argument(中的参数)
#__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')
#这是一个添加【位置参数】
#第一个参数是自定义的参数名，在代码中用来计算的（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)')
#这是一个添加【可选参数】
#第一个参数是自定义的参数【在代码中的使用parser.parse_args().sum】【在系统命令行中的使用：>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要与上面的对应
print(args.accumulate(args.integers)) #accumulate要与上面的对应
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)
结果
补充知识：argparse解析命令行参数
argparse简介：
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。
创建一个ArgumentParser：
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。
调用add_argument()添加解析规则：
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="htmlcode">
#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')
以上这篇python入门:argparse浅析 nargs='+'作用就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。