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一、argparse介绍二、argparse使用——代码示例1、创建一个解析器——创建 ArgumentParser() 对象2、添加参数——调用 add_argument() 方法添加参数3、解析参数——使用 parse_args() 解析添加的参数四、python args parse_args() 报错解决1、error: the following arguments are required: xxx五、其他问题汇总（评论小伙伴问的）1、下划线_和横线-的区别2、debug怎么进行？总结

一、argparse介绍

官方文档

argparse 模块是 Python 内置的一个用于命令项选项与参数解析的模块，argparse 模块可以让人轻松编写用户友好的命令行接口。通过在程序中定义好我们需要的参数，然后 argparse 将会从 sys.argv 解析出这些参数。argparse 模块还会自动生成帮助和使用手册，并在用户给程序传入无效参数时报出错误信息。

二、argparse使用——代码示例

一个简单的示例。

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description="test")

parser.add_argument("--sparse", action="store_true", default=False, help="GAT with sparse version or not.")
parser.add_argument("--seed", type=int, default=72, help="Random seed.")
parser.add_argument("--epochs", type=int, default=10000, help="Number of epochs to train.")

args = parser.parse_args()
print(args.sparse)
print(args.seed)
print(args.epochs)

三个步骤：

1、创建一个解析器——创建 ArgumentParser() 对象

2、添加参数——调用 add_argument() 方法添加参数

3、解析参数——使用 parse_args() 解析添加的参数

1、创建一个解析器——创建 ArgumentParser() 对象

使用 argparse 的第一步是创建一个 ArgumentParser 对象：

parser = argparse.ArgumentParser(description="test")

ArgumentParser 对象包含将命令行解析成 Python 数据类型所需的全部信息。

描述description

大多数对 ArgumentParser 构造方法的调用都会使用 description= 关键字参数。这个参数简要描述这个程度做什么以及怎么做。在帮助消息中，这个描述会显示在命令行用法字符串和各种参数的帮助消息之间。

2、添加参数——调用 add_argument() 方法添加参数

给一个 ArgumentParser 添加程序参数信息是通过调用 add_argument() 方法完成的。通常，这些调用指定 ArgumentParser 如何获取命令行字符串并将其转换为对象。这些信息在 parse_args() 调用时被存储和使用。例如

parser.add_argument("--sparse", action="store_true", default=False, help="GAT with sparse version or not.")
parser.add_argument("--seed", type=int, default=72, help="Random seed.")
parser.add_argument("--epochs", type=int, default=10000, help="Number of epochs to train.")

add_argument() 方法定义如何解析命令行参数

ArgumentParser.add_argument(name or flags...[, action][, nargs][, const][, default][, type][, choices][, required][, help][, metavar][, dest])

每个参数解释如下:

name or flags - 选项字符串的名字或者列表，例如 foo 或者 -f, --foo。action - 命令行遇到参数时的动作，默认值是 store。store_const，表示赋值为const；append，将遇到的值存储成列表，也就是如果参数重复则会保存多个值;append_const，将参数规范中定义的一个值保存到一个列表；count，存储遇到的次数；此外，也可以继承 argparse.Action 自定义参数解析；nargs - 应该读取的命令行参数个数，可以是具体的数字，或者是?号，当不指定值时对于 Positional argument 使用 default，对于 Optional argument 使用 const；或者是 * 号，表示 0 或多个参数；或者是 + 号表示 1 或多个参数。const - action 和 nargs 所需要的常量值。default - 不指定参数时的默认值。type - 命令行参数应该被转换成的类型。choices - 参数可允许的值的一个容器。required - 可选参数是否可以省略 (仅针对可选参数)。help - 参数的帮助信息，当指定为 argparse.SUPPRESS 时表示不显示该参数的帮助信息.metavar - 在 usage 说明中的参数名称，对于必选参数默认就是参数名称，对于可选参数默认是全大写的参数名称.dest - 解析后的参数名称，默认情况下，对于可选参数选取最长的名称，中划线转换为下划线.

3、解析参数——使用 parse_args() 解析添加的参数

ArgumentParser 通过 parse_args() 方法解析参数。它将检查命令行，把每个参数转换为适当的类型然后调用相应的操作。在大多数情况下，这意味着一个简单的 Namespace 对象将从命令行解析出的属性构建：

args = parser.parse_args()

在脚本中，通常 parse_args() 会被不带参数调用，而 ArgumentParser 将自动从 sys.argv 中确定命令行参数。

三、结果测试

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description="test")

parser.add_argument("--sparse", action="store_true", default=False, help="GAT with sparse version or not.")
parser.add_argument("--seed", type=int, default=72, help="Random seed.")
parser.add_argument("--epochs", type=int, default=10000, help="Number of epochs to train.")

args = parser.parse_args()

print(args.sparse)
print(args.seed)
print(args.epochs)

显示帮助文档：

输错命令会告诉你usage用法：

使用命令修改参数：

action="store_true’的使用说明

action·- 命令行遇到参数时的动作，默认值是 store。

直接运行python test.py，输出结果False

运行python test.py --sparse，输出结果True

也就是说，action=‘store_true’，只要运行时该变量有传参就将该变量设为True。

四、python args parse_args() 报错解决

1、error: the following arguments are required: xxx

报错：

usage: test.py [-h] xxx
test.py: error: the following arguments are required: xxx

原因：

args分为可选参数（用--指定）和必选参数（不加--指定）。如果你定义参数xxx时，没有用--指定，那么该参数为需要在命令行内手动指定。此时即使通过default设置默认参数，也还是会报错。

五、其他问题汇总（评论小伙伴问的）

1、下划线_和横线-的区别

Q1：请问博主，第一个位置参数假如说是--max_episode_len,然后也有人写是--max-episode-len,但是他在调用的时候仍然用的是args.max_episode_len，也没报错，请问这个下划线_和-的区别在哪里呢？

A1：没啥区别，在这里表示同一个意思，-对应_，代码里写的不一样或者都改成一样的都可以

2、debug怎么进行？

Q2：这种运行是不是脱离ide，那debug怎么进行啊？

A2：有linux下，命令行单点调试的方法，python -m pdb test.py，搜一搜，网上挺多

总结

到此这篇关于python中parser.add_argument()用法的文章就介绍到这了,更多相关pythonparser.add_argument()用法内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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