Python argparse 사용: 명령줄 인수를 처리하는 방법
1. 소개
argparse는 Python용 명령줄 매개변수 구문 분석 패키지입니다. 코드에서 매개변수를 자주 수정해야 할 때 사용하면 편리합니다. 선.
2. argparse 사용을 위한 일반적인 프레임워크에 대해
import argparse def get_parser(): # argparse.ArgumentParser生成argparse对象 description为描述信息,当在命令行输入需要显示帮助信息时,会显示 parser = argparse.ArgumentParser(description="pytorch unet training") # 路径参数设置 help为参数的帮助信息 parser.add_argument("--data_path", default="./", help="DRIVE root") # 预测类别数量 type如果不指定需要输入的是str类型 parser.add_argument("--num_classes", default=1, type=int) # 指定设备使用 parser.add_argument("--device", default="cuda", help="training device") # 指定batch size大小 "-b", "--batch_size"表示两个都可以在命令行使用 parser.add_argument("-b", "--batch_size", default=4, type=int) return parser if __name__ =='__main__': parser = get_parser() args = parser.parse_args() print(args)
위에서 언급한 것처럼 get_parser()는 이 기사에서 소개된 사용 방법 중 일부입니다. 이 Python 파일의 이름은 python_argparse_test1.py이며, 여기서
parser = argparse입니다. ArgumentParser(description="pytorch unet training" )는 파서 객체를 생성하는 데 사용됩니다
add_argument()는 파싱된 매개변수를 가져오기 위해 pars_args()에 매개변수
args =parser.parse_args()를 추가하는 데 사용됩니다
1. 매개변수 목록
명령줄이 python python_argparse_test1.py 에 들어가면 args로 얻은 매개변수를 인쇄하고 다음을 얻습니다:
Namespace(batch_size=4, data_path='./', device='cuda', num_classes=1)
이 매개변수 파서에 의해 구문 분석된 매개변수 목록을 나타냅니다
2. 도움말 정보 가져오기
python python_argparse_test1.py -h 또는 python python_argparse_test1.py --help를 입력하여 사용법을 표시하는 정보를 표시합니다. pytorch unet 훈련은 설명은 아래와 같으며 각 매개변수에 대한 정보와 사용법은 다음과 같습니다
3. 명령줄 수정 매개변수
import argparse def get_parser(): # argparse.ArgumentParser生成argparse对象 description为描述信息,当在命令行输入需要显示帮助信息时,会显示 parser = argparse.ArgumentParser(description="pytorch unet training") # 路径参数设置 help为参数的帮助信息 default为默认参数 parser.add_argument("--data_path", default="./", help="DRIVE root") # 预测类别数量 type如果不指定需要输入的是str类型 parser.add_argument("--num_classes", default=1, type=int) # 指定设备使用 parser.add_argument("--device", default="cuda", help="training device") # 指定batch size大小 "-b", "--batch_size"表示两个都可以在命令行使用 parser.add_argument("-b", "--batch_size", default=4, type=int) return parser if __name__ =='__main__': parser = get_parser() args = parser.parse_args() print("data_path: ",args.data_path) print("num_classes: ", args.num_classes)
명령줄 입력: python python_argparse_test1.py --data_path Desktop --num_classer 4, 결과는 다음과 같습니다. 다음과 같습니다:
data_path: Desktop
num_classes: 4
명령줄에서 실제로 매개변수가 수정되었습니다
4 '_' 및 "__"의 사용
if __name__ =='__main__': parser = get_parser() args = parser.parse_args() print("-b: ",args.b) print("--batch_size: ", args.batch_size)
명령줄은 python python_argparse_test1을 입력합니다. .py -b 10 --batch_size 20, 오류가 보고됩니다:
이것은 '_'와 '__'가 동시에 존재할 때 시스템이 매개변수 이름으로 후자를 기본값으로 설정하기 때문입니다
위 코드를 다음으로 변경하세요.
if __name__ =='__main__': parser = get_parser() args = parser.parse_args() print("--batch_size: ",args.batch_size)
그러나 명령줄은 영향을 받지 않습니다. 계속해서 python python_argparse_test1.py -b 10 명령을 실행하고 get:
--batch_size: 10
5를 입력하세요. 입력 명령줄 문자를
if __name__ =='__main__': parser = get_parser() args = parser.parse_args() print("--batch_size type: ",type(args.batch_size))
유형의 유형으로 변환하도록 강제합니다. 명령줄 입력: python python_argparse_test1.py --batch_size '10' 가져오기:
--batch_size 유형:
6.required: 이 매개변수를 제공해야 하는지 여부를 나타내는 데 사용됩니다.
parser.add_argument("--num_classes", default=1, type=int, required=True)
python python_argparse_test1.py
명령을 입력하면 매개변수가 실제로 필요하다는 오류가 보고됩니다
python_argparse_test1.py: 오류: 다음 인수가 필요합니다: --num_classes
7.choices매개 변수 선택
parser.add_argument('-arch', required=True, choices=['alexnet', 'vgg'])
명령을 실행하면 python python_argparse_test1.py -arch cnn
이렇게 하면 오류가 보고됩니다
python_argparse_test1.py: 오류: 인수 -arch: 잘못된 선택 : 'cnn' ('alexnet', 'vgg' 중 선택)
위 내용은 Python argparse 사용: 명령줄 인수를 처리하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.
