命令行运行Python脚本时传入参数的三种方式
原文链接:命令行运行Python脚本时传入参数的三种方式(原文的几处错误在此已纠正)
如果在运行python脚本时需要传入一些参数,例如gpus
与batch_size
,可以使用如下三种方式。
python script.py ,,
python script.py -gpus=,, --batch-size=
python script.py -gpus=,, --batch_size=
这三种格式对应不同的参数解析方式,分别为sys.argv
, argparse
, tf.app.run
, 前两者是python自带的功能,最后一个是tensorflow
提供的便捷方式(只是在命令行执行时看上去跟第二个相同,源码部分的区别见下)。
sys.argv
sys模块是很常用的模块, 它封装了与python解释器相关的数据,例如sys.modules里面有已经加载了的所有模块信息,sys.path里面是PYTHONPATH的内容,而sys.argv则封装了传入的参数数据。
使用sys.argv接收上面第一个命令中包含的参数方式如下:
import sys
gpus = sys.argv[1]
#gpus = [int(gpus.split(','))]
batch_size = sys.argv[2]
print(gpus, type(gpus))
print(batch_size, type(batch_size))
执行结果:
D:\projects\Pycharm Projects\some-toys\something_else>python argv_test.py ,,
,, <class 'str'>
<class 'str'>
argparse
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='manual to this script')
parser.add_argument('--gpus', type=str, default = None)
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=32)
args = parser.parse_args()
print(args.gpus, type(args.gpus))
print(args.batch_size, type(args.batch_size))
执行结果:
D:\projects\Pycharm Projects\some-toys\something_else>python argv_test.py --gpus=,, --batch-size=
,, <class 'str'>
<class 'int'>
需要注意的是,脚本运行命令python script.py --gpus=0,1,2 --batch-size=10中的batch-size会被自动解析成batch_size.
parser.add_argument 方法的type参数理论上可以是任何合法的类型, 但有些参数传入格式比较麻烦,例如list,所以一般使用bool, int, str, float这些基本类型就行了,更复杂的需求可以通过str传入,然后手动解析。bool类型的解析比较特殊,传入任何值都会被解析成True,传入空值时才为False
python script.py --bool-val=0 # args.bool_val=True
python script.py --bool-val=False # args.bool_val=True
python script.py --bool-val= # args.bool_val=什么都不写False
通过这个方法还能指定命令的帮助信息。具体请看API文档:https://docs.python.org/2/library/argparse.html
tf.app.run
这个我暂时没用到,可以参考原文实现一下。
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