命令行運(yùn)行Python腳本時傳入?yún)?shù)的方式有哪些

這篇文章主要介紹了命令行運(yùn)行Python腳本時傳入?yún)?shù)的方式有哪些，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

如果在運(yùn)行python腳本時需要傳入一些參數(shù)，例如gpus與batch_size，可以使用如下三種方式。

python script.py 0,1,2 10
python script.py -gpus=0,1,2 --batch-size=10
python script.py -gpus=0,1,2 --batch_size=10

這三種格式對應(yīng)不同的參數(shù)解析方式，分別為sys.argv, argparse, tf.app.run, 前兩者是python自帶的功能，最后一個是tensorflow提供的便捷方式(只是在命令行執(zhí)行時看上去跟第二個相同，源碼部分的區(qū)別見下)。

sys.argv

sys模塊是很常用的模塊， 它封裝了與python解釋器相關(guān)的數(shù)據(jù)，例如sys.modules里面有已經(jīng)加載了的所有模塊信息，

sys.path里面是PYTHONPATH的內(nèi)容，而sys.argv則封裝了傳入的參數(shù)數(shù)據(jù)。

使用sys.argv接收上面第一個命令中包含的參數(shù)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))

執(zhí)行結(jié)果：

D:\projects\Pycharm Projects\some-toys\something_else>python argv_test.py 1,0,2 10
1,0,2 <class 'str'>
10 <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))

執(zhí)行結(jié)果：

D:\projects\Pycharm Projects\some-toys\something_else>python argv_test.py --gpus=0,1,2 --batch-size=20
0,1,2 <class 'str'>
20 <class 'int'>

需要注意的是，腳本運(yùn)行命令python script.py --gpus=0,1,2 --batch-size=10中的batch-size會被自動解析成batch_size.
parser.add_argument 方法的type參數(shù)理論上可以是任何合法的類型， 但有些參數(shù)傳入格式比較麻煩，例如list，所以一般使用bool, int, str, float這些基本類型就行了，更復(fù)雜的需求可以通過str傳入，然后手動解析。bool類型的解析比較特殊，傳入任何值都會被解析成True，傳入空值時才為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=什么都不寫False

通過這個方法還能指定命令的幫助信息。具體請看API文檔：https://docs.python.org/2/library/argparse.html

tf.app.run

tensorflow也提供了一種方便的解析方式。

腳本的執(zhí)行命令為：

python script.py -gpus=0,1,2 --batch_size=10

對應(yīng)的python代碼為：

import tensorflow as tf
tf.app.flags.DEFINE_string('gpus', None, 'gpus to use')
tf.app.flags.DEFINE_integer('batch_size', 5, 'batch size')

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS

def main(_):
  print FLAGS.gpus
  print FLAGS.batch_size

if __name__=="__main__":
  tf.app.run()

有幾點(diǎn)需要注意：

tensorflow只提供以下幾種方法：

• tf.app.flags.DEFINE_string，

• tf.app.flags.DEFINE_integer,

• tf.app.flags.DEFINE_boolean,

• tf.app.flags.DEFINE_float

四種方法，分別對應(yīng)str, int,bool,float類型的參數(shù)。這里對bool的解析比較嚴(yán)格，傳入1會被解析成True，其余任何值都會被解析成False。

腳本中需要定義一個接收一個參數(shù)的main方法：def main(_):，這個傳入的參數(shù)是腳本名，一般用不到， 所以用下劃線接收。
以batch_size參數(shù)為例，傳入這個參數(shù)時使用的名稱為--batch_size，也就是說，中劃線不會像在argparse 中一樣被解析成下劃線。

tf.app.run()會尋找并執(zhí)行入口腳本的main方法。也只有在執(zhí)行了tf.app.run()之后才能從FLAGS中取出參數(shù)。

從它的簽名來看，它也是可以自己指定需要執(zhí)行的方法的，不一定非得叫main：

run(
  main=None,
  argv=None
)

tf.app.flags只是對argpars的簡單封裝。

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