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Python之argparse命令行参数解析

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Python之argparse命令行参数解析

一、argparse是什么？

argparse 是 Python 的一个标准库，用于命令行参数的解析，这意味着我们无需在代码中手动为变量赋值，而是可以直接在命令行中向程序传递相应的参数，再由变量去读取这些参数。

如果没有安装 argparse，可执行如下命令进行安装

pip install argparse
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使用时只需导入

import argparse
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1.1 一个例子

我们先来看一个最简单的例子，了解了使用 argparse 的大致步骤后，再来详细介绍各个API。

""" 求解两数之和 """
twoSum = lambda x, y: x + y

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--a', type=int, required=True, help="first number")
parser.add_argument('--b', type=int, required=True, help="second number")
args = parser.parse_args()

first_num, second_num = args.a, args.b
print(twoSum(first_num, second_num))
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将以上内容保存到 demo.py 中。我们先在命令行执行

python3 demo.py -h
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可以看到相应的帮助信息

usage: demo.py [-h] --a A --b B

options:
  -h, --help  show this help message and exit
  --a A       first number
  --b B       second number
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从 usage 可以看出 demo.py 接收两个必选项：–a 和 --b（带有 [] 的为可选项，没带的为必选项），它们分别代表第一个数和第二个数，其中 A 和 B 分别代表实际传入的参数。

在命令行中执行

python3 demo.py --a 12 --b 19
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返回结果是 31，这说明我们通过命令行完成了求解两数之和这个操作。

二、ArgumentParser

使用 argparse 的第一步是先创建一个 ArgumentParser 对象，该对象包含将命令行解析成 Python 数据类型所需的全部信息，其常用参数如下

argparse.ArgumentParser(prog=None, usage=None, description=None, epilog=None)
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2.1 prog

prog 默认值为 os.path.basename(sys.argv[0])，也就是程序所在文件的名称。例如在第一章节中，我们在创建 ArgumentParser 对象时没有指定 prog，因此采用了默认值 demo.py。

先来看一个例子

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.print_help()  # 和在命令行调用 python3 demo.py -h 的效果一样（会有一些细微差别）
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输出的帮助信息：

usage: demo.py [-h]

options:
  -h, --help  show this help message and exit
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可以看到若不指定 prog，则帮助信息将显示 demo.py 作为程序名称。现在指定 prog

parser = argparse.ArgumentParser(prog="My Program")
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相应的帮助信息：

usage: My Program [-h]

options:
  -h, --help  show this help message and exit
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可以看到原先 demo.py 的地方变成了 My Program。

2.2 usage

默认情况下，ArgumentParser 根据它包含的选项来构建用法消息。

这里依然使用第一章节的例子：

usage: demo.py [-h] --a A --b B

options:
  -h, --help  show this help message and exit
  --a A       first number
  --b B       second number
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因为我们没有指定 usage，所以 ArgumentParser 将使用它包含的三个选项：-h、–a、–b 来构建用法消息 usage，它位于帮助信息的第一行。

如果觉得默认的 usage 有些冗余（因为下方的 options 已经详细介绍了各个选项），我们可以自定义 usage

parser = argparse.ArgumentParser(usage="See the options below for usage")
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相应的帮助信息变成

usage: See the options below for usage

options:
  -h, --help  show this help message and exit
  --a A       first number
  --b B       second number
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需要注意的是，在指定了 usage 后，prog 将会被覆盖，即使在 ArgumentParser 中指定了 prog 也没有用。

2.3 description

description 参数用来简要描述这个程序做什么以及怎么做。不指定 description 时，帮助信息中将不予显示。

依然使用第一章节的例子，这里我们指定 description

parser = argparse.ArgumentParser(description="This is my program.")
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相应的帮助信息

usage: demo.py [-h] --a A --b B

This is my program.

options:
  -h, --help  show this help message and exit
  --a A       first number
  --b B       second number
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可以看到 usage 和 options 中间多了一行内容，这就是我们指定的 description。

2.4 epilog

该参数和 description 类似，区别在于，description 放在了 options 之前，而 epilog 放在了 options 之后。

依然使用第一章节的例子，这里我们同时指定 description 和 epilog

parser = argparse.ArgumentParser(description="This is my program.", epilog="The end.")
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相应的帮助信息

usage: demo.py [-h] --a A --b B

This is my program.

options:
  -h, --help  show this help message and exit
  --a A       first number
  --b B       second number

The end.
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通常来讲，以上四个参数中用的最多的是 prog

三、add_argument

add_argument() 方法用于向解析器中添加一个选项（位置参数）。

ArgumentParser.add_argument(
	name or flags...,
	nargs,
	default,
	type,
	choices,
	required,
	help
)
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以上仅列出了 add_argument() 方法中最常用的几个参数。

3.1 name or flags

name or flags 为选项（options）或位置参数（positional arguments）。如果是选项的话可以传入一系列flags（例如自带的帮助就有两个：-h、–help），如果是位置参数的话则只能传入一个 name。

例如

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-i', '--install')
args = parser.parse_args()
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相应的帮助信息：

usage: demo.py [-h] [-i INSTALL]

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -i INSTALL, --install INSTALL
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这意味着我们在命令行调用 python3 demo.py -i INSTALL 和 python3 demo.py --install INSTALL 是等价的。

与选项不同的是，位置参数前不能加 -，并且每次只能传入一个，例如

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('param1')
parser.add_argument('param2')
args = parser.parse_args()
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相应的帮助信息：

usage: demo.py [-h] param1 param2

positional arguments:
  integer

options:
  -h, --help  show this help message and exit
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从 usage 可以看出位置参数在调用命令行时是必须传入的。

以上是先添加位置参数 param1 再添加 param2 的，如果我们调换顺序，则帮助信息中的两个参数的位置也将调换，这也诠释了 “位置” 的含义。

可以看出，选项和位置参数，前者相当于关键字传参，后者相当于位置传参。

3.2 type & default

顾名思义，type 指选项或位置参数将要被转换成的数据类型（在命令行中传入的参数都默认以 str 类型存在）。

例如

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--a')
parser.add_argument('--b', type=int)
args = parser.parse_args()
print(type(args.a), type(args.b))
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执行 python3 demo.py --a 3 --b 3 后得到结果

<class 'str'> <class 'int'>
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default 指选项或位置参数的默认值，例如

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--a', type=int, default=5)
args = parser.parse_args()
print(args.a)
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直接执行 python3 demo.py 将会输出 5，因为采用了默认值。如果执行 python3 demo.py --a x 则会输出 x（x 是任何整数，且不能省略）。

如果没有为 --a 指定默认值，且在命令行执行时也没有向 --a 传参，则 args.a 为 None。

3.3 required & help

因为位置参数在命令行中是必须传入的，所以 required 只能用于选项。required 设为 True 则代表此选项为必选项，否则为可选项，默认为 False。

例如

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--a')
args = parser.parse_args()
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此时帮助信息为

usage: demo.py [-h] [--a A]

options:
  -h, --help  show this help message and exit
  --a A
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usage 一行中 --a A 被一对方括号 [] 括了起来，说明 --a 是可选项。现在指定 required=True

parser.add_argument('--a', required=True)
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这时候帮助信息变为

usage: demo.py [-h] --a A

options:
  -h, --help  show this help message and exit
  --a A
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可以看到 [] 消失了，说明 --a 变成了必选项。

help 用来描述一个选项或位置参数，该描述将会显示在帮助信息中

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--lr', type=float, default=1e-3, help="learning rate")
args = parser.parse_args()
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相应的帮助信息

usage: demo.py [-h] [--lr LR]

options:
  -h, --help  show this help message and exit
  --lr LR     learning rate
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3.4 nargs & choices

假如选项 --a 需要接收5个参数，此时需要用 nargs 来指定

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--a', type=int, nargs=5)
args = parser.parse_args()
print(args.a)
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执行 python3 demo.py --a 1 2 3 4 5 可以得到

[1, 2, 3, 4, 5]
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需要注意，nargs=1 最终会得到一个只含一个元素的列表，而非元素本身。

更进一步，nargs=‘?’ 代表传入参数的数量为0个或1个，nargs=‘+’ 代表传入参数的数量至少1个，nargs=‘*’ 代表可传入任意多的参数。

有些时候，选项 --a 的取值只能是固定的几种，例如 --a 只能从整数1，3，5中选取，这时候需要用 choices 来指定一个列表

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--a', type=int, choices=[1, 3, 5])
args = parser.parse_args()
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相应的帮助信息

usage: demo.py [-h] [--a {1,3,5}]

options:
  -h, --help   show this help message and exit
  --a {1,3,5}
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如果 --a 后面跟的数字不是1，3，5中的一个就会报错。

四、parse_args

我们先来看一个例子。

import argparse
import sys

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--a', type=int)
parser.add_argument('--b', type=int)
print(sys.argv)
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在命令行执行 python3 demo.py --a 3 --b 5 得到结果

['demo.py', '--a', '3', '--b', '5']
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从中可以看出，sys.argv[0] 是文件名，sys.argv[1:] 是我们在命令行中传入的选项。

在之前的学习过程中，可能你已经注意到了，每次我们为解析器添加完相应的选项/位置参数后，都要执行一遍 parser.parse_args()。默认情况下，parse_args() 采用 sys.argv[1:] 作为其参数，并返回一个命名空间（类似于字典）。

举个例子

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--a', type=int, nargs=3)
parser.add_argument('--b', type=str)
parser.add_argument('--c', type=float)
args = parser.parse_args()
print(type(args))
print(args)
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执行 python3 demo.py --a 1 3 5 --b ‘k’ --c 3.14 得到

<class 'argparse.Namespace'>
Namespace(a=[1, 3, 5], b='k', c=3.14)
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如果只执行 python3 demo.py --a 1 3 5 --b ‘k’，则得到

<class 'argparse.Namespace'>
Namespace(a=[1, 3, 5], b='k', c=None)
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可以看出，如果在命令行中没有提供相应的选项，并且该选项也没有默认值，则在命名空间中该选项的值为 None，这一点我们早在 3.2 节中就已经提到了。

parser.parse_args() 返回的是一个命名空间对象，我们通常用 args 来存储。要访问 args 中键 k 对应的值 v，只需要 args.k 即可。

五、避免报错

在执行 args = parser.parse_args() 这一步中，可能会出现报错情况，例如

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--a', type=int)
args = parser.parse_args()
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如果我们在命令行执行 python3 demo.py --a ‘abc’ 就会报错，这是因为字符串无法转换成整数。

usage: demo.py [-h] [--a A]
demo.py: error: argument --a: invalid int value: 'abc'
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一般我们会采用如下代码块来避免直接看到不友好的报错

try:
    args = parser.parse_args()
except:
    parser.print_help()
    sys.exit(0)
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六、使用shell脚本进行调参

深度学习经常需要调参，如果直接使用IDE打开 .py 文件去调未免显得有些笨拙，而且也会变得不好维护。如果使用 argparse，虽然不用每次修改 .py 文件，但在命令行里反复修改也略显麻烦，这时候就需要将其与shell脚本进行结合了。

为简便起见，假设我们的项目架构如下：

myproject
├── __init__.py
├── model
│   ├── model1.py
│   ├── model2.py
│   └── model3.py
├── scripts
│   └── train.sh
├── train.py
└── utils
    ├── utils1.py
    └── utils2.py
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其中 train.py 中的内容为

import argparse
import sys

# 导入其他的包...

# 假设只有两个超参数需要调

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--bs', type=int, default=128, help="batch size")
parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.001, help="learning rate")

try:
    args = parser.parse_args()
except:
    parser.print_help()
    sys.exit(0)

# 超参数设置

BATCH_SIZE = args.bs
LEARNING_RATE = args.lr

# 其他代码...
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这时候我们只需要在脚本目录 scripts 下新建一个文件 train.sh，向其中写入内容

# 用来确保无论在哪里执行该脚本，都能够正确返回该脚本所在的目录，以便后续根据这个目录来定位所要运行程序的相对位置

cd "$(dirname $0)"

python3 ../train.py 
--bs 256 
--lr 0.005 
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然后在命令行执行（假设当前处于 myproject 目录下）

cd scripts && bash train.sh
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《AUTOSAR谱系分解(ETAS工具链)》之总目录

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一、Hive的高级部分

1、序列化与反列化

在哪里听过这个词？--> 只要碰见将对象存入内存、硬盘、网络传输，对象必须序列化。对象可以想象为活物。

1、Java的序列化（implements Serializable）讲IO流以及Web开发的时候

2、MapReduce Hadoop抛弃了java的序列化方式，自己又创建了一套，implements Writable，原因是 Java的序列化出来的数据太大了。

3、Hive 比如 select * from t_user; --> 查询就是硬盘的数据变为控制台输出的数据，这个过程是反序列化的。

假如 insert into t_user values(1,"张三") ; --> 将一个对象变为了一个hdfs上的数据，这个过程是序列化。

select过程

读取磁盘上的数据，创建row对象，这种从磁盘读取文件并转换为对象的过程称之为反序列化，底层用到了InputFormat。

insert过程

将内存中的row对象，存储为磁盘上的数据，这个过程是序列化的过程，底层用到了OutputFormat。

序列化与反序列化就需要用到分隔符

1|张三|20 解析分隔符 | --> Row对象 --> Hive --> HDFS 对象的序列化

由上面可知，分隔符在序列化与反序列化的过程中非常的重要，所以要重点学习一下。

具体来讲，就是依据serde这个工具包：

 class="hljs-ln-numbers"> class="hljs-ln-line hljs-ln-n" data-line-number="1">

Python之argparse命令行参数解析

Python之argparse命令行参数解析

文章目录

一、argparse是什么？

1.1 一个例子

二、ArgumentParser

2.1 prog

2.2 usage

2.3 description

2.4 epilog

三、add_argument

3.1 name or flags

3.2 type & default

3.3 required & help

3.4 nargs & choices

四、parse_args

五、避免报错

六、使用shell脚本进行调参

一、Hive的高级部分

1、序列化与反列化

2、具体的Serde

1）使用默认分隔符进行演示

2）使用逗号分隔符 csv

OpenCSVSerde还可以自定义分隔符

3) json serde [最重要]

4）复杂数据类型处理

5) Regex Serde

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