当你运行这段代码时,输出应该是: text Namespace(bar='baz', foo=42) 这表明 parse_args() 方法只使用了定义的默认参数。 综上所述,通过传递一个空的列表给 parse_args() 方法,你可以确保程序只使用在代码中定义的默认参数,而不是从命令行接收任何参数。
默认值取自sys.argv。 namespace -获取属性的对象。默认值是新的空 Namespace对象。
在使用argparse库解析命令行参数时,通常会定义一个ArgumentParser对象parser,并使用其add_argument方法添加需要解析的参数。然后调用parse_args()方法解析传入的命令行参数,返回一个命名空间(Namespace)对象。通过vars()函数将命名空间对象转换为字典,可以方便地访问和使用解析得到的参数。 下面是一个简单的示例: import ar...
Namespace(accumulate=<built-in function sum>, integers=[7, -1, 42]) ArgumentParser 对象 创建一个新的 ArgumentParser 对象。所有的参数都应当作为关键字参数传入。每个参数在下面都有它更详细的描述,但简而言之,它们是: • prog - 程序的名称(默认:sys.argv[0]) ...
C:\Users\Haik\Anaconda2\lib\argparse.pyc in parse_args(self, args, namespace) 1702 if argv: 1703 msg = _('unrecognized arguments: %s') -> 1704 self.error(msg % ' '.join(argv)) 1705 return args 1706 C:\Users\Haik\Anaconda2\lib\argparse.pyc in error(self, message) ...
其中参数sys.argv[1:]是命令行语句中从第一个到最后。如在ubuntu下输入命令行python gg.py --learning_rate 20 --max_steps 10 则sys.argv[1:0]=--learning_rate 20 --max_steps 10 输出的arg为namespace空间,结果是Namespace(hidden1=100, learning_rate=20.0, max_steps=10) ...
其实得到的这个结果Namespace(integers=‘5’)是一种类似于python字典的数据类型。 我们可以使用 arg.参数名来提取这个参数 import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='命令行中传入一个数字') #type是要传入的参数的数据类型 help是该参数的提示信息 parser.add_argument('integers', type=str, ...
然后用arg=parse.parse_args(sys.argv[1:]) 其中参数sys.argv[1:]是命令行语句中从第一个到最后。如在ubuntu下输入命令行python gg.py --learning_rate 20 --max_steps 10 则sys.argv[1:0]=--learning_rate 20 --max_steps 10 输出的arg为namespace空间,结果是Namespace(hidden1=100, learning_rate...
$ python prog.py--flag_int0.02--double0.03a1Namespace(flag_int=0.02)['--double','0.03','a','1'] AI代码助手复制代码 以上就是关于Jupyter Notebook使用parser.parse_args出现错误怎么办的内容,如果你们有学习到知识或者技能,可以把它分享出去让更多的人看到。
unparsed)结果如下：$ python prog.py --flag_int 0.02 --double 0.03 a 1 Namespace(flag_int=0.02)['--double', '0.03', 'a', '1']以上这篇解决Jupyter Notebook使⽤parser.parse_args出现错误问题就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。