我们可以使用add_argument_group()方法创建一个新的参数组,然后在这个参数组上添加参数: importargparseparser=argparse.ArgumentParser()group=parser.add_argument_group('group')group.add_argument('--foo',action='store_true',help='Foo help')
group: bar bar help --foo FOO foo help add_argument_group()方法返回一个参数组对象,它具有add_argument()方法,就像常规的ArgumentParser一样。 将参数添加到组中时,解析器将其视为与普通参数类似,但将参数显示在单独的组中以获取帮助消息。 add_argument_group()方法接受可用于定制此显示的标题和描述参数: ...
action="store")>>> group.add_argument('--password',action="store")>>> parser.add_argument('--push',action='store')>>> parser.parse_args(['-h'])usage:[-h][--user USER][--password PASSWORD][--push PUSH]optional arguments:
add_argument('u',nargs='*',default='e') >>> parser.parse_args(''.split()) Namespace(u='e') default: 当参数需要默认值时,由这个参数指定,默认为None,当default=argparse.SUPPRESS时,不使用任何值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> parser.add_argument('u',nargs='...
比如某命令行支持三个参数选项--user、--password和--push,前两者需要放在一个名为authentication的分组中以表示它们是身份认证信息。那么我们可以用ArgumentParser.add_argument_group来满足: >>> import argparse >>> parser = argparse.ArgumentParser()
add_argument("-a", "--auth", help="if auth need", action="store_true") # 添加互斥参数(比如 例中的-r和-w 同时只能用一个) exclusive_group = parser.add_mutually_exclusive_group() exclusive_group.add_argument("-r","--read", help="read enabled" , action="store_true") exclusive_...
search_group.add_argument( '--query', help='Base search string' ) Which will display them as part of the group within the UI. Run Modes Gooey has a handful of presentation modes so you can tailor its layout to your content type and user's level or experience. ...
ArgumentParser.add_argument(name or flags...[, action][, nargs][, const][, default][, type][, choices][, required][, help][, metavar][, dest]) 每个参数解释如下: name or flags - 选项字符串的名字或者列表,例如 foo 或者 -f, --foo。
[:port] # http://hostname[:port] # 2) Do not add a trailing slash at the end of file server path. FILE_SERVER = 'sftp://sftpuser:Pwd123@10.1.3.2' # Remote file paths: # 1) The path may include directory name and file name. # 2) If file name is not specified, indicate ...
在训练卷积神经网络时需要预定义很多参数,例如batch_size, backbone,dataset,dataset_root等等,这些参数多而且特别零散;如果我们最初不把这些参数定义,到时候修改是一件特别麻烦的事情,需要逐个修改;所以这个时候用到了python的add_argument()很好的规避了这些问题。