parser=argparse.ArgumentParser()parser.parse_args() 这个时候其实就已经有了一个解析器了,我们在运行的时候可以传入参数-h,表示help,也就是查看目前解析器当中定义的参数。由于我们现在什么也没有,所以能显示出来的就只有help。 必选参数 首先我们来介绍必选参数,它的定义和函数当中的必填参数是一样的,也就是说...
parser.add_argument('--name',help='输入姓名') args = parser.parse_args()# 获得传入的参数print(args)# 获得指定的参数print(args.name) 运行程序 -h 看一下效果 D:\>python test.py -h usage: test.py [-h] [--nameNAME] optional arguments: -h, --help show this helpmessageandexit--name...
importargparse# 初始化一个parser对象parser = argparse.ArgumentParser(description='test module of argparse')# 指定-n/--number的参数# 类型为int# help为简短地说明parser.add_argument('-n','--number',type=int,help='args of number')# 指定-o/--output参数# 并限制类型为:['txt', 'csv', 'doc...
【help】 - 一个此选项作用的简单描述。【metavar】 - 在使用方法消息中使用的参数值示例。【dest】 - 被添加到 parse_args() 所返回对象上的属性名。对于add_argument方法，我们下文专题介绍，这里不再赘述了。参数添加后，我们需要完成参数的解析，这里我们要用到parse_args方法！【使用parse_args解析参数】Argum...
import argparse# 创建解析对象parser = argparse.ArgumentParser()# 解析parser.parse_args()文件名为 test.py，在控制输入命令：python test.py --help，执行结果：usage: test.py [-h]optional arguments: -h, --help show this help message and exit 通过上面的执行结果，我们可以看出 Python 的可选参数...
$ python hello.py --help INFO: Showing help with the command 'hello.py -- --help'. NAME hello.py SYNOPSIS hello.py <flags> FLAGS --name=NAME 隐式使用 fire.Fire() 实现子命令最简单的方式就是定义若干个函数,每个函数名隐式就是子命令名称,然后调用fire.Fire()变将当前模块所有的函数解析为对...
parser.add_argument('--verbose', '-v', action='store_true', help='Increase output verbosity') # 当用户运行 `python search_tool.py /path/to/search --verbose` # args.verbose 将被设置为 True 2.1.2.3 子命令的设计与实现 对于包含多个相关但不同功能的命令行工具,argparse 支持子命令的设计。例...
parser.add_argument('-h', help="这是一个帮助信息") parser.parse_args() 示例只修改parser=argparse.ArgumentParser()这一行 演示如下: 【参数:prog】 解释:帮助消息中展示程序名称 示例: 将上面代码不做修改,保存为'test.py'文件,如下: 不加参数时效果 ...
add_argument("-w","--write", help="write enabled", action="store_true") # 添加参数时不设置设置参数说明 parser.add_argument('-v') # show verbose # 添加参数时不设置参数全名 parser.add_argument('-V', help="version") ARGS = parser.parse_args() # 获取命令行参数 print('ARGS:', ...
("--test_data", type=str, help="path to test data") args = parser.parse_args() # Start Logging mlflow.start_run() print(" ".join(f"{k}={v}" for k, v in vars(args).items())) print("input data:", args.data) credit_df = pd.read_csv(args.data, header=1, index_col=...