parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') opt = parser.parse_args() print(opt...
使用parser.parse_args()方法解析命令行参数,并将结果存储在args变量中。 最后,我们根据args变量中的值来计算平方,并根据详细程度输出不同的结果。 使用方法: 将上述代码保存为一个Python文件,例如example.py。 在命令行中运行python example.py 3 -vv,其中3是square参数的值,-vv增加了输出的详细程度。 使用场景...
parser.add_argument("-v", "--verbosity", type=int, choices=[0, 1, 2]) args = parser.parse_args() print("可选参数verbosity的值为{}".format(args.verbosity)) 1. 2. 3. 4. 5. 多次不同方式执行代码: python 1.py 可选参数verbosity的值为None python 1.py -v 1 可选参数verbosity的值...
ArgumentParser 通过 parse_args() 方法解析参数。它将检查命令行,把每个参数转换为适当的类型然后调用相应的操作。在大多数情况下,这意味着一个简单的 Namespace 对象将从命令行参数中解析出的属性构建: >>> parser.parse_args(['--sum', '7', '-1', '42...
args = parser.parse_args()print(args.name)print(args.surname)print(args.age) AI代码助手复制代码 在初始化 ArgumentParses 的对象之后,我们使用 add_argument 函数添加所有预期的参数。该函数接收许多参数,其中包括参数名、目标变量、预期的数据类型、要显示的帮助消息等。
python支持可变参数：可以使用*args、**kwargs实现 *args是可变的positional arguments列表，是一个tuple。
python支持可变参数：可以使用*args、**kwargs实现 *args是可变的positional arguments列表，是一个tuple。
parser.add_argument("-n","--name",help="输入你的名字", required=True) parser.add_argument("-a","--age",type=int,help="输入你的年龄") 解析命令行参数 args = parser.parse_args() 打印结果print(f"Hello,{args.name}! You are{args.age}years old.") ...
parser.add_argument("--choose", "-c", choices=[1, 2, 3], type=int) # 可选参数设置默认值default=0 parser.add_argument("--fault", "-f", default=0, help="show help") args = parser.parse_args() # print(args.echo) print(args.verbosity) ...