python argparse模块

argparse模块是python用于解析命令行参数,比如python train.py --lr 0.1，这个值为0.1的lr参数只能通过argparse模块传递给python程序内部。

一般过程：

　　import argparse　　　　　　　　　　　　　　　　

　　parser = argparse.ArgumentParser()　　　　　　

　　parser.add_argument()　　　　　　　　　　　　　　

　　parser.parse_args()　调用parse_args()方法进行解析，解析成功之后即可使用

参数可以分为定位参数和可选参数两种:

　　定位参数：

　　　　默认是必需的，可以类比函数中不带默认值的参数，因此调用时按顺序读入的参数与设置好的定位参数一一对应，不需要添加“-”来指示参数名称。

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("hello")
args = parser.parse_args()
arg1 = args.hello

像这样便定义了一个hello参数，解析后的参数存放在了args.hello里，这里赋给了arg1

　　可选参数：

　　　　有下面两种方式：

　　　　1.通过-来指定短参数，比如-h

　　　　2.通过—来指定长参数，比如--help

　　　　上面的两种方式可以共存，也可以只存在一个。自己的理解：短参数和长参数的区别是短参数后面接的命名字母少(1个)，长参数后面接的命名字母长

action：参数出发的动作

有6种,默认是store,存储值到默认变量

1.parser.add_argument('-b', action="store", dest="b")

2.parser.add_argument('-b', action="store", dest="b",default=1,type=int)

1这种情况，如果没有在命令行给定b值，那最终内部程序也无法获得这个参数的值（访问参数会变为none）；2这种情况，即使命令行没有给定b的值，并且也不需要-b来表示，都可以把值赋给b，因为默认采用action store，就把default的值赋过去了。并且这种使用default还有一个好处，如果你不需要改变这个参数的值，就不用在命令行输入，如果需要改变了，再在命令行直接改值就好了。

3.parser.add_argument('-b', action="store",dest="b",default=1,type=int)


4.parser.add_argument('--use_tfb', dest='use_tfboard',help='whether use tensorboard',action='store_true')

上述的1、2其实都是使用的action store，可以不在里面写明action="store"这种东西。对于action store_true，使用方式是在命令直接添加长短参数，即：--use_tfb（后面不接任何参数，因为本身这个赋值就只能true false），这样use_tfb被赋值为true；不在命令行中添加--use_tfb，use_tfb的参数就为false（不会出现这个参数没有值变为none，而是赋值为false）

  parser.add_argument('--o', dest='optimizer',
                      help='training optimizer',
                      default="sgd", type=str)

如果提供dest参数，参数值就保存为命令行参数解析时返回的命名空间对象中名为该 dest 参数值的一个属性，也就是说dest是解析后的参数名称。解析后，在程序内部访问这个参数就使用dest的名称，而不再是长参数的名称。如果没有dest，就用长参数去掉--，即上面的字母‘o’。

1.在运行命令行时用--o

2/程序内部需要访问这个参数时使用optimizer

以后看程序怎么运行就可以看argparse模块在代码中是如何设置的